Agent Harness Engineer

Job Description

1. 1Agent Harness design & implementation: エージェント実行エンジン（Graph Runtime / State Machine）の設計・実装、Agent SDKの設計・開発、セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装、ガードレール/ポリシー実行エンジンの構築
2. 2AI/ML System Integration: モデルルーティング、コンテキスト管理とメモリ基盤（長期記憶・作業記憶・RAG統合）、推論パイプライン最適化（レイテンシ削減・コスト効率・キャッシュ戦略）、研究エンジニアと連携した最新研究成果の本番基盤への統合
3. 3Orchestration & performance: ワークフローオーケストレーションとキューイングシステムの開発、コスト/パフォーマンス最適化（オートスケーリング・キャッシュ・バッチ処理）、推論リクエストのルーティングと負荷分散
4. 4Reliability & Operations: プラットフォームの稼働率99.9%以上を維持、インシデント対応とポストモーテム、データアクセスと権限管理基盤の設計

Why We're Hiring

1. 12025年はAIエージェントの年、2026年はAgent Harnessの年と位置づけている
2. 2JAPAN AI STUDIOが企業の頭脳として数百のワークフローを自律実行する世界で、エージェント性能はモデル単体では決まらない
3. 3Agent Harness（モデルを包み、セッション状態・チェックポイント・ガードレール・コンテキスト注入・ツール実行を管理する制御層）が、デモで動くエージェントを本番で信頼できるものに変える鍵
4. 4JAPAN AIはAgent Harnessエンジニアを採用し、このAgent Harnessを自社で設計・実装し、全プロダクトの共通基盤として構築する

Mission

1. 1企業の頭脳の心臓部を設計する
2. 2AIエージェントが安全・高速・確実に動作することを可能にするAgent Harness（実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティング）を設計・実装する
3. 3JAPAN AI STUDIO上で稼働する数百のワークフローのための制御基盤を完全自社で構築する

What Is an Agent Harness?

1. 1Agent HarnessはAIモデルを包む制御・実行インフラ層であり、Agent Frameworks（例：LangChain）がエージェントの構築を担うのに対し、Agent Harnessはエージェントの制御と運用を担う
2. 2バックエンドエンジニアはWeb APIやマイクロサービスを構築し、ステートレスなリクエスト/レスポンスで、認証・認可・入力検証で安全性を制御する
3. 3Agent HarnessエンジニアはLLM中心のエージェント実行エンジン、SDK、オーケストレータを構築し、モデルルーティング、RAG統合、コンテキスト注入、推論最適化をシステムレベルで設計する
4. 4エージェントのセッション管理、チェックポイント、長期記憶、作業記憶を管理し、LLM出力を制御するルール実行層であるガードレール/ポリシー実行エンジンを構築する

Role & Expectations

1. 1LLM / AIエージェントの動作原理を深く理解し、実行エンジン（Graph Runtime / State Machine）を設計・実装する
2. 2モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤（長期記憶・作業記憶）などAI固有のシステム設計を担当する
3. 3社内120名のエンジニアが使うAgent SDKを設計・開発する
4. 4エージェントの動作を安全に制御するガードレール/ポリシー実行エンジンを構築する
5. 5リサーチエンジニアと協力し、最新の研究成果を本番インフラに統合する

Why You'll Love This Role

1. 1Agent Harnessを自社で構築する — OSSに頼らず2026年の最先端アーキテクチャ概念を設計・実装し、業界の最先端に立つ
2. 2AI/ML × バックエンドの交差点 — LLMの動作原理を深く理解してエージェント実行基盤を設計・実装する。純粋なインフラでも純粋なMLでもない新領域
3. 3基盤ソフトウェア設計者 — YAMLを書く仕事ではなく、SDK・実行エンジン・オーケストレータをコードで構築する。低レイヤーの知識が直接活きる
4. 4開発者体験アーキテクト — 社内120名のエンジニアが使うSDKとツールチェーンを設計し、開発組織全体の生産性を向上させる
5. 5全プロダクトを支える — 約200社が使う本番環境で、すべてのAIエージェントが自分たちが構築したHarness上で動作する
6. 6急成長環境 — 3年で200名以上・9プロダクトに成長したスタートアップで、技術的意思決定において大きな裁量を持つ

Key Results (KRs / Metrics)

1. 1Agent SDK採用率（社内チームの利用率と満足度）
2. 2エージェント実行成功率（タスク完了率、チェックポイントリカバリ成功率）
3. 3Harness起因の障害率（ガードレール違反率、状態不整合率）
4. 4実行レイテンシ P95 / P99（Harness層のオーバーヘッド）
5. 5推論コスト効率（モデルルーティングによるコスト最適化）
6. 6開発者体験スコア（SDK / APIに対する社内NPS）

Team Structure

1. 1開発組織は約120名
2. 2Agent HarnessエンジニアはInfra（クラウドインフラとSRE）、Data（データパイプラインと分析基盤）、Agent Harness（エージェント実行フレームワーク）の各グループに所属する
3. 3密接に連携する役割: Agentic Product Engineer（エージェント機能開発、SDKユーザー）、Research Engineer（新手法の研究開発とインフラへの統合）、AI Quality Scientist（評価パイプライン連携）、Product Manager（プロダクト設計と非機能要件定義）

Learning & Development Support

1. 1AIツール利用支援: JAPAN AI SaaSサービス、Cursor、ChatGPT、ClaudeなどのAIツール利用費用を会社が負担
2. 2開発ツール支援: 有料の開発ツールがあれば費用を負担（年間最大30,000円）
3. 3書籍購入補助: 技術書など学習用書籍の購入費用を会社が負担（半期最大30,000円）
4. 4語学学習・資格取得支援: 日本語または英語の学習プログラムと資格取得の費用を会社が負担
5. 5リフレッシュ手当: 個人のリフレッシュに使うサービス費用を会社が負担（月額最大5,000円、例: ジム、ヨガ、整体、水族館、映画、テーマパークチケットなど）
6. 6住宅手当: 指定エリアに居住する場合に住宅手当を支給（月額最大30,000円）

応募資格（必須）

• Bachelor's degree or equivalent practical experience in Computer Science, Software Engineering, Artificial Intelligence, Machine Learning, Mathematics, Physics, or related fields
• 5+ years of practical experience as a backend engineer
• Production product development experience in Python
• Experience designing and implementing production systems that leverage LLM / AI agents
• Experience designing and implementing distributed systems (including design and coding, not just operations)
• Experience designing and implementing RESTful APIs / gRPC
• Language requirement (at least one of the following): Japanese: Fluent — able to discuss product development without friction; English: Business level

歓迎する経験

• Agent Framework / Agent Harness design and implementation experience (LangChain / LangGraph / AutoGen, etc.)
• Production operations experience on cloud platforms (AWS / GCP / Azure)
• Understanding of RAG systems, vector databases, and memory architectures
• Model routing and inference optimization experience
• Foundation software development experience in Go (SDKs, runtimes, frameworks, etc.)
• Deep understanding of Kubernetes / container orchestration
• Event-driven architecture experience (Kafka / RabbitMQ, etc.)
• Experience implementing safety guardrails, policy execution, and AI observability
• ML infrastructure / MLOps construction experience
• Technical communication ability in English

待遇・福利厚生

• AIツール利用費補助
• Development Tool Support
• Language Learning / Qualification Support
• Refresh Allowance
• シャッフルランチ/ディナー
• 夏季休暇
• 年末年始休暇
• 年次有給休暇
• 従業員持株会
• 慶弔休暇
• 社会保険完備
• 資格取得・英語学習支援
• 部活動手当

求めるスキル・経験