EdTech事業 シニア機械学習エンジニア

必須

• AI・機械学習を活用したプロジェクトにおいて、技術選定や設計などの技術的な意思決定をリードした経験
• プロダクトマネージャーや事業担当者など、非エンジニアのステークホルダーと協働して要件整理・技術提案を行った経験
• Pythonを用いたデータ処理・パイプライン、Webアプリ・APIなどの開発経験（3年以上）
• パブリッククラウドサービスを利用したAI・機械学習システムの開発・本番導入経験（1年以上）
• 生成AI・LLMを活用した技術検証・機能開発の知識・経験（1年以上）
• AIシステムの精度・品質を担保するための評価・テスト・監視・改善に関する知見
• 認証・認可、アクセス制御、個人情報・機密情報の取り扱いなど、システム開発におけるセキュリティの基礎知識
• Gitなどのバージョン管理システムを用いたチームでの開発経験（3年以上）
• 社会人就業経験3年以上
• 言語要件：日本語能力がネイティブレベルの方、または、日本語能力試験（JLPT）1級相当以上

歓迎

• MLOps/LLMOps、生成AI・AI Agentの評価、ログ・メトリクス・トレースなどの運用基盤の設計・実装経験
• AI Agent、RAG、ファインチューニング、モデル／プロンプト／ナレッジのバージョン管理に関する知識・経験
• Docker・CI/CDを用いたクラウドネイティブなサービス設計・運用経験
• BigQuery、Airflowなどを用いた大規模なデータ基盤の設計・運用経験
• 個人情報保護、プロンプトインジェクションなど、AIシステムのセキュリティ・プライバシー対策の経験
• マルチテナント環境におけるデータ分離・権限管理を考慮したシステムの設計・実装経験
• AI機能の利用状況やビジネスKPIをもとにしたプロダクト改善、仮説検証の経験
• チームメンバーを指導し、技術的な意思決定をリードした経験

求める人物像

• AIを活用し業務の生産性や質の向上に取り組む姿勢、マインドがある
• グロービスの事業、グロービス・ウェイの理念に共鳴できる方

使用ツール

募集内容

• グロービスが提供する教育サービスの中において、これからの時代の新たな学習体験創造に向け、AIをコアとしたソリューション開発もしくは既存ソリューションの改善を技術面からリードしていただく機械学習エンジニアを募集します。

関わるサービス

• ビジネス動画が学び放題のサブスクリプション型サービス「GLOBIS 学び放題」、「GLOBIS Unlimited」（toB、toC）
• MBAの学習内容をケースや演習を通じて実践的に学べる法人向けeラーニングサービス「eMBA」
• その他新規サービス

AIソリューションの企画・技術検証（PoC）

• プロジェクトの企画・構想段階から参加し、プロダクトマネージャーや事業担当者などのステークホルダーと協働して、事業・プロダクトの課題や要件を整理し、AI・機械学習を活用した解決策の提案や合意形成を技術面からリードします。
• AIをコアとした専門性に基づき、技術選定・アーキテクチャの検討・PoCの開発を主導し、技術的な実現可能性を検証します。
• 自社のドメインに適応したAIシステムの構築を目指し、サービス固有の価値創出に繋げます。

AIシステムの本番開発・運用・継続的改善

• PoCで得た知見を、API・データアクセス層・定期実行パイプラインなどの本番システムとして設計・実装し、再現性・保守性・拡張性を高めます。
• 法人向けサービスにおける認証・認可、企業・グループ単位のデータ分離、個人情報・機密情報の取り扱いやセキュリティリスクを考慮し、関係チームと連携しながら安全なAIシステムの設計・実装を推進します。
• CI/CD、テスト、モデル・プロンプト管理、ログ・トレース・メトリクスによる可観測性を整備し、品質・レイテンシ・コスト・障害発生時の復旧性を継続的に改善します。
• 利用状況やユーザーフィードバックを分析し、モデルやプロンプト、コンテキストデータなどを更新する改善サイクルを、関係チームと協働して推進します。

チームと組織への貢献

• 必要に応じて開発メンバーへのスキル向上を支援し、チーム全体の技術レベルを引き上げます。
• グロービス全社的なAI活用を推進するため、各部署との連携や技術的なナレッジ共有を積極的に行います。
• プロダクトマネージャー、ソフトウェアエンジニア、データエンジニア、カスタマーサクセスなどと協働し、ユーザーの課題や事業上の方針を踏まえて技術的な意思決定を行います。

開発環境

• 開発言語：Python, SQL
• コンテナ技術：Docker, Artifact Registry
• インフラ：Google Cloud
• ◦データ基盤：BigQuery, Cloud Composer, Airflow
• ◦AI/ML基盤：Gemini Enterprise Agent Platform, Cloud Run ※ プロダクト側のインフラはAWS
• AI/エージェント：Gemini Enterprise Agent Platform, OpenAI, LangChain/LangGraph
• 運用・可観測性：CI/CD、Cloud Monitoring, Datadog AI Observability
• その他
• ◦コード管理：GitHub
• ◦コミュニケーション：Slack
• ◦プロジェクト/ドキュメント管理：Notion
• ◦AIツール：ChatGPT/Codex、Claude、Gemini、Notion AI

配属先組織構成

• GDP / AIコアチーム メンバー構成は以下の通りになります（2026年10月現在、一部兼務も含む）。
• マネージャー 1名
• 機械学習エンジニア2名
• ソフトウェアエンジニア2名
• データサイエンティスト1名
• 事業展開に応じて柔軟に体制を変えていく組織文化です。