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要約求人票をもとにAIがまとめたものです
メルカリグループの業務プロセスを対象に、AIエージェントソリューションの課題の見極めから設計・実装・導入・運用までを一気通貫で担うポジションです。業務オーナーや各ドメインのエンジニアと協働し、仕様策定、品質・計測・リリース、導入後の改善を自律的にリードします。
応募資格
必須
- 実装だけではなく、仕様の具体化・合意形成を自らリードし、本番リリースやその後の運用フェーズにおいても一気通貫で責任を持てる方
- AIを活用した開発能力（スピードと品質の両立）
- Claude Code等のAIコーディングツールを実務レベルで使いこなし、AI出力を鵜呑みにせずジャッジ・修正・統合できる方
- プロトタイプを高速に立ち上げ、動くものを起点に仕様を確定できる方
- 技術的な設計判断（アーキテクチャ/API/データ/セキュリティ/運用など）を自律的に行い、トレードオフをビジネス文脈で説明できる方
- 領域（BE/FE/データ/QA等）および周辺職種への越境に抵抗がなく、AIやドキュメントを活用しながら未経験領域も自走で立ち上げられる素地がある方
- 日本語：Proficient（CEFR C1） 必須
歓迎
- AIエージェントやLLMアプリケーションの評価設計の経験（評価基準の策定、ベンチマーク構築、A/Bテストによるプロダクト品質の定量的検証など）
- 業務プロセスの改善・刷新を目的としたコンサルティング経験、システム開発経験（業務ヒアリング、要件定義、システム/SaaS連携など）
- 少人数チームでのプロダクト立ち上げ、アーリーフェーズでの開発リード経験
- 機械学習、データサイエンスに関連する実務経験
- 英語：Independent（CEFR B1） 歓迎
求める人物像
- メルカリグループ及び各カンパニーのミッション・バリューに共感いただける方
- 周囲のメンバーのメンタリングやコーチングを厭わず、組織の成長にモチベーションを持つことができる方
使用ツール
募集要項最終確認 9/26
- 職種
- AIエンジニア
- 雇用形態
- 雇用形態：正社員
- 給与
- 記載なし
- 勤務地
- 六本木
- 働き方
- 記載なし
- 勤務時間
- 働き方：フレックスタイム制（コアタイムなし）
- 選考の流れ
- 書類選考スキルテスト面接：ポジションにより複数回実施リファレンスチェック：オンライン回答形式（最終選考の前後に実施）オファー：最終選考とリファレンスチェックの結果をもとに決定
- 掲載日
- 2026/09/19 04:56（10日前）
- 最終確認
- 2026/09/26 01:59（3日前）
仕事内容
組織・チームのミッション
私たちは、メルカリグループの業務プロセスをAI-Nativeに作り替えることをミッションとしています。AIを前提としたときに、業務はそもそもどうあるべきかから問い直し、メルカリの業務プロセスを変革していきます。
私たちは、AIを前提とした開発体制のもとで、価値提供とスピードの最大化を同時に追求します。本ポジションのエンジニアはAI Agent Solution Engineerとして、仕様策定からデリバリーの完遂、その後の運用と定着まで一気通貫で責任を持ちます。課題解決のために越境を厭わず、自身の専門領域に閉じません。Definitionフェーズから主体的に踏み込み、プロダクトスペックの具体化・合意形成・品質/計測の成立・リリース、およびその後の運用を自律的にリードすることが求められます。
業務内容
AI Agent Solution Engineer として、メルカリグループの業務プロセスを対象としたAIエージェントソリューションの、課題の見極めから設計・実装・導入・運用までを一気通貫で担うポジションです。業務オーナーや各ドメインのエンジニアと密に協働しながら、動くプロトタイプを起点に何を作るべきかを確定し、品質・計測・リリース・定着を自律的にリードしていただきます。
主な業務詳細
主体的な情報収集と業務分析を行い、動くデモをステークホルダーに見せながら仕様を策定していく。生成AIを用いたシステムの設計・実装から、社内システムやSaaSとの連携まで、必要な領域を横断して実装を主導する
イベント設計・ログ・ダッシュボード設計、エージェントの評価設計などを担い、品質基準と展開の計画を設計する
アーキテクチャ・API・データ設計・セキュリティ・権限管理・運用論点を自ら判断し、トレードオフをビジネス文脈で説明して前に進める
リリース後の業務への導入とアウトカムの計測を行い、担当領域の業務チームを巻き込みながら改善ループをリードする。
ユニークなチャレンジ
既存業務を部分的に自動化するだけではなく、「AIを前提とした場合、この業務はそもそもどうあるべきか」から問い直し、プロセスの構造ごと作り変えていく機会があります。
業務オーナーやオペレーションのメンバーと同じ課題を共有しながら、AI Agent Solutionの設計・実装から本番運用、定着後の改善までを一緒に推進します。作って終わりではなく、実際の使われ方と業務アウトカムを見ながら改善を続けられるため、ソリューションが実際にどういったアウトカムをもたらしたかを体感できる環境です。
社内の開発プロセスやツールも、AIの進化に合わせて変わり続けています。その中心で、自分の開発ツール・進め方・品質担保や評価の方法論そのものをアップデートし続けられます。組織の新しい標準を、自分たちの実践から作っていくことができる機会があります。
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