AIエージェントエンジニア

仕事内容

1. 1AIエージェント開発の技術的な中核を担うテックリードとして、LLMを活用した次世代のAIエージェントやAI駆動開発（AI-Native）のプロジェクトを牽引する。
2. 2エージェントが正確な知識（データ）を参照し、外部システムと連携しながら自律的にタスクを実行するためのアーキテクチャ設計から実装までをリードする。
3. 3クライアントのビジネス価値を最大化することがミッション。

具体的には

1. 1AIエージェントのアーキテクチャ設計・実装：クライアント課題に基づく、LangChain, LlamaIndex, AutoGen等を用いたエージェント（ReAct, Plan-and-Solve等）の技術選定と設計、エージェントの思考プロセス（プロンプトチェーン、推論ループ）の開発。
2. 2RAG（検索拡張生成）システム全体の設計・構築：VectorDB（Milvus, Weaviate, Pinecone等）の選定・構築、クライアントの多様なデータソース（DB, ドキュメント, API）を活用した、RAG用データ収集・前処理パイプラインの設計・構築。
3. 3Function Calling（ツール連携）基盤の開発：エージェントが利用する外部APIや社内システム連携の設計・実装。
4. 4AIアプリケーション基盤の構築：エージェントを実行するためのバックエンドAPI開発（Python/FastAPI, Node.js等）、クラウド（GCP/AWS/Azure）上でのスケーラブルな実行環境の構築。
5. 5技術リードとチーム連携：国内外の開発チームと連携し、技術選定やアーキテクチャレビューの主導、LLM活用の最新技術（RAG, Fine-tuning, MLOps）のキャッチアップと導入。

開発環境

1. 1AI/LLM：LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI 等、OpenAI API, Vertex AI, AWS Bedrock, Azure OpenAI Service、VectorDB: Milvus, Weaviate, Pinecone, Chroma, Qdrant 等。
2. 2言語：Python (FastAPI, Django), Node.js (TypeScript), Go, Java, Ruby 等。
3. 3クラウド：GCP, AWS, Azure。
4. 4インフラ・コンテナ：Docker, Kubernetes, Terraform, GitHub Actions (CI/CD)。
5. 5データパイプライン：Airflow, Dagster, dbt, Fivetran 等。
6. 6データ基盤（連携先）：BigQuery, Snowflake, Redshift, Databricks, Kafka, PubSub 等。
7. 7開発支援・管理：GitHub, GitLab, JIRA, Slack, Cursor, GitHub Copilot 等。

募集背景

1. 1事業拡大に向けた増員。

魅力ポイント

1. 1AIエージェント開発の最前線でキャリアを形成：生成AI、RAG、自律型エージェントなど最先端技術に実務で深く関与できる。
2. 2データとバックエンドの強みを最大限に活かせる：データパイプライン構築スキルやバックエンド開発スキルは、AIエージェントの「回答精度」や「安定稼働」に直結する最も重要な強みとなる。
3. 3企画〜技術選定〜実装まで一貫して関与：実装だけでなく、クライアントの課題解決に直結するアーキテクチャ設計や技術提案の機会も多数ある。
4. 4リモートワーク・フレックス対応：柔軟な働き方を前提とした制度設計。
5. 5グローバル環境での技術成長：海外チームとの協働、英語支援制度あり。

キャリアパス

1. 1幅広いキャリアパスを用意しており、組織マネジメントはもちろん、スペシャリストとしてのキャリア形成も可能。
2. 2モンスターラボでは社員の目標に合わせてキャリア支援をしているのでキャリアパスは多様。

評価の仕組み

1. 1半期に一度、能力やスキルの棚卸を実施し、内容に応じて給与改定を実施。
2. 2等級は各等級に要求（期待）される役割（①スキル②スタンス③プロジェクトパフォーマンス④①〜③の事業戦略への貢献）によって決定。

組織構成・配属先

1. 1Practice & Innovation_JP Techチーム。

入社後キャリアサポート

1. 1メンター制度：入社後、先輩社員が1on1でサポートし、日頃の業務やキャリア形成の相談が可能。
2. 2オンボーディングサポート。
3. 3キャリアカウンセリング。

求める人物像

1. 1技術選定や構成提案の根拠を論理的に説明できる方。
2. 2抽象度の高い要件や未整理な課題を、技術的に解きほぐすのが得意な方。
3. 3モダンな技術に対して自走的にキャッチアップできる学習志向のある方。
4. 4多国籍な開発チームとフラットに議論しながら働ける方。
5. 5実装レベルにとどまらず、構造設計・運用定着までを意識して開発できる方。
6. 6モンスターラボのミッション「多様性を活かし、テクノロジーで世界を変える」に共感する方。
7. 7バリュー「Amplify your impact、Be borderless、Create value、Do what's right」に共感する方。

応募資格（必須）

• Pythonによるバックエンド開発、またはデータパイプラインの開発経験
• OpenAI API, Gemini, Anthropic API等のLLM APIを活用したアプリケーション開発経験
• LangChain, LlamaIndex等のLLMアプリケーションフレームワークの利用経験
• RAGシステム全体の設計・構築経験
• 多様なデータソース（DB, ドキュメント, API等）からのデータ収集・前処理パイプラインの構築実務経験
• VectorDB（Milvus, Weaviate, Chroma等）の選定・構築および運用経験
• GCP / AWS / Azure いずれかのクラウド環境でのシステム構築経験
• クライアントや他チームと協働し、要件定義〜設計〜開発をリードした経験
• モダンな技術に対する自走的なキャッチアップと学習意欲

歓迎する経験

• 大規模データウェアハウス（BigQuery, Snowflake, Redshift等）の設計・構築経験
• dbt, Airflow等を用いた汎用的なELT/ETLデータパイプラインの設計・構築経験
• SQLの深い理解とパフォーマンスチューニング経験
• Python（FastAPI, Django等）やNode.js, Go等による堅牢なAPI開発経験
• Docker, Kubernetes, Terraformを用いたインフラ構築（IaC）経験
• メッセージキュー（Kafka, PubSub等）を用いた非同期処理基盤の設計経験
• MLOps環境（CI/CD for ML, Feature Store等）の設計・導入経験
• LLMのファインチューニング経験
• Vertex AI, Bedrock, Azure OpenAI Service等のマネージドAIサービスの活用経験
• 海外チームとのプロジェクト推進経験（英語での技術議論含む）

待遇・福利厚生

• PC支給
• オンライン研修受け放題サービス
• クラブ活動支援
• 国民の祝日
• 夏季休暇
• 完全週休2日制
• 慶弔休暇
• 特別休暇
• 生理休暇
• 社会保険完備
• 部署懇親会・チームビルディング補助
• 雇用保険、労災保険

求めるスキル・経験