AIソリューションアーキテクト（AIエンジニア）

必須

• 下記いずれかのご経験

  • システム開発の実務経験2年以上、かつ、機械学習に関する基礎的な知識を持っている
  • データサイエンティストまたはデータアナリストとしての実務経験、かつ、趣味等でのサービス開発経験

歓迎

• 共通

  • Pythonの実務経験3年以上
  • フルスタックエンジニア
  • AI系のコンペティション(Kaggle等)やハッカソンへの参加経験

• MLエンジニア

  • AI/MLに関する大学院卒業レベルの知識
  • MLOpsへの理解と推進/運用経験
  • PyTorch/Tensorflow/LightGBM等でのモデル構築経験

• LLMエンジニア

  • 生成AI／LLMを活用したアプリケーションまたはAIエージェントの設計・開発・運用経験
  • LLMアプリケーションの評価・モニタリング、および品質・コスト・レイテンシーの改善経験
  • コーディングエージェントを活用したAI駆動開発、またはチームの開発プロセス改善の経験

求める人物像

• 課題や改善点を見つけ、その解決法を考え、実現するのが好きな方
• リーダーシップが取れる方／一人称で主体的に動ける方
• 新しい知識を常にキャッチアップし、その使い方を考えるのが好きな方
• ベンチャースピリッツが好きな方
• 提案力／推進力のある方
• 考えることが好きな方

使用ツール

詳細

• AI/ML技術を積極的に活用し、当社において運営するサービスはもちろん、将来的には社会全体に革新をもたらすAIソリューションアーキテクトのポジションとなります。 当ポジションは生成AIを始めとした最新技術を取り入れ、社内をより快適で効率的に変えていくキーポジションでもあります。 主な業務は下記の通りです。

MLエンジニア

• 自社サービスへのレコメンデーションなど機械学習を用いた機能の開発
• MLOpsの推進、基盤開発
• 学習/推論処理のパフォーマンスチューニング
• 機械学習モデルの開発/改善

LLMエンジニア

• AIエージェントを活用した、社内業務および自社サービス向け機能の企画・設計・開発
• 課題探索や技術選定からPoC、本番導入、運用改善までの一気通貫したプロジェクト推進
• ツール連携、ワークフロー設計、RAGなどを組み合わせたAIエージェントシステムの構築
• LLMアプリケーションの評価基盤の構築、および品質・コスト・レイテンシーの継続的な改善
• コーディングエージェントなどを活用したAI駆動開発の実践、およびチームへの導入・改善
• 生成AI／LLMに関する技術調査・検証と、業務やサービスへの活用提案

募集内容

• 技術調査や研究を行うのみならず、弊社では一気通貫で技術調査/研究、応用方法の発見/提案、AI/ML基盤の開発、サービスへのAI/ML機能の導入などAI/MLに関する業務を多岐にわたって幅広く行っていただくことができます。
• 新たなイノベーションの牽引者となり、未来のテクノロジーに挑戦していく方を募集しております。

当ポジションの魅力

• 企画から提案まで関われる環境であるため、AIに取って代わられることのないクリエイティブな業務経験が積める
• 社内に在籍するデータサイエンティストやデータエンジニア、マーケターなど多職種と連携し幅広い知見を得られる
• AIエージェントの企画/技術選定からPoC、本番導入、評価、運用改善まで一気通貫で携われる
• コーディングエージェントなどを日常的に活用し、開発プロセスそのものの改善やAI駆動開発の推進に関われる

テクノロジー戦略室について

• 高度な技術を持って、全社の技術戦略を策定、推進し、全社の技術力向上を目指す部署です。文化作り、全社基盤開発、全社サポートなど全社に影響する開発、活動を行っています。
• SREチーム インフラ、運用、パフォーマンスチューニング、アーキテクチャー設計などのサポートを全社のチームに行いつつ、SRE文化を浸透させているチームです。
• AI/MLエンジニアリングチーム データサイエンティストとビジネスだけで機械学習を活用できるようにするためのプラットフォームを開発したり、GenerativeAIの業務やサービスへ応用を推進するチームです。機械学習の知識、バックエンドの知識、ビジネス知識などを広く持ち、弊社の全社のビジネスをより効率的、効果的にするために日々奮闘しています。
• データエンジニアリンググループ 利用者が1000人を超える全社のデータ活用基盤を構築しているチームです。データドリブン経営や事業推進を実現するために、エンジニアリング領域で必要なことは全て担っています。システムインフラだけでなく、データをより活用しやすい環境にするためのデータマネジメント推進も行っています。

開発環境

• 開発言語：Python, TypeScript, Go
• ライブラリ: gRPC, FastAPI, Pytorch, polars, Strands Agents, Google ADK
• ツール: MLflow, Langfuse
• インフラ: AWS, GoogleCloud, kubernetes, terraform
• AIツール: Codex, Claude Code
• 開発マシン: Macbook Pro