ソフトウエアエンジニア【AI SaaS_Knowledge Stream】

必須

• Webアプリケーションの開発運用経験3年以上
• データベース (PostgreSQLなど) の開発運用経験
• AWS, Azure等クラウドを利用した開発運用経験
• Git + GitHub によるコード管理の経験
• 5人程度以上でのチーム開発経験

歓迎

• Computer Science やそれに類する学位またはそれに類する経験と知識
• 開発組織におけるチームリード、マネジメント経験
• Linux環境やDocker等のコンテナ技術を利用した開発、運用経験
• Github Actions 等のCI/CD ツールを利用した開発経験
• Webアプリケーションにおけるセキュリティの知識とそれを考慮した設計、実装経験
• React, Vue等フロントエンドの開発経験
• インフラ構成の設計・構築・運用経験
• Elasticsearch などの検索エンジンに関する経験と知識
• ログ分析基盤の構築・運用経験

求める人物像

• テクノロジーを用いてビジネスを改善していくプロセスに関心があること
• アウトプット志向であり、チームメンバーと協力して目標を達成するカルチャーにフィットすること
• 新しい技術に対する貪欲な学習意欲があること
• 非エンジニアと複雑な仕様要件に関するコミュニケーションをとれる能力があること
• 考えや課題を率直に共有し、異なる意見を柔軟に受け止められること
• 不確実な状況でも、課題を整理し、周囲と協力して前に進められること

応募について

• ※機械学習の知識は必須スキルではありません
• ※言語は不問です。バックエンドを主軸としたご経験があれば、現在の使用言語は問いません
• ※未経験のものがある場合でも、キャッチアップいただけると感じていただける方であれば問題ありません

使用ツール

業務概要

• PKSHA Technologyでは、コミュニケーション領域の社会課題を解決するため、幅広い業種の大手企業に複数のSaaSプロダクトを提供しております。
• このポジションでは、AI技術本部にてソフトウエアエンジニアとして下記プロダクトの開発を担当いただきます。
• PKSHA Knowledge Stream
• ドキュメントや問い合わせログをもとにFAQを自動生成するカスタマーサポート向け生成AIです。PKSHA FAQ と 連携して活用することで、AIが自動で既存FAQとの重複確認やカテゴリー選択をするため、効率的にFAQの最新性と網羅性を向上できます。また PKSHA Speech Insight で記録した音声対話ログを連携することで、「頻度が高い問い合わせ」を自動で抽出できるため、日々の運用の中で自然とFAQが蓄積されていくサイクルを構築することができます。

業務内容

• プロダクトロードマップやプロダクトバックログをもとにチームで協働しながら要件定義・設計・開発・運用まで一貫して行う
• バックエンドを主軸としつつ、必要に応じてフロントエンド・インフラまで領域を横断して開発を進める
• 主な技術スタックは Go / Python / TypeScript
• 生成AIおよび独自アルゴリズムをプロダクトに組み込む領域が中心
• SREメンバーと連携しながら、開発と運用の両面を担っていただきます。
• 日常的なリファクタリング
• スクラムをベースにしたチーム内や他職種とのコミュニケーション、開発プロセス推進

所属部門について

• 現在、Knowledge Stream専任の開発体制を新たに立ち上げようとしています。
• 少人数のチームであるため、機能開発だけでなく、アーキテクチャ設計・開発プロセスづくり・運用設計まで、プロダクトの土台そのものに関与いただけます。

技術的なチャレンジ

• 国内トップシェアを含むAI SaaSプロダクトを複数展開する私たちだからこそ向き合える、挑戦的な技術課題が数多く存在します。

急成長するコミュニケーション領域プロダクトならではの課題の解決

• カスタマーサポート領域では生成AIの活用が急速に進んでいますが、エンドユーザーに信頼できる回答を届けるためには、AIが参照する正確なナレッジの作成と維持管理が重要であり、その工数が大きな課題となっています。Knowledge Stream は運用しながら自然とナレッジが最新化されるサイクルの実現を目指しており、AIエージェント時代に適した知識基盤の構築に取り組んでいます。

生成AI・機械学習の特性を踏まえたプロダクト設計

• AIは確率的な挙動をする・1回あたりの推論コストが高いなど、従来型のソフトウエアとは違った特徴を持っています。レスポンス速度とコストのトレードオフ、モニタリングやフォールバックの仕組みの構築など、AIを安定してプロダクト上で稼働させるためには様々な知見が必要であり、社内のアルゴリズムエンジニアと協力しながら、あらゆる手法を用いてベストプラクティスを探索しています。

プロダクト間連携による価値創出

• PKSHA FAQ・PKSHA Speech Insight をはじめ、複数のプロダクトを連携させて、より大きな顧客価値を生み出すために、チームの垣根を越えてコミュニケーションを行い、拡張性と保守性の高い連携方式の設計から実装までを推進しています。

テクノロジーによるプロダクト・組織スケーラビリティの最大化

• AIによってソフトウエア開発のプロセスが大きく変わる中で、高い開発品質とスピードを両立させるため、AIを活用した開発プロセスの標準化、文化の醸成を通じて、強い技術組織の土台づくりを推進しています。

ポジションの魅力

• AI時代のエンジニアとして、AI / LLMというこれまでのソフトウエア開発とパラダイムの異なる技術を搭載した、今と異なる”ソフトウエアのあるべき姿"を探求できる。加えて、複数のエンタープライズの高い要求にも耐えうる未来のアーキテクチャを作って発信していける 。
• AIエージェント時代において正確なナレッジの維持管理が必須であり、とくにカスタマーサポート領域におけるナレッジマネジメントの仕組み構築に主体的に関わることができる。
• 開発チームの初期メンバーとして、技術選定や開発プロセスづくりに関われる
• TechLead、EM、PdMといった個人のスペシャリティをいかしたキャリアパスを描くことができる。

利用言語･フレームワーク

• Python
• Golang (Echo, grpc)
• JavaScript/TypeScript (React Router, Vite)

クラウド

• AWS
• Azure

バージョン管理

• Git (GitHub)

CI/CD

• GitHub Actions

プロビジョニングツール

• Terraform

監視基盤

• Datadog

タスク/ドキュメント管理

• Notion
• Linear
• Figma

コミュニケーション

• Slack

AIツール

• Claude Code、Devin 等

募集内容

• ※未経験のものがある場合でも、キャッチアップいただけると感じていただける方であれば問題ありません