仕事内容
エクサウィザーズは、AIを用いた社会課題の解決を通じて産業変革を起こす上場AIベンチャーです。本ポジションでは、最先端のAI技術（LLM / MLなど）を駆使し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのAIアプリケーション・AIのアーキテクチャ設計から実装までをリードするソフトウェアエンジニアを募集します。自社プラットフォーム「exaBase Studio」を活用し、本番環境で堅牢に稼働するWebアプリケーションの実装に責任を持ち、技術リードとして大きな裁量と手応えを味わえるポジションです。
業務内容
- 最先端のAI技術（LLM / MLなど）を駆使し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのAIアプリケーション・AIのアーキテクチャ設計～実装までリードします。
- 複雑な要件をスケーラブルで保守性の高いシステムへと落とし込み、自らがプレイング・テックリードとしてコードを書き、「実際に現場で使われる堅牢なアプリケーション」へと落とし込む「実装責任・技術リード」の役割を担います。
- 単なる導入支援やPoCではなく、「本番環境で堅牢に稼働するWebアプリケーションの実装」に責任を持つポジションです。
- 開発スタイルは、スクラッチ型のアプリケーション開発と、自社プラットフォーム『exaBase Studio』を活用した開発の2軸があり、プロジェクトに応じて最適なソリューションを設計します。
- LLM APIの統合、非構造化データの処理パイプライン構築、フロントエンド/バックエンドを含めた業務アプリ化など、AI技術を本番稼働させるためのソフトウェア開発をリードします。
- 顧客の既存システム（社内API、データ基盤、セキュリティ要件）とのシームレスな統合設計および実装を行います。
- 要件定義と並行してプロトタイピング（APIの挙動検証やプロンプト調整等）を実施し、アジャイルにフィードバックループを回します。
- 生成AI（LLM / RAG / エージェント）の特性を活かすための、API設計、データベース設計、クラウドインフラを含めたシステム全体のアーキテクチャ設計を行います。
- プロジェクトでの個別開発にとどまらず、見出した再現可能なパターンを共通モジュールやライブラリとして型化し、プラットフォームへ還元します。
- 現場の開発から得られた知見をもとに、『exaBase Studio』自体の機能拡張やコア機能のアップデートにコントリビュートします。
- AIコンサルタント・PMと協働し、顧客経営層や部門マネージャーとの対話を通じて、プロトタイプ設計・システム要件定義を主導します。
- AI特有の不確実性を考慮したシステムアーキテクチャを提案し、QCDF（品質・コスト・納期・柔軟性）を管理しながらプロジェクトを技術面からゴールへ導きます。
AIプラットフォーム事業について
- AI技術やプロフェッショナルサービスを活用し、幅広い業界のリーディングカンパニーに対する課題解決ソリューションを提供しています。
- 自社のAIプラットフォーム「exaBase Studio」を用いたサービスから、完全にカスタマイズされたソリューションの企画・開発・実行まで多様な「オファリング」を用意しています。
- exaBase Studioは、現場と開発者を近づける開発環境として、社内外のAIモデルやサービス、データを組み合わせてAIソフトウェア/AIエージェントを構築できるプラットフォームです。
- ビジュアルUIで誰でもAIソフトウェア/AIエージェントを構築可能で、現場のフィードバックを活かした段階的改善が容易です。
- クライアント社内外のあらゆるデータをAPI連携し、特定データを使ったモデリングや業務改善アプリを構築できます。
- 搭載されたAI技術は常に最新化され、最新の技術レベルのAIソフトウェア/AIエージェントを利用可能です。
技術スタック
- Languages: Python, TypeScript / JavaScript, SQL
- Backend: FastAPI, Node.js 等
- Frontend: React, Next.js 等
- Infrastructure: AWS / GCP / Azure, Docker, Kubernetes
- Platform: exaBase Studio
- Tools: Git, CI/CD
- AI/LLM: LangChain, LangGraph, HuggingFace Transformers, 各種LLM API
ポジションの魅力
- 技術リードとして、要件定義書を受け取って作るのではなく、自ら技術的な課題を定義し、アーキテクチャ全体を設計する大きな裁量と手応えがあります。
- 自分が設計・実装をリードしたAIエージェントが、日本を代表する大手企業の業務を実際に動かすダイナミズムを味わえます。
- 顧客へAIを提供するだけでなく、自分たちのソフトウェア開発にもコーディングエージェントをはじめとするAIツールを積極的に取り入れています。
- AIによって実装や検証のスピードを高め、エンジニアが課題発見、顧客との対話、ソリューション設計など、より本質的な仕事に時間を使える開発環境を追求しています。
- 受託開発とは異なり、自社のAIアセットやプラットフォームも活用することで、本質的な課題解決に集中できます。
- 現場で得た知見を自社プラットフォームの進化に直接還元できるのは、当社エンジニアならではの醍醐味です。
- 学会発表クラスのAIエンジニアや戦略コンサル出身者と、互いの専門性を尊重しながら「対等なプロフェッショナル」として議論し、開発を進められる刺激的な環境です。
募集背景
- AIの導入支援は今、あらゆるプレイヤーが参入している領域ですが、市場には「戦略を描く人」と「実装する人」の構造的な断絶が残っています。
- PoCは完了するが事業は変わらないという問題が途絶えず、「考える」と「作る」が分業されている限り、この断絶は解消されません。
- エンタープライズ企業のアセットと当社のAIをはじめとする技術力・事業創出の力を掛け合わせて社会課題の解決に挑戦を続ける、AIプラットフォーム事業部のエンタープライズソリューション事業ユニットはこの構造を超えるために設計された組織です。
案件事例
- 保険 × 営業育成AI： exaBase Studioで約3万人が利用するAI顧客管理＋AIロールプレイングシステムを構想から実装まで一気通貫で開発支援（住友生命様）
- ヘルスケア × R&D： データ駆動型創薬支援により、一連のデータ解析時間を大幅に短縮（第一三共様）
- エネルギー × 全社DX： 「DX戦略2026」を文化醸成・人財育成・環境構築の3領域で包括支援、事業構造変革に伴走（関西電力送配電様）
- セブン銀行様： AIエージェントテンプレートを活用し、社内データの自然言語分析で企画業務の意思決定を迅速化
- サッポロホールディングス様： 購買データ分析から施策案生成までをAIエージェントが代替、店舗でのテスト展開を開始
- 第一生命様： exaBase Studioを生成AI活用プラットフォームとして採用、外部提出書類のひな型生成アプリなどを内製化
- 三井住友フィナンシャルグループと資本業務提携を締結し、SMBCグループのAI戦略パートナーとして数十人規模の専任チームを組成、AIエージェントによる業務改革・AI駆動型開発プロセスの構築を推進。
- NTTドコモビジネスと資本業務提携を締結し、セキュアなAIプラットフォームの共同開発、業界・業務特化型AIエージェントの共同開発、65万社の顧客基盤を活用したAIサービス販売加速で協業。
- ふくおかフィナンシャルグループと業務提携を締結し、exaBase StudioのAIエージェント・RAG Opsテンプレートを活用し、本部業務改革・営業生産性向上・コンプライアンス高度化を推進。
社内のAI利活用状況
- 自社サービスであるexaBase 生成AIを自由に利用することが可能です。
- コーディングエージェントとしてClaude Codeをエンジニア職種は全員利用可、その他職種は希望に合わせて利用可能です。
- その他のAIツールについては社内承認を得た上で利用することが可能です。
求めるスキル・経験
必須
Webアプリケーションの開発経験（目安：3年以上 / Python, TypeScriptなど） PythonTypeScriptWebアプリケーション開発経験
外部API連携、非同期処理、データベースのスキーマ設計などを含むバックエンドの実装経験 API連携・統合経験バックエンド開発経験データモデリング
仕様書通りに作るだけでなく、自ら最適な実装方法を検討し、自律的に開発を遂行した経験
ネイティブレベルの日本語能力
（リードクラスの場合）Webアプリケーションの開発経験（目安：5年以上 / Python, TypeScriptなど） PythonTypeScriptWebアプリケーション開発経験
（リードクラスの場合）可用性・拡張性・保守性を考慮したアーキテクチャ設計、および技術選定の経験 システム設計
歓迎
LLMを活用した本番環境でのアプリケーション開発・運用経験（プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング、エージェント設計のいずれか） 生成AI活用マルチエージェント設計プロンプトエンジニアリングRAG/検索拡張生成
マルチエージェントフレームワーク（LangGraph, CrewAI, AutoGen等）の実装・カスタマイズ経験 マルチエージェント設計
MCP（Model Context Protocol）サーバーの設計・構築経験
LLM評価・observability基盤の構築経験（LLM-as-a-Judge, RAGAS, LangSmith等） 可観測性RAG/検索拡張生成
大規模データ処理・分析基盤（データパイプライン）の構築経験 ETL/ELTパイプライン経験
金融、エネルギー、製造等のエンタープライズ領域における複雑な業務プロセスの理解 業務プロセス設計経験
募集要項
- 職種
- AIエンジニア
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 804万〜1320万円
- 勤務地
- 東京都 港区 ほか（大阪府 大阪市北区）
- 出社・リモート
- ハイブリッド / 週2日リモート
- 必要経験
- 3年以上
- レベル
- リーダー
- 勤務時間
- 実働8時間 / 休憩60分
- 休日休暇
- 完全週休2日制 / 祝日休み
- 給与の詳細
- 賞与 年2回 / 昇給 年2回 / みなし残業 月45時間