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Principal AI Engineer
- 給与
- 記載なし
- 勤務地
- 兵庫県
- 休日
- 記載なし
- 雇用形態
- 記載なし
どんな仕事かAIによる生成
本ポジションは、日本のAIポートフォリオを支えるAI機能の実装・運用までを一貫して担うテクニカルスペシャリストです。APEXチームに所属し、AI・生成AIソリューションをプロトタイプから本番環境へ展開するアプリケーション、パイプライン、再利用可能なコンポーネントの設計・構築・評価を担います。業務の中心は実践的なAI/MLエンジニアリングで、特に業務プロセスの変革に向けたエージェント型AIソリューションに重点を置きます。
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応募資格
必須
- コンピュータサイエンス、データサイエンス、エンジニアリング、または関連する技術分野における学士号または修士号。
- AI/MLまたはソフトウェアエンジニアリング分野で3年以上の実務経験を有し、技術的に動作するだけでなく実際にユーザーに使われ、定着したAI活用ツールやアプリケーションを構築した実績を有すること。
- Python による高度な実装力。
- LLMを活用したアプリケーションの開発・デプロイ実務経験（プロンプト/コンテキストエンジニアリング、RAG、エージェントワークフローなどを含む）。
- MLOps / LLMOps の実務知識（バージョン管理、モニタリング、デプロイ、評価）。
- 主要クラウドプラットフォームのいずれかでの経験（Azure を優先。AWS・GCP の経験も評価対象）。
- 最新のソフトウェアエンジニアリング手法および開発ライフサイクル（SDLC）に対する確かな理解。
- ビジネスレベルの英語力。
歓迎
- エージェント型AIフレームワークおよび新興の標準仕様（例:LangGraph、MCP）の経験。
- DevOpsツールへの習熟。CI/CD(GitHub Actions など)、Docker、Kubernetes、Infrastructure as Code を含む。
- AI支援型コーディングツールを活用し、プロトタイピングや実験を加速させることへの適応力（本チームの中核的な働き方の一つ）。
- 本ポジションの技術スタックに関連するその他の言語(例:データ処理向けの PySpark、サービス開発向けの Go)。
- AIセキュリティ、データプライバシー、ガバナンスに関する知見。
- 規制産業（製薬・ヘルスケア・金融）での実務経験。
- 技術動向の変化が激しい環境での適応力。
- ビジネスレベルの日本語力。
- 機械学習、データサイエンス、AIエンジニアリング、クラウドアーキテクチャなどの分野における専門教育または認定資格。
募集要項最終確認 10/18
- 職種
- AIエンジニア
- 雇用形態
- 記載なし
- 役職
- Principal AI Engineer
- 給与
- 記載なし
- 勤務地
- 兵庫県Kobe
- 働き方
- 記載なし
- 経験年数
- 3年以上
- 学歴
- 大学院修了以上
- 掲載日
- 2026/10/12 00:07（7日前）
- 最終確認
- 2026/10/18 20:35（1日前）
仕事内容
募集内容
- 本ポジションは、日本のAIポートフォリオを支えるAI機能の実装・運用までを一貫して担うテクニカルスペシャリストです。APEX（AI Product & Experience）チームに所属し、アーキテクトと緊密に連携しながら、AI・生成AIソリューションをプロトタイプから本番環境へと展開するためのアプリケーション、パイプライン、再利用可能なコンポーネントの設計・構築・評価を担います。業務の中心は実践的なAI/MLエンジニアリングであり、特に業務プロセスの変革に向けたエージェント型AIソリューションに重点を置きます。これらを信頼性高く運用するとともに、エンタープライズ向けAI機能を検証し、有効なものをプラットフォーム上で再利用できる形に整えることが求められます。自律的に業務を遂行し、技術設計上の意思決定に貢献しながら、実運用に耐える品質のシステムを構築できる方に適したポジションです。
主な職務内容
- 本記述は作成時点での職務全体の概要であり、責任範囲は状況に応じて変化する可能性があります。
- プロダクトオーナー、デリバリーチーム、アーキテクチャチーム、事業部門の関係者と連携し、要件をソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）全体を通じて実際に稼働するソリューションへと落とし込む。
- PoCおよび本番開発における技術設計の議論に貢献するとともに、担当範囲のデリバリーを自律的に推進し、リスクは適切に関係者へ共有・エスカレーションする。
- 急速に進化するAI領域（基盤モデル、MCP等の連携プロトコル、A2A等のエージェントフレームワーク、関連する業界標準）の動向を継続的に把握し、重要な変化を実務上の提言につなげる。
- 技術的な意思決定、機能、技術的な制約について、技術者・ビジネス関係者の双方に明確に伝える。
構築（Build）
- 生成AIソリューションの設計・構築・テスト・改善。AI（Advanced AIを含む）を活用したアプリケーション、検索拡張生成（RAG）、ツール利用や多段階推論を伴うエージェントシステムを対象とする。
- 業務プロセスを分解し、生産性向上ツールからマルチエージェントワークフローまで、AIによる支援に適したコンポーネントへと再構成する。
- AIプロダクトを支えるデータ連携・統合パイプラインを構築・保守する。
運用化（Operationalize）
- MLOps / LLMOps の実践（デプロイ、バージョン管理、モニタリング、評価パイプライン、コスト・レイテンシ監視、ガードレール）。
- ソフトウェアエンジニアリングおよびDevOpsの基礎を適用する（CI/CD、コンテナ化、バージョン管理、テスト、ドキュメント整備）。
- 本番ソリューションのドリフトや性能劣化を監視し、解決を主導する。
評価・再利用（Evaluate and Reuse）
- エンタープライズAIプラットフォームや関連機能（例：Snowflake、Lilly社内AI機能）を検証・ベンチマークし、日本のポートフォリオにおける適合性、性能、再利用性を評価する。
- 個別の案件にとどまらず、複数の取り組みで活用できるよう、再利用性とスケーラビリティを前提に設計する。
- Architecture & Technology チームのAIリードと連携し、共通の構成要素・実装パターンの整備を通じて、日本におけるAIプラットフォーム基盤の構築に貢献する。
この求人は、日本イーライリリー株式会社の採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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