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こだわり
条件をクリア

シニアソフトウェアエンジニア_バックエンド_AI・機械学習領域

株式会社LayerX

テック 東京都中央区 企業サイト 掲載 6/30

給与

記載なし※ 募集要項に金額の記載がありません

勤務地
東京都中央区
雇用形態
正社員
働き方
ハイブリッド勤務

在宅勤務あり

年間休日
記載なし

完全週休2日

  • ※副業、兼業OK(入社後の事前申請・承認が必要です)

要約求人票をもとにAIがまとめたものです

AIエージェントの企画・設計・開発・評価・運用・改善に関わるポジションです。バックエンドを中心とした専門性を活かし、アーキテクチャやAPI、データモデル、運用基盤などを設計・実装します。AI領域のエンジニアと協働し、顧客業務を自動化するAIエージェントを信頼性高く継続的に改善できるプロダクトとして提供します。

応募資格

必須

歓迎

  • AIエージェントまたはLLMアプリケーションの開発・運用経験
  • LLMの特性を理解し、プロンプト、コンテキスト、外部知識、ツール連携、評価などを組み合わせてプロダクト品質を改善した経験
  • Function calling / tool calling、Workflow、RAG、ベクトル検索、Knowledge Base、Memory などを活用したプロダクト開発経験
  • AIエージェントやLLMアプリケーションの評価基盤、モニタリング基盤、改善サイクルを設計・運用した経験
  • GCP、AWS などのクラウド環境における開発・運用経験
  • Go、TypeScript、Python のうち複数を用いた開発経験
  • 大規模または複雑な業務ドメインを扱うSaaS、業務システム、BtoBプロダクトにおける開発経験
  • 複数のチームや機能をまたぐ共通基盤、共通ライブラリ、開発者向けツール、運用基盤を設計・整備した経験
  • 技術選定、アーキテクチャ刷新、リアーキテクチャ、負債解消などをリードした経験
  • 顧客やビジネスサイドと直接コミュニケーションしながら、要件定義・仕様策定・改善提案を行った経験
  • 開発基盤、社内ツール、評価ツールなどを整備し、チームや組織の開発生産性を高めた経験
  • カンファレンス、イベント、技術ブログ、登壇、寄稿などを通じた技術発信の経験
  • OSSや技術コミュニティへの貢献経験

求める人物像

  • LayerXのミッション「すべての経済活動を、デジタル化する。」に共感する方
  • 行動指針「徳 , Trustful Team , Bet AI , Fact Base , Be Animal」に共感する方
  • 事業部のビジョン「圧倒的に使いやすいプロダクトを届け、わくわくする働き方を。」に共感する方
  • 「One Product, One Team」の精神でチーム間で垣根を作らず、顧客に価値を届けるために自チームのみならずプロダクト、マーケ、セールス、CSチームと共に結果責任を共有できる方
  • 他責にしたり、できない理由を探すのではなく、どうやったら実現できるかを常に考え続けられる方
  • チームとのコミュニケーションを大切にし、情報共有できる方
  • 積極的に技術や知識を身につけられる、学習意欲が高い方
  • 顧客の声を聴き、フィードバックを積極的に行う・真摯に受け止める姿勢をお持ちの方
  • スピード感や大きな変化を楽しみながら働ける方

使用ツール

MemoryKnowledgeWorkflowTool UseHuman-in-the-loopAI CodingLLM / Agent技術

募集要項最終確認 10/2

職種
バックエンドエンジニア
雇用形態
正社員試用期間3ヶ月(この間の給与・待遇等に変わりはありません)
給与
記載なし
給与の詳細
当社規定による
手当
交通費実費支給
勤務地
東京都中央区築地1-13-1 銀座松竹スクエア 5階
働き方
東京本社または各支社、もしくはリモートワーク多様な方が柔軟に働きやすいようにリモートメインの働き方を受け入れています。(オフィス出社頻度はチームの状況により変化します。個別配慮が必要な場合は遠慮なくご相談ください)
勤務時間
フレックスタイム制(コアタイムなし)
休日・休暇
完全週休2日制(祝祭日、年末年始等)ウェルカム休暇(入社時に、半年後に付与される分とは別に有給3日付与)ライフサポート休暇(入社時に、半年後に付与される分とは別に有給4日付与 ※取得条件あり)リフレッシュ休暇(6月30日在籍者に3日の有給休暇を付与)
福利厚生
出産育児・介護休業制度勉強会参加費用負担副業、兼業OK(入社後の事前申請・承認が必要です)圧倒的知的好奇心が満たされる職場環境
社会保険
社会保険完備
受動喫煙対策
屋内禁煙
選考の流れ
主な選考プロセス - (カジュアル面談)→書類選考→一次選考->技術課題→技術面接→トライアル入社(1day)→最終選考->内定・オファー面談選考意思を確認後、1~3回程度の面接を経て最終面接を実施しますプロセス中に、複数のメンバーにお会いいただくことがあります原則、オンラインで実施します。ご希望に応じてオフィス見学等オフラインのコミュニケーションを実施します選考期間は概ね2~5週間程度です。候補者様のご状況によって、最短2日にまとめて実施するなど、希望に沿ったアレンジをすることがありますリファレンスチェックを最終フェーズにて依頼いたします。2名お願いできる方を準備進めていただけますと幸いです。詳しい概要はこちらからご確認ください。
選考期間
選考期間は概ね2~5週間程度です。候補者様のご状況によって、最短2日にまとめて実施するなど、希望に沿ったアレンジをすることがあります
掲載日
2026/06/30 11:31(94日前)
最終確認
2026/10/02 02:20(今日)

仕事内容

募集背景

  • バクラク事業では、経費精算や請求書受取などのバックオフィス業務を完全自動化するため、「証憑取得エージェント」「申請作成エージェント」「申請レビューエージェント」「コスト分析エージェント」など、様々なAIエージェントを開発・提供しています。
  • バクラクは業務を遂行するための単なるツールではありません。「気づいたら仕事が終わっている」体験——仕事の完了そのものを届けるサービスです。この体験を実現するため、プロダクトの至るところでLLMや機械学習などのAI技術を活用しています。
  • AIエージェントをお客様の業務で継続的に価値を発揮するプロダクトとして提供するには、AI技術の活用だけでなく、信頼性・拡張性・保守性の高いソフトウェア設計と実装が不可欠です。
  • AIエージェントは、LLM APIを呼び出すだけのアプリケーションではありません。顧客データ、業務ワークフロー、権限管理、外部サービス連携、非同期処理、監査ログ、評価・モニタリング基盤など、多くの要素が複雑に関わるプロダクトです。
  • そのため、AI・LLM・機械学習に強みを持つエンジニアと協働しながら、バックエンドを中心とした高いソフトウェアエンジニアリング力によって、AIエージェントを信頼性・拡張性・保守性の高いプロダクトとして実装・運用できる仲間を募集しています。

業務内容

  • AIエージェントの企画・設計・開発・評価・運用・改善まで、AIエージェント開発に関する幅広い領域に関わっていただきます。
  • 特に、バックエンドを中心としたソフトウェア設計・実装の専門性を活かし、AIエージェントを本番プロダクトとして成立させるためのアーキテクチャ設計、API設計、データモデリング、外部サービス連携、運用基盤、開発基盤の整備などをリードしていただくことを期待しています。
  • AI領域の専門性を持つエンジニアと協働しながら、顧客業務を自動化する実用的なAIエージェントを、信頼性高く、継続的に改善可能なプロダクトとして設計・実装・運用するポジションです。
  • 顧客業務や市場の理解をもとに、AIエージェントで解くべき課題の発見・定義に関わる
  • AIエージェントを本番プロダクトとして提供するためのバックエンドアーキテクチャ、API、データモデル、権限管理、監査ログ、非同期処理などを設計・実装する
  • Memory、Knowledge、Workflow、Tool Use、Human-in-the-loop などの要素を、保守性・拡張性の高いソフトウェアとして実装する
  • AI・LLM・機械学習に強みを持つエンジニアと協働し、AIエージェントの品質・信頼性・安全性を高める
  • AIエージェントの評価・モニタリング・ログ分析・改善サイクルを支えるシステムや基盤を設計・実装する
  • 本番運用で発生する問い合わせ、失敗事例、エッジケース、品質課題を分析し、プロダクト改善につなげる
  • AIエージェント開発を高速化するための共通コンポーネント、開発基盤、運用基盤、社内ナレッジを整備する
  • コードレビュー、設計レビュー、技術選定を通じて、チーム全体のソフトウェア品質と開発生産性を高める
  • AI Coding をはじめとするAIエージェントツールを積極的に活用し、自身やチームの開発生産性を向上させる
  • 最新のLLM / Agent技術やソフトウェア開発技術を継続的に検証し、実プロダクトに取り込む
  • エンジニアリングチーム内外にAIエージェント開発やソフトウェア設計の知見を共有し、組織全体の技術力を底上げする

ポジションの魅力

  • AIエージェントが実際の業務やプロダクトに組み込まれていく最前線で、顧客の業務変革に直結するプロダクト開発に取り組める
  • AI・LLM・機械学習に強みを持つエンジニアと協働しながら、ソフトウェアエンジニアリングの専門性を活かしてAIエージェント開発をリードできる
  • LLMや機械学習モデルの活用にとどまらず、業務ワークフロー、データモデル、権限管理、外部連携、運用基盤まで含めたプロダクト全体の設計・実装に関われる
  • 職種の枠に閉じず、顧客業務の理解、課題の発見・定義、仕様への落とし込み、実装、運用改善まで、エンジニア自身がオーナーシップを持って一気通貫で関われる
  • 少人数・クロスファンクショナルな自律型チームで、現場主導かつ高速に仮説検証・実装・改善を進められる
  • AI Coding をはじめとするAIエージェントツールを積極的に活用しながら、自身やチームの開発生産性を高める働き方を実践できる

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