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仕事内容AIエンジニア
生成AIエンジニアとして、LLM/RAGを業務課題に落とし込み、PoCから本番運用まで完走させるポジション。セキュリティ・監視・性能・コストのトレードオフを判断しつつ、再現性ある実装パターンをチームの資産にする。実務経験1年以上の生成AIシステム開発またはデータ分析経験者を募集。年収450万〜900万円。
募集背景
- 生成AIは業務の設計そのものを変える技術になり、価値が出るのは課題設定から運用までやり切れる人。
- スカイウイルでは生成AIを活用した提案・PoC・開発の相談が増え、チームで再現性ある実装パターンを育てている。
- 実務経験の有無に関わらず“価値に着地させる”仲間を増やし、入社後は小さく作って学び、次に提案・改善へ進む。
このポジションのミッション
- LLM/RAGを業務課題に落とし込み、PoC→本番を完走させる。
- 再現性ある実装パターンをチームの資産にする。
業務イメージ
- RAG/LLMを本番運用前提で設計・実装（セキュリティ、監視、性能、障害時の設計）。
- ユースケースの要件整理と設計（“何を自動化し、どこを人が見るか”の線引き）。
- 評価基盤の整備（自動評価、回帰テスト、プロンプト/検索の改善サイクル）。
- クラウド上でのアーキ設計・実装（API、データ、権限、コスト最適化）。
- チームの型づくり（実装標準、ナレッジ、再利用可能な部品・テンプレ整備）。
得られるキャリア・ベネフィット
- RAG/LLM実装を“本番運用前提”で磨ける（設計・セキュリティ・監視/評価まで）。
- 業務価値に変える実装経験が積める（要件整理→検証→実装→改善サイクル）。
- クラウド×生成AIで再現性のあるアーキ設計が身につく。
- キャリアの分岐が広い（生成AIアーキ/AIプロダクト開発/AI-PM など）。
- キャリアを逆算したアサイン：伸ばしたい軸（上流/技術深掘り/リード）から役割を設計する。
- 複数の視点で成長を支える体制：定期面談やレビューで、次の一手を一緒に決める。
仕事の難しさ
- 本番運用前提で、セキュリティ・監視・性能・コストのトレードオフ判断が発生する。
- 評価（回帰）を作らないと品質が崩れるため、仕組みとして改善サイクルを回す必要がある。
- 関係者が多く、期待値調整と合意形成がプロジェクトのスピードに直結する。
募集要項最終確認 8/5
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 450〜900万円/年
- 勤務地
- 東京都品川区
- 働き方
- 記載なし
- 年間休日
- 124日
- 職種
- AIエンジニア
- 経験年数
- 1年以上
- 掲載日
- 7/3
- 最終確認
- 8/5
応募資格（必須）
- 生成AIを活用したシステム開発もしくはデータ分析の実務経験 1年以上
- ディープラーニングを利用したAIモデル構築経験 1年以上
歓迎する経験
- 生成AIを活用するための技術知識を有している
- 大規模言語モデル（LLM）に関する知見を有している
- PoC／プロトタイプ開発の実務経験
待遇・福利厚生
- グループ健康保険組合
- 夜勤手当
- 定期健康診断
- 役割給
- 残業・深夜手当あり
- 社員研修制度
- 社員表彰
- 資格取得支援
- 遺族年金制度
求めるスキル・経験
この求人は株式会社スカイウイルの採用ページの掲載内容をもとに構成しています。応募条件の最新情報は募集元をご確認ください。
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