ソフトウェアエンジニア（AIアプリケーション開発リード）

必須

• リードクラス

  • Webアプリケーションの開発経験（目安：5年以上 / Python, TypeScriptなど）
  • 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
  • チームの開発プロセス改善（CI/CD整備、テスト自動化、コード品質の向上など）を主導した経験
  • 技術的な不確実性をコントロールし、ビジネス側やクライアントと折衝しながら要件定義〜リリースまで牽引した経験
  • ネイティブレベルの日本語能力

• メンバークラス（リード候補）

  • Webアプリケーションの開発経験（目安：3年以上 / Python, TypeScriptなど）
  • 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
  • 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

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）
• 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
• 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）
• 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
• 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

求める人物像

• 顧客から提示された要件だけでなく、その背景にある本質的な課題を考えたい方
• 特定のプロダクトや技術にこだわるのではなく、顧客にとって最適な解決策を追求できる方
• 不確実な状況でも、自ら仮説を立て、検証し、前に進められる方
• 顧客、ビジネス職、エンジニアなど、異なる専門性を持つメンバーと協働できる方
• AIツールを積極的に活用し、自分自身の開発スタイルや役割をアップデートできる方

使用ツール

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。しかし、市場には構造的な断絶が残っています。
• 「戦略を描く人」と「実装する人」が別の組織に属し、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。

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～実装までリードするソフトウェアエンジニアです。
• 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」の役割を担っていただきます。
• 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。
• 実装のリードとハンズオン
• 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
• 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
• 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す
• ソフトウェアアーキテクチャの設計・技術選定
• 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
• スクラッチ開発：AI/MLエンジニアと連携し、AIモデルを組み込んだWebアプリケーションのゼロイチ開発を主導
• プラットフォーム開発：『exaBase Studio』のコンポーネントを活用し、高速かつ堅牢なアプリケーション基盤を構築する
• 共通ライブラリ・技術アセットの開発（プラットフォームへの還元）
• 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する
• 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する
• 技術要件定義・プロジェクト推進（顧客折衝・デリバリー）
• 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
• 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く

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

• 技術リードとしての大きな裁量と手応え：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します。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。
• AIを提供するだけでなく、開発自体もAIネイティブ：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。
• コンサル・開発・自社プロダクトの一気通貫：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。
• トップタレントとの協働：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。

プロジェクト事例

• 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）

exaBase Studio 導入事例

• 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

社内のAI利活用状況

• 自社サービスであるexaBase 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を利用することが可能です（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）
• 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