生成AIエンジニア

業務概要

1. 1生成AIを活用したプロダクト開発に領域横断で取り組む
2. 2音声薬歴生成機能の拡張と新規AIプロダクトの立ち上げに携わる
3. 3モデル選定・活用（DS/MLE領域）としてモデル選定、RAG・AIエージェント等の方式設計、プロンプト設計、評価基盤構築、ハルシネーション対策を行う
4. 4プロダクト開発としてReact/TypeScriptのフロントエンド、TypeScript(Hono)/PythonのAPI・バッチを実装する
5. 5システム・アーキテクチャとしてAWS/GCP/Azureの設計とIaC(CDK)構築、データパイプライン、コスト・レイテンシ最適化を行う
6. 6PdMやデザイナーと協調した仕様策定、フィジビリティスタディ、チームメンバーへの技術支援を行う

スキルセットの考え方

1. 1いずれかの領域に軸となる強みを持ち、そこを起点に領域を広げられる方を歓迎
2. 2想定レベルはミドルクラスからシニアクラスまで幅を持たせる
3. 3設計上の判断を自ら行いながら開発を進めることを前提とする
4. 4コード品質の継続的な改善にAIを活用しながら取り組むことを期待

カケハシについて

1. 1開発組織は約180名のエンジニアやPdMが所属
2. 2「医療体験が日々進化する世界の実現」をミッションにプロダクト開発を続ける
3. 3開発ブログや勉強会、カンファレンス登壇を通じた情報発信を推奨・サポート

カケハシのエンジニアとして得られる経験

1. 1医療という社会課題の解決に技術でダイレクトに貢献できる
2. 2フロントエンド、バックエンド、インフラ、モデル活用までを一貫して担い専門領域を広げられる
3. 3技術選定やアーキテクチャ設計、モデル選定に裁量を持って関わることができる
4. 4薬局・医療の実業務データとドメインエキスパートが身近にあり精度改善のサイクルを回せる
5. 5React, TypeScript, Pythonと主要なLLMを前提としたモダンな技術スタックで開発できる
6. 6音声薬歴生成機能の改善と新規AIプロダクトの両方に携われる

チームについて

1. 1Data & AI領域の生成AI研究開発チームの開発メンバー
2. 2プロダクト開発が主軸だが研究開発としての側面も持つ
3. 3国内の学会で研究内容を共有し、トップカンファレンスへの投稿にも挑戦
4. 4コーディングエージェントを前提に開発を進め、AIにどこまで任せられるかを検証
5. 5PMMやドメインエキスパートを交えて4時間でAIプロダクトのプロトタイプを作るハッカソンを行う
6. 6チーム構成はEM1名、DS/MLE 1名、SWE 5名、PdM 1名、Domain Expert 1名、デザイナー1名

社内の生成AI利用状況

1. 1生成AIをプロダクト活用のみならず生産性向上にも積極的に活用
2. 2部門横断のAI活用コミュニティが知見共有や勉強会を不定期に実施
3. 3責任ある医療情報を取り扱うためセキュリティリスク等に対処するガイドラインを社内で策定

開発環境

1. 1利用技術: TypeScript, Python, React, Hono, AWS, Azure, GCP, Databricks
2. 2LLM: OpenAI, Gemini, Claude
3. 3AI SaaS: GitHub Copilot, Dify, Cursor, Claude Code, Gemini, Devin, NotebookLM
4. 4開発ツール: Slack, Google Workspace, Jira, Confluence, Figma, Datadog, Pager Duty

応募資格（必須）

• LLMを活用した機能開発の実践経験（業務・個人開発は問いません）
• PdMやデザイナーの要求の技術的フィージビリティを評価し仕様に落とし込んだ経験
• Webアプリケーションのフロントエンドまたはバックエンドの設計・実装経験（いずれかを主軸としつつ、もう一方にも取り組む意欲があること）
• パフォーマンスと保守性、テスト容易性の高い設計・実装能力
• 自身の専門領域外にも越境して課題解決に取り組む姿勢

歓迎する経験

• LLMアプリケーションを本番環境で運用し、精度・コスト・レイテンシを継続的に改善した経験
• 評価設計・評価データセットの構築経験（LLM-as-a-judge を含む）
• RAG・検索基盤の設計・チューニング経験（ベクトル検索、全文検索／ハイブリッド検索、リランキング等）
• 機械学習・自然言語処理・データ分析のバックグラウンド（DS/MLEとしての実務経験）
• クラウド（AWS / GCP / Azure）を前提としたアーキテクチャ設計・技術選定のリードと、IaC（CDK等）による構築・運用経験
• データ基盤・データパイプライン、MLOps / LLMOps、可観測性基盤の構築経験（Databricks、トレーシング等）
• 技術的負債の解消・リファクタリング、Webアプリケーションのパフォーマンス最適化の経験
• 医療・ヘルスケアなど、規制産業や高い正確性が求められる領域での開発経験
• カンファレンス登壇、技術ブログ執筆、論文執筆・学会発表などの発信経験

待遇・福利厚生

• ストックオプション制度
• 代休
• 入社特別休暇
• 夏季休暇
• 慶弔休暇
• 社内向けeラーニング

求めるスキル・経験