Agent Harness Engineer

募集背景

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が数百のワークフローを自律実行する世界で、Agent Harnessがエージェントを本番で信頼できるものに変える鍵としている
3. 3Agent 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エンジニアを募集している

ミッション

1. 1AIエージェントが安全・高速・確実に動作するためのAgent Harnessを設計・実装する
2. 2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担当する
3. 3JAPAN AI STUDIO上で動く数百のワークフローの制御基盤を自社で構築する

Agent Harnessとは

1. 1Agent HarnessはAIモデルを包み込む制御・実行基盤レイヤーである
2. 2Agent Frameworkがエージェントの構築を担うのに対し、Agent Harnessは制御・運用を担う
3. 3LLMを中核としたエージェント実行エンジン・SDK・オーケストレーターの設計・実装を行う
4. 4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
5. 5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・ワーキングメモリを設計する
6. 6ガードレール/ポリシー実行エンジンを構築する

期待する役割について

1. 1LLM/AIエージェントの動作原理を理解し、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、メモリ基盤などAI特有のシステム設計を担う
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ガードレール/ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する
5. 5Research Engineerと連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する

このポジションの魅力

1. 1Agent HarnessをOSSに頼らず自社で設計・実装できる
2. 2AI/MLとバックエンドの交点で、LLMの動作原理を理解した上でエージェント実行基盤を設計・実装する
3. 3SDK・実行エンジン・オーケストレーターをコードで作る基盤ソフトウェアの設計者として働ける
4. 4社内120名のエンジニアが使うSDK・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約200社が利用する本番環境で、作ったHarnessの上ですべてのAIエージェントが動く
6. 6設立3年で200名以上の規模、9プロダクト展開のスタートアップで技術的意思決定に大きな裁量を持てる

業務内容

1. 1エージェント実行エンジン(Graph Runtime/State Machine)の設計・実装を行う
2. 2Agent SDKの設計・開発を行い、社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェースを提供する
3. 3セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構を実装する
4. 4ガードレール/ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を制御するルール実行基盤を整備する
5. 5モデルルーティングで複数のLLMプロバイダ/モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティングを行う
6. 6コンテキスト管理・メモリ基盤(長期記憶、ワーキングメモリ、RAG統合)を設計する
7. 7推論パイプラインの最適化(レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略)を行う
8. 8Research Engineerと連携し最新研究成果を本番基盤に統合する
9. 9ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムを開発する
10. 10コスト/性能最適化(オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理)を行う
11. 11推論リクエストのルーティング・ロードバランシングを行う
12. 12プラットフォーム稼働率99.9%以上を維持する
13. 13インシデント対応・ポストモーテムを行う
14. 14データアクセス・権限管理基盤を設計する

成果責任 (KR/メトリクス)

1. 1Agent SDK採用率(社内チームの利用率・満足度)を成果指標とする
2. 2エージェント実行成功率(タスク完了率、チェックポイントからのリカバリ成功率)を成果指標とする
3. 3Harness起因の障害率(ガードレール突破率、状態不整合率)を成果指標とする
4. 4実行レイテンシP95/P99(Harness層のオーバーヘッド)を成果指標とする
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)を成果指標とする
6. 6開発者体験スコア(SDK/APIの社内NPS)を成果指標とする

チーム体制

1. 1約120名が開発組織に在籍している
2. 2Agent Harness EngineerはInfra、Data、Agent Harnessのチームを横断して活動する
3. 3Agentic Product Engineer、Research Engineer、AI Quality Scientist、Product Managerと密接に連携する

開発環境

1. 1言語はPython、Go、TypeScript/React/Next.js/NXを使用する
2. 2インフラはGCP(コンテナ/K8s)、Docker、Terraformを使用する
3. 3メッセージングはKafka/Pub/Subを使用する
4. 4監視はPrometheus、Grafana、OpenTelemetryを使用する
5. 5ツールはSlack、Confluence、Linear、Google Workspace、GitHub、Notionを使用する
6. 6AI開発支援としてClaude Code MAX Plan、Cursor、ChatGPT、Devinを利用する
7. 7作業環境はMac(Apple Silicon)、デュアルモニタ対応である

学習と開発の支援

1. 1JAPAN AI SaaSサービス、Cursor、ChatGPT、ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能
2. 2利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担(年3万円まで)
3. 3技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能(半期3万円まで)
4. 4日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能
5. 5リフレッシュのために使用するサービスの費用を負担(月5000円まで)
6. 6該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給(月3万円まで)

働き方

1. 1ハイブリッド勤務で週3日出社、週2日リモート
2. 2フレキシブルな勤務時間帯でコアタイムは要相談
3. 3将来的により柔軟なワークスタイルの検討も可能

応募資格（必須）

• コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における学士号または同等の実務経験
• バックエンドエンジニアとしての実務経験 5 年以上
• Python での本番プロダクト開発経験
• LLM / AI エージェントを活用した本番システムの設計・実装経験
• 分散システムの設計・実装経験 (単なる運用ではなく、設計・コーディングを含む)
• RESTful API / gRPC の設計・実装経験
• 言語レベル : いずれか必須 日本語 : Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル) 英語 : ビジネスレベル

歓迎する経験

• Agent Framework / Agent Harness の設計・実装経験 (LangChain / LangGraph / AutoGen 等)
• クラウドプラットフォーム (AWS / GCP / Azure) での本番運用経験
• RAG システム、ベクターデータベース、メモリアーキテクチャへの理解
• モデルルーティング・推論最適化の経験
• Go での基盤ソフトウェア開発経験 (SDK、ランタイム、フレームワーク等)
• Kubernetes / コンテナオーケストレーションの深い理解
• イベント駆動アーキテクチャ (Kafka / RabbitMQ 等) の経験
• 安全性ガードレール、ポリシー実行、AI の可観測性実装経験
• ML 基盤 / MLOps 構築経験
• 英語での技術コミュニケーション能力

待遇・福利厚生

• 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