AIエージェントエンジニア（マーケティング業務変革）

必須

• Webアプリケーションのバックエンド開発経験（3年以上目安）
• ※Python / TypeScript /Go / Node.js 等、モダンな言語でのご経験
• AI・機械学習・LLMなどを活用した機能開発経験
• ※例：チャットボット、検索、推薦、分類など

歓迎

• 開発プロジェクトにおけるリード経験（テックリード経験など）
• OpenAI APIやClaude APIなどのLLM APIを利用したアプリケーションの実装経験
• LangChain / LlamaIndex / CrewAI / AutoGen等を用いたエージェント開発・オーケストレーション経験
• QdrantやPinecone等のVector DBを用いたRAGの実装および検索精度のチューニング経験
• Langfuse等を用いたLLMの推論ログ監視、評価基盤（LLMOps）の構築・運用経験
• 広告・マーケティング業界でのシステム開発経験、またはプロダクト開発経験
• OSSへの貢献、技術ブログや登壇での技術発信経験

求める人物像

• 言われたことを忠実にこなすだけですなく、自ら必要なアクションを考え主体的に行動できる方
• 開発プロジェクトにおいて現場（営業職・ストプラ職等）、エンジニア、パートナーなど様々なメンバー、ステークホルダーと協力してプロジェクトを成功へと導くリーダーシップのある方
• 新しい技術（AI/LLM）を自律的に学習し、業務に積極的に取り入れる姿勢のある方

使用ツール

募集背景

• 博報堂ＤＹグループの広告マーケティング領域での統合プラットフォーム「CREATIVITY ENGINE BLOOM」の開発において、既存のWebアプリケーション開発から、自律型AIエージェントによる業務自動化・高度化プラットフォームへの転換にエンジニアとして取り組んでいただく方を募集しています。

組織ミッション

• 博報堂ＤＹグループ各社の広告コミュニケーション業務、マーケットデザイン業務、メディアプランニング業務などを進めるための情報戦略システムの開発・運用を行います。

チームミッション

• 博報堂ＤＹグループの統合マーケティングプラットフォーム「CREATIVITY ENGINE BLOOM」の開発・運用がチームのメインミッションになります。チームでは特に生活者やメディア等様々なデータからマーケティングの戦略立案や競合分析などを担う＜STRATEGY BLOOM>＜生活者発想プラットフォーム>の開発が中心です。企画チームと一緒にシステムの企画検討から入り、具体的なプロダクト開発を行います。特に近年では、生成AIを活用した機能開発や、マーケティング業務（データ分析や発想支援など）を行うAIエージェント開発が注力領域となっています。単なるAI導入ではなく、AIエージェントの推論プロセス、データのAI READY化、マルチエージェントオーケストレーションのアーキテクチャ設計を推進することがミッションです。

自組織の強み・事業責任者からのコメント等

• 多種多様な生活者・市場データやメディアデータなどAI活用に適したデータ環境があります。
• Webアプリ開発の延長だけではなく、AIエージェントの最適アーキテクチャをゼロから設計・決定する裁量権がエンジニアにあります。
• 開発担当したシステムに対してユーザーの声を反映しPDCAを回すなど継続的なシステムの改善活動が図れます。

担当業務内容

• AIエージェントエンジニア（アーキテクト）として自律型AIエージェントによる業務効率化・高度化の推進がご担当いただく業務になります。

具体的には

• AIエージェント基盤の設計・構築（オーケストレーション設計、Tool-Useの実装、等）
• マーケティング領域における自律型ワークフローの開発
• Human-in-the-Loopの設計
• 評価・継続的改善業務（LLMOps）
• 開発メンバーの育成・スキルトランスファー、チームビルディング

仕事のやりがい

• 既存のWebアプリケーションという「UIの枠組み」に囚われず、AIエージェントがユーザーの業務を肩代わりし、生産性を飛躍的に高める「新しいUIのあり方」そのものを設計・構築できます。単なる機能追加ではなく、アプリケーションのOSを「指示待ち型」から「自律実行型」へと書き換えるという、数年に一度のパラダイムシフトの最前線に立てます。
• 広告マーケティング業界のリアルかつ膨大なデータ（生活者意識、市場トレンド、配信ログ、クリエイティブパフォーマンス等）を直接扱えます。AIモデルにとって最も重要である「質の高いコンテキスト」が目の前にある環境で、RAGの精度追求やマルチエージェントの協調制御など、難易度の高い最適化に没頭できるのは、このドメインならではの強みです。
• 博報堂テクノロジーズはグループにおけるテクノロジー戦略会社として、意思決定のスピードを重視しています。どのLLMを採用するか、どのエージェントフレームワークでパイプラインを組むか、という技術スタックの選定から設計方針まで、AIエージェントエンジニアとして主体的に取り組めます。「なぜそのアーキテクチャを選んだのか」というエンジニアリングの信念を、プロダクトの結果として証明できる環境があります。

3～5年後の想定されるキャリアパス

• １．開発知識やスキルを活かして、プロジェクトのリーダー/サブリーダーとして従事していただきます。
• ２．先進的な開発事例を通して博報堂ＤＹグループのテック企業とのしてのプレゼンスを高める活動に従事していただきます。
• ３．能力に応じで管理職として組織をマネジメントしていただきます。

1. 流動的な技術トレンドにおける技術選定

• AI領域は現在、爆発的な進化を続けており、デファクトスタンダードが確立される前の過渡期にあります。
• 私たちは、特定の技術スタックに強く依存するのではなく、技術トレンドの変遷に耐えうる柔軟で疎結合なアーキテクチャを志向しています。何を採用し、何を見送るか——この技術選定の意思決定そのものが、このポジションの最も重要な責務であり、面白さでもあります。

1. 品質保証のパラダイムシフト

• AIエージェントによるシステムは、従来のWebアプリと異なり「非決定的な挙動」を前提とする必要があります。
• 「AIが100%正解を出さない」ことを前提に、いかにしてガードレールを敷き、ハルシネーションを検知し、ビジネスインパクトを最小化するか。 LLM-as-a-judgeを用いた評価パイプラインの構築や、Human-in-the-loopの設計など、AIの品質をエンジニアリングで担保する難易度の高い課題に取り組んでいきます。

2. AI-Readyなシステム基盤への転換

• AIエージェントに機能を使わせるには、人間が使うためのUIだけでは不十分です。
• 既存のレガシーなバックエンド資産や膨大なドキュメントを、エージェントが「理解」し「操作」できる状態——すなわち「AI-Readyなデータ基盤とAPI設計」へとリファクタリングしていく必要があります。既存システムを破壊せず、AIのポテンシャルを最大化するブリッジを構築する、非常に骨太な開発を想定しています。

開発環境・その他

• 開発言語：Python, JavaScript, TypeScript, React, Next.js 他
• AI / LLM 開発：OpenAI (GPT), Anthropic (Claude), Google (Gemini), Langfuse, Qdrant
• AI・開発生産性：Cursor, Claude Code, GitHub Copilot
• インフラ：AWS, GCP, Docker
• データ基盤：Snowflake, BigQuery, Amazon RDB, dbt, denodo
• 監視 / セキュリティ：Datadog, Sentry, Snyk, LaunchDarkly, Chromatic
• 開発基盤：GitHub, GitKraken, JetBrains
• 設計 / API：Apidog
• 管理 / コミュニケーション：Jira, Backlog, Linear, Figma, Miro, Slack, Storybook

配属される組織

• 統合マーケティング・メディアユニット 開発第1センター 想定