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東京都のAIエンジニアの求人397件

AIソリューション開発エンジニア（テックリード候補）

株式会社スカイウイル

この会社の求人 39件

掲載中・1日前に確認

500〜850万円/年

※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

下限は東京都のAIエンジニアの求人の中央値（694万円）より194万円低い

勤務地
東京都品川区
休日
年間休日124日完全週休2日
雇用形態
正社員

どんな仕事かAIによる生成

AIソリューション開発エンジニアとして、自社AIプロダクトなどの設計・実装・運用・改善を一気通貫で担います。Webアプリ開発、AI基盤・クラウド、生成AI／RAG関連のいずれか、または複数領域を担当します。複数プロダクトの品質を支える開発標準の整備にも取り組みます。

応募資格・募集要項・仕事内容を見る

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給与500〜850万円/年

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応募資格

必須

歓迎

求める人物像

  • チームで成果を出すことを大切にできる方
  • 将来、技術面でチームを牽引するテックリードを目指したい方。リード経験は問いません
  • 技術選定や設計方針、開発標準づくりに自分の意見を出し、周囲を巻き込んで進めたい方
  • AIネイティブな開発アプローチを身につけたい方
  • 自ら改善点を見つけ、提案し、実行までやり切りたい方
  • 決まった正解がない環境を楽しめる方

募集要項最終確認 11/13

職種
AIエンジニア
雇用形態
正社員試用期間：3ヶ月（給与条件は変わりません）
役職
テックリード候補
給与
500〜850万円/年
給与の詳細
年収 500万円〜850万円 ＜月給制＞ 給与改定：年2回（6月・12月） 賞与：夏冬年2回（マネージャ以上は年1回6月） 試用期間：3ヶ月（給与条件は変わりません） ※評価結果・役割拡大を考慮して決定いたします。・みなし残業代＋残業代支給（規定時間外労働20時間を超えた場合）
手当
交通費全額役割給深夜勤務手当
勤務地
141-0001 東京都品川区北品川5-9-11 大崎MTビル10F
転勤
【変更の範囲】東京都、神奈川県、埼玉県、千葉県等関東近郊等、会社の定める就業先
働き方
記載なし
勤務時間
9:30～18:00　休憩1時間 平均残業：月15時間程度（繁忙期は月30時間程度となる可能性あり）
年間休日
124日
休日・休暇
★年間休日124日完全週休2日制（土・日）、祝日 ※勤務先により変動します。祝日年末年始休暇夏季休暇(3日間) ※入社後1年経過後有給休暇慶弔休暇特別休暇産前産後休暇育児介護休業ドナー休暇ボランティア休暇マタニティ休暇障がい者通院休暇生理休暇育自休業 （3年まで自らを育むために休める）
福利厚生
資格取得支援制度企業年金（確定拠出年金）制度遺族年金制度慶弔見舞金（第三子出産祝金増額）定期健康診断各種研修制度（研修・勉強会には軽食付）社員定例総会優秀社員表彰関東IT健保組合の全国福利厚生施設利用可能社内企画イベント随時開催
社会保険
各種社会保険完備（雇用・労災・健康・厚生年金）
受動喫煙対策
受動喫煙防止措置：屋内原則禁煙（喫煙専用室設置）喫煙可能区域での業務なし受動喫煙対策=敷地内禁煙、屋内喫煙可能場所有
業務の変更の範囲
会社の定める業務
就業場所の変更の範囲
東京都、神奈川県、埼玉県、千葉県等関東近郊等、会社の定める就業先
経験年数
3年以上
掲載日
2026/11/09 21:10（5日前）
最終確認
2026/11/13 16:08（1日前）

仕事内容

募集背景

  • 私たちは今、自社AIソリューションを「試作」から「事業」へ引き上げる転換点にいます。本ポジションは、AI開発と品質保証（QA）を同じユニットに置く「AIQ Unit（AI & Quality Unit）」のAI部門での募集です。
  • すでに複数のプロダクトが動き出しています。商談や打合せの内容を引継ぎまで支える「顧客打合せ・引継ぎAI」、社内ナレッジを資産に変えて問い合わせ対応を変える「簡易RAG＋Chatbot」、社員の立ち上がりを支える「オンボードAI」です。これらを同時に立ち上げています。
  • ここで求められるのは、PoCで終わらせず、品質・運用・改善までやり切る力です。生成AIは「動くもの」を作るだけなら容易になりました。一方で、実運用に耐える精度・体験・運用設計まで作り込み、使われ続ける事業にできるかが成否を分けます。
  • そのため、設計・実装・運用・改善を一気通貫で担えるエンジニアを迎えたいと考えています。複数プロダクトが並行する環境でも品質がばらつかないよう、「開発標準(観点一覧表と標準リポジトリ)」という土台も整備しています。個人の力に頼るのではなく、仕組みに支えられながら、事業づくりに挑める体制を整えています。

ポジションの魅力

  • 事業基盤は安定している一方で、プロダクトと開発のやり方はこれから形づくっていく段階です。このタイミングで参画する方は、会社の次の成長を担う第2創業メンバーです。

スピードと自由度：

  • 複数プロダクトが同時に立ち上がっており、意思決定が速く、技術選定や進め方に自分の意見を反映できます。

堅実な事業基盤：

  • 事業を支える今までの基盤があるため、事業の存続に怯えることなく、「価値あるプロダクトづくり」に集中できます。

つくる楽しさ：

  • 決まった正解がない中で、試し、作り、磨き上げていく。そんな試行錯誤を、仲間と一緒に楽しめます。

募集内容

  • 私たちの事業部のミッションは、AI-nativeなプロダクト開発と品質保証（QA）の高度化を掛け合わせ、再現性のある価値を届け続けることです。指示遂行型ではなく、顧客課題を自ら発見・解決できる「顧客価値創出人材」を、育成・急拡大していきます。

AI受託開発＆PoC検証（AI×開発）：

  • 課題に合わせた独自AIモデル開発や、本格導入前のPoC（概念実証）・プロトタイプ開発をスピーディに進めます。

ノウハウの「型」サービス化（開発×QA）：

  • 開発・QAで蓄積した業務ノウハウを「型」として整理・サービス化し、人材提供ではなく、再現性のある「型サービス」を創出します。

募集内容

  • 開発とQAの知見が同じ事業部にあるため、「動くもの」で終わらせず、品質まで作り込む視点を実務で磨けます。

業務内容

  • 経験・志向に応じて、次のいずれか、または複数領域を担当します。
  • 得意な領域から始め、開発標準とチームのサポートのもとで、設計から運用・改善まで経験を積み、担当を広げていけます。

Webアプリ／バックエンド開発：

  • AI機能を組み込んだWebアプリの設計・開発。要件定義から設計、実装、テスト、運用改善まで担当します。

AI基盤・クラウド：

  • AWS/Azure上でのAI基盤の設計・構築、Databricks等を用いたデータ基盤の構築、コンテナ運用(Docker/Kubernetes)、監視・運用設計を担当します。

生成AI／RAG／AIエージェント関連：

  • RAGやChatbot、AIエージェントなどLLM活用機能の企画・設計・実装、検索精度の向上、評価設計、プロンプト改善を担当します。

募集内容

  • ※自社開発に加え、受託案件、お客様先のプロジェクトを担当する可能性があります。
  • 配属にあたっては、ご経験・志向を踏まえて、事前にご相談します。

1. 顧客打合せ・引継ぎAI:現場の生産性を引き上げる

  • 打合せの内容を整理し、次の担当者へ確実に引き継ぐことを支えるプロダクトです。議事録作成や情報の転記・共有といった「本来の業務ではない作業」を減らし、現場が価値を生む仕事に集中できる状態をつくります。LLMを実際の業務フローに組み込む設計力が問われる領域です。

2. 簡易RAG＋Chatbot:ナレッジを資産に変え、問い合わせ対応を変える

  • 社内に散在する知識を、「探せば出てくる情報」から「聞けば答えてくれる資産」へ変えるプロダクトです。問い合わせ対応の負荷を下げ、担当者の経験に依存しない対応品質を実現します。検索精度の向上、評価設計、プロンプト改善など、RAGの品質を突き詰める面白さがあります。

3. オンボードAI:社員の立ち上がりを支える

  • 社員が、迷わず活躍できるようにするためのプロダクトです。新しい環境やキャリアの迷いで生じる「誰に何を聞けばいいのか分からない」という戸惑いに寄り添い、受け入れる側の負担も軽くします。自社の社員が日々使う、最も身近なユーザーに向けたプロダクトです。

募集内容

  • いずれも「作って終わり」にしません。
  • 実運用の中で検証し、精度・体験・運用を改善し続けます。ユーザーの声と利用実態を起点に磨き込むため、エンジニアは開発だけでなく、事業としての成長にも直接関われます。

開発の進め方

  • 複数プロダクトを並行して立ち上げるため、品質を再現可能にする「開発標準（基盤）」を整備しています。観点一覧表（観点×成熟度×品質基準）と、標準リポジトリ（規約／テンプレート／サンプル）を活用します。この標準は完成品ではなく、開発を通じて磨き続けるものです。メンバーの改善提案を反映していきます。

使用技術

  • 領域：Frontend 技術：TypeScript／React
  • 領域：Backend 技術：Python／FastAPI、Java(Spring Boot)、C#(ASP.NET)
  • 領域：Cloud 技術：AWS／Azure／GCP
  • 領域：LLM／Agent 技術：Azure OpenAI(AOAI)、Google Gemini(Vertex AI)、LangChain／LangGraph
  • 領域：データ基盤 技術：Databricks、PostgreSQL
  • 領域：AI開発ツール 技術：Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit

キャリアパス

  • テックリードを軸に、ご本人の志向と強みに合わせて役割を広げていきます。

入社直後(立ち上げ期):

  • 複数プロダクトが同時に動くため、ご経験・志向に応じた主担当領域を軸に、Web・バックエンド・クラウド・生成AIへと、無理のない範囲で担当を広げていきます。
  • 企画から運用改善までを経験できるため、一部工程に閉じない総合力が身につきます。

プロダクト拡大期:

  • プロダクトの成長と組織の拡大に合わせて、役割を分化していきます。
  • 想定する方向性の例は以下のとおりです。
  • テックリード: 技術選定や設計方針を握り、開発標準を磨きながらチーム全体の技術力を引き上げます。
  • クラウドアーキテクト: AWS/Azure上のAI基盤を設計し、スケールと運用品質を支えます。
  • AIプロダクト開発責任者: 生成AI/RAGプロダクトの精度・体験・事業成果に責任を持ちます。
  • AI駆動開発の推進役 ： CursorやClaude Codeなどを活用した開発を、チーム・事業部に広げます。
  • AI品質（QA）のスペシャリスト ： AIプロダクト・ソリューションの品質保証を高度化し、「型」として他のプロジェクトへ展開します。
  • PdM ： 顧客の課題から、プロダクトの方向性と優先順位を描きます。
  • EM ： チームの成長と成果の最大化を担い、少数精鋭の組織づくりをリードします。

この環境ならではの強み

  • 決まったキャリアの型を、あらかじめ用意しているわけではありません。事業の拡大とともにポジションが生まれていくため、ご自身の提案で役割をつくっていく道もあります。AIネイティブな開発を実務で磨きながら、技術のスペシャリストにも、事業・組織をリードする立場にも進めます。

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