ソフトウェアエンジニア

必須

• Webサービスのソフトウェア開発の実務経験（Python、Java、C++等。入社後はPython中心です）
• AWS／GCP／Azureいずれかのクラウド上でのアプリケーション開発経験 ※設計の主担当でなくても可
• 生成AIを開発業務（コード生成・テスト・ドキュメント作成等）に日常的に活用していること
• 顧客／PM／EMと技術内容を説明し、円滑にコミュニケーションできる力
• 自分の判断でタスクを切り、前に進められる当事者意識

歓迎

• エンタープライズ領域（金融・建設・通信・製造 等）でのソフトウェア開発経験
• チームやプロジェクトのリード経験（タスク設計・進捗管理・メンバーのレビュー）
• LLMエージェント／RAGの開発経験、クローズドLLMをAPIで呼び出すソフトウェアの開発経験
• LangGraph等のフレームワークを用いたLLMエージェントの開発経験
• クラウド（AWS／Azure）のインフラ設計・構築経験
• 顧客との要件定義の折衝、仕様定義書の作成経験
• 金融（保険・証券・ローン等）に関わるソフトウェアの開発経験
• 生成AIによる仕様駆動開発、アジャイル開発の実践経験

求める人物像

• AIを使い倒すだけでなくAIを使ったシステムを提供する側になりたい方
• 未経験の技術やドメインを学習対象として前向きに捉えられる方
• ゼロからタスクを設計し複数の案件を並行して前に進められる方
• 要件の変動や領域の横断を面白いと感じられる方
• チームでの成果を志向し感謝とリスペクトを行動で示せる方
• 未知の業界の業務を理解しに行くことを楽しめる方

応募について

• ※LLMアプリケーションの実務経験は必須ではありません。
• ※全てを完全に満たしている必要はありません。近しいご経験があれば、まずはカジュアル面談でお話しさせてください。

使用ツール

ポジション概要 / ミッション

• このポジションは、生成AIやAIモデルを顧客の業務で実際に使い続けられるシステムに仕上げるソフトウェアエンジニアです。
• 当社は将棋AI「Ponanza」で名人に勝利した技術的DNAを源流に、金融・建設・製造・エンタメをはじめとした日本の基幹産業に、生成AI・予測AI・最適化AIを組み込むフェーズにいます。顧客のAI活用は「PoCで可能性を確かめる」段階から、業務ワークフローに組み込み、毎日使われる段階へ移りました。
• この段階で価値を決めるのはモデルの精度だけではなく、データの流れ・システムの構成・運用のしやすさ。AIが業務の中で動き続けるための設計と実装こそが今いちばん求められている力です。あなたのミッションはWeb開発で培った設計力と実装力を武器に「AIを顧客のビジネスにどう組み込めば業務が変わるか」を形にすることとなります。
• LLMやAIの専門家である必要はありません。動くシステムを自分の手で成立させてきた経験がこの仕事の土台になります。

募集背景

• 生成AIを業務に組み込む案件が金融・建設・製造の各領域で増え続ける中、AIをシステムとして成立させ本番運用まで責任を持てるエンジニアが不足してきています。AIエンジニアとソフトウェアエンジニアが同じチームで協働する体制へ移行した今、Web・クラウドの設計力を持つ方を迎え、案件の推進力そのものを高めたいと考えています。

入社時の役割

• 入社後の業務・役割は、ご経験とご志向に応じて決定します。
• プレイヤーとして：LLMエージェントやRAGを組み込んだWebサービスの設計・開発を担い、自身の担当領域を自力で完遂していただきます。
• リーダーとして：エンタープライズ開発やチームリードのご経験を活かし、プロジェクトEMとともに案件とチームを牽引していただきます。
• いずれの場合も、半年〜2年で次の等級（テックリード／プロジェクトマネージャ／組織マネージャ）を目指せる環境です。

具体的な業務内容

• 顧客業務に即したソリューションソフトウェアの開発・テスト（LLMエージェント／RAG／AIを含む）
• 顧客業務で活用するためのデータフローやシステムアーキテクチャ設計
• クラウド上のWebサービスとして成立させるためのアプリケーションアーキテクチャの設計
• AIエンジニアが開発したモデル・ロジックを、システムへ組み込むための設計・実装
• 運用中ソフトウェアの不具合調査・修正・機能追加
• 新しい技術・フレームワークのキャッチアップと、案件に合わせた技術選定
• （リーダーとして入社の場合）プロジェクトEMと協力したプロジェクト牽引、タスク割り当て・進捗管理・レビュー

プロジェクト例

• 企業社内文書の対話検索システムの構築（製造業、建設業、金融業など）
• 企業法務業務を支援するLLMエージェントの構築実験・開発
• 東洋エンジニアリング株式会社様とのプロジェクトで、プラント設計業務における図面チェックを支援するシステム（AI for U）を開発
• 図面のチェックや整合性確認などを行う画像認識エージェント（VLM・専用モデル）の開発
• 株式会社竹中工務店様との共同プロジェクトで、構造設計業務を支援するAIモデルを開発
• SMBC日興証券株式会社様の株式ポートフォリオ診断AI
• 静銀信用保証株式会社様の住宅ローン不正検知AIシステム
• 一次産業・建設系のセンサー情報の分析・可視化・異常検知システムの構築
• 株式会社ポケモン様との「Pokémon Battle Scope」
• 日本科学未来館様とのAIスーツケース音声対話機能開発
• 他、金融・建設・製造業界等のお客様との未公開案件が多数
• ※業界知識は入社後にキャッチアップ可能です。未知の業界の業務を理解しに行くことを楽しめる方を歓迎します。

チーム体制と入社後の立ち上がり

• 組織：5〜10名の少数精鋭チームが4つあり、顧客の業界領域ごとに分かれています。各チームにAIエンジニアとソフトウェアエンジニアが在籍し、EMと協働します。
• 入社後1〜3ヶ月：既存プロジェクトに参画し、HEROZでの開発・顧客対応の進め方に慣れていただきます。
• 入社後3〜6ヶ月：担当領域の設計・実装を自ら主導していただきます。
• 入社後6ヶ月〜1年：ご志向に応じて、プロジェクトの牽引や技術選定の主担当、メンバーのレビューへと役割を広げていただきます。
• ※立ち上がりの時期は、ご経験や業務への適応状況に応じて前後します。

このポジションの希少価値 / 3年後のあなた

• AIを動かし続ける設計者になれます
• 生成AIのAPIを呼び出すだけのエンジニアは増えています。一方で、AIをエンタープライズの業務システムに組み込み、運用まで成立させられるエンジニアは、まだ市場に多くありません。Web開発力に「エンタープライズ×AI」の実績を重ねることで、AI時代に希少なフルサイクルの人材になれます。
• AIエンジニアと同じチームで技術の幅が広がります
• 将棋AI開発で培った探索・最適化の思想と、最新の生成AI技術が交差する環境です。隣の席のAIエンジニアと日常的に議論しながら、システムとAIの両方の解像度を上げていけます。
• 上場企業の安定基盤の上で、裁量を持って動けます
• 技術選定の裁量、顧客への提案機会があります。
• キャリアパスは一本道ではありません
• テックリード（エキスパート）、プロジェクトマネージャ、組織マネージャなど、上級ポジションへの道が複数開かれています。

開発環境・技術スタック

• 言語：Python（メイン）、TypeScript、Go 等
• クラウド：AWS／GCP／Azure（プロジェクトにより選定）
• AI／LLM：HEROZ ASK（自社開発AI SaaS）、Claude Enterprise、ChatGPT、Gemini、社内LLM基盤、LangChain、LlamaIndex、LangGraph 等
• インフラ：Docker、Kubernetes、Terraform
• 計算資源：NVIDIA製高性能サーバを社内完備。クラウドGPUとのハイブリッド運用
• 開発手法：アジャイル（スクラム）及びウォーターフォール型。技術選定はチーム裁量
• 業務において積極的に生成AIを活用しており、開発等に必要なClaude Enterpriseのアカウントは会社より提供されています。