AI Native Software Engineer (Early Career)

JAPAN AIで挑むこと

1. 1企業のデータやSaaSにつながり、業務を理解し、仕事を最後まで実行する「企業の脳」をつくります。
2. 2Evals、Observability、Guardrail、Human-in-the-loop、Abstainを組み合わせ、「間違えそうなときに手を挙げるAI」をつくります。
3. 3顧客現場で得た発見を、共通機能や業種・職種特化のプロダクトへ還元します。
4. 4Claude Code、Cursor、Devinなどを日常的に使い、人とAIの新しい開発プロセスを設計します。

2つのトラック

1. 1選考を通じて強み・志向をすり合わせ、オファー前に配属先と期待役割を決定します。
2. 2Forward Deployed Engineeringでは、顧客の業務を理解し、課題定義からAI Agent / Workflowの設計・実装、本番導入、改善までを担います。
3. 3Core Product Engineeringでは、多くの企業でAI Agentが安全かつ継続的に動くためのプロダクトと共通基盤をつくります。

業務内容

1. 1曖昧な事業・顧客課題の整理と、技術的に解くべき問題の定義を行います。
2. 2AI Agent / LLMを活用した機能の設計、実装、テスト、評価、運用を行います。
3. 3Python / TypeScript / Go等によるプロダクションコードを開発します。
4. 4Evals、Observability、Guardrail、Human-in-the-loop / Abstainを含む本番品質を設計します。
5. 5顧客の業務プロセス、データ、既存SaaSを理解し、技術要件を定義します。
6. 6AI Agent / Workflow、Webアプリケーション、API連携、データパイプラインを設計・実装します。
7. 7AIプロダクトのバックエンド、共通サービス、API、データモデルを設計・実装します。
8. 8CI/CD、Observability、開発環境などDeveloper Experienceを向上させます。

入社後に期待すること

1. 1入社〜3か月は、プロダクト、顧客業務、開発基盤を理解し、本番機能を1つ以上リリースします。
2. 23〜6か月は、小〜中規模の機能またはプロジェクトを課題整理から本番リリースまで主体的に推進します。
3. 36〜12か月は、担当領域の設計・実装をリードし、再利用可能なコンポーネントや開発パターンをチームへ展開します。

チーム・育成・キャリア

1. 1開発組織は約60名 (2026年6月時点)です。
2. 2入社時に選択したトラックを起点としつつ、強み・志向と事業ニーズに応じて専門性と責任範囲を広げられます。
3. 3年次ではなく、担った役割と成果に応じて次のステップを決定します。

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を有すること
• ソフトウェアエンジニアとしての実務経験2年以上、またはそれに準ずる継続的かつ顕著な開発実績
• Python、TypeScript、Go等を用いたアプリケーションまたはバックエンド開発経験
• 要件整理、設計、実装、テストの一連に関わった経験
• LLM / 生成AIを活用したアプリケーションの開発・検証経験（業務・研究・個人開発を問わない）
• 日本語Fluent（技術・業務について齟齬なく議論し、文書化できるレベル）

歓迎する経験

• 自ら課題を発見し、周囲を巻き込みながらプロダクトや業務を改善した経験
• 0→1のプロダクト開発、スタートアップ、研究、OSS、競技開発、ハッカソン等での顕著な成果
• AWS / GCP / Azure等のクラウド環境での開発・運用経験
• AI Agent、RAG、Tool Calling、LLM Evalsの設計・実装経験
• 英語の技術文書・論文を読み、実装へ落とし込んだ経験

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
• 資格取得支援
• 部活動手当

求めるスキル・経験