AI基盤エンジニア

必須

• 先端技術や激しい技術トレンドの変化に対する極めて高い好奇心を持ち、自発的かつ迅速にキャッチアップできる能力
• 課題設定からシステム設計、そして実際の実装（コードへのコミット）まで一気通貫で手を動かせる方
• LLM/AIを活用したアプリケーションの開発・運用経験
• マイクロサービスアーキテクチャ、またはデータパイプラインの構築経験

歓迎

• AI部門／AIプロダクトの立ち上げ・責任者経験（0→1・1→10両方歓迎）
• 開発チームやベンダーと連携したAIプロジェクトマネジメント経験

求める人物像

• 技術とビジネスの両面を深く理解し、抽象と具体を自在に往復できる方
• AIの力で「意思決定の質を高める」ことに本質的に向き合い、構想から実装まで責任を持てる方
• 事業責任者・PdM・開発チームとの壁打ちを通じて、課題の発見から技術的な打ち手の提案・実行まで並走できる方
• 変化の激しい状況でも、言語化・構造化してチームを巻き込み、再現性のある仕組みに昇華できる方
• ログラスのミッション「良い景気を作ろう。」に共鳴し、SaaS×AIで社会の生産性向上に挑める方

使用ツール

募集背景・ミッション

• 現在、ログラスでは進化し続けるAIの存在を前提とした「AIネイティブプラットフォーム」をゼロから開発する挑戦をしています。これは従来のソフトウェアのあり方や構造そのものを根本から再定義する挑戦です 。今回のプロジェクトは既存のシステムに部分的にAIを組み込むアプローチとは一線を画し、ソフトウェアの未来の形を自らの手で創り出す極めて刺激的なフェーズとなります 。
• 現在、ログラス全体として、エンタープライズ顧客の増加に伴う「マルチテナント化へのリアーキテクチャ」「大量データ・高トラフィック環境下での低レイテンシ化」「技術的負債の解消」といった、プロダクトの基盤そのものを強固にするエンジニアリングが極めて重要なフェーズを迎えています。
• AIネイティブプラットフォームにおいて汎用LLM（大規模言語モデル）やAI Agent基盤を融合させた新機能の開発・実用化を急速に推進しております。
• これにともない、AI領域の技術的方針をリードしつつ、プロダクトの安定運用と中長期的な成長を見据えた設計を主導していただけるAI基盤エンジニアを募集しております。

具体的な業務内容

• 自社SaaSプロダクトにおけるAI機能のプロダクトリード、AIプロジェクトの推進、およびAIチームのマネジメント全般を担っていただきます。
• AI/LLMを活用したプロダクト開発およびアーキテクチャ設計
• 既存・新規プロダクトにおけるAI施策（LLMアプリ、AI Agent）の構想設計、技術選定、および本番環境への実装
• 経営数字を扱う領域における、AIの信頼性（Hallucination対策、堅牢な数値検証ロジック、ハーネスエンジニアリング等）を担保するシステム設計
• データのトレーサビリティやセキュリティ（マルチテナント等）を考慮した、堅牢なAI Agent基盤の構築
• ビジネス戦略と連動したAIプロダクト開発の技術リードおよびプロジェクト推進
• 事業責任者、PdM、開発チーム等と連携し、ビジネス上の課題から技術的な打ち手（AI実装）への落とし込み・壁打ちの実施
• 技術視点から経営レイヤー（CxO等）と協働し、AIプロダクト開発におけるロードマップや技術戦略の策定・推進

ログラスAIエンジニアの魅力

• 「生成AIの台頭により、単なるデータの『器』に過ぎないSaaSは価値を失う（SaaS is Dead）」と言われる時代。これからのAI時代に圧倒的な優位性を持つのは、汎用AIが絶対に触れることのできない「企業の非公開データ」、「数字化されないコンテキスト（文脈）」をワークフローの最深部で保持しているプロダクトです。ログラスには、まさにその環境が整っています。

圧倒的なリッチ・クローズドデータ

• 市場に出回らない機密性の高いデータの活用 一般的なAI開発では手に入らない、企業内の深くクローズドなデータを保持しており、これを用いた独自のAI開発が可能です。
• 数字化されない文脈の解析 単なる数値の羅列だけでなく、業務上のメモなど「数字化されない文脈」までをAIに理解させるという、難易度が高い挑戦ができます 。

アドインではなく「ビルトイン」

• AIネイティブなプロダクトの再構築 既存のサースプロダクトに後付け（アドイン）でAI機能を載せるのではなく、コアの設計思想からAIを前提としたプロダクトへと再開発・最構築する、一番面白いタイミングで参画できます 。
• 業務の背景やロジックまで深く理解するAI 例えば予算策定において、単に「前年比105%」という結果の数値を扱うだけでなく、「なぜ105%なのか」という計算式の背景、コンテキスト、ドメインロジックそのものをAIが理解・保持できるような高度なプロダクト構造を作り込んでいます 。

高い自由度と意思決定の余白

• サービスに依存しない自由な設計思想 Amazon Bedrockなどの外部エージェントサービスをあえてそのまま使わず、ドメインの複雑さに最適化されたコンテキスト注入ができるよう、自社で基盤から作り込みを行っています 。
• モデル・サービスロックをしない構造 特定のLLMモデルに依存せず、将来的な技術トレンドの変遷に合わせて複数モデルを柔軟に切り替えられるアーキテクチャを、設計段階から採用しています 。
• 一気通貫で先進事例を作る機会 エージェント基盤をマイクロサービスで構築しており、LLMオブザーバビリティ（O11Y）への取り組みなど、業界でも先駆的な事例を自身の意思決定でガッツリと進めることができます 。