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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から本番実装までを完走させるポジション。実務経験1年以上のWeb開発経験とディープラーニングのモデル構築経験を必須とし、未経験でも自己啓発活動があれば応募可能。年収350万〜700万円で、東京都品川区や客先での勤務となる。
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
- LLM/RAGを活用した業務アプリの開発（要件整理→プロトタイプ→本番実装まで）。
- データ整備・検索設計（ドキュメント分割、メタデータ設計、検索精度の改善）。
- 評価・品質担保の設計（評価指標、テストケース、ガードレール/プロンプト改善）。
- 既存システムとの連携実装（API連携、権限、ログ/監視、運用手順の整備）。
- 学びを資産化（実装パターンのドキュメント化、社内共有、再利用できる部品化）。
得られるキャリア・ベネフィット
- LLM/RAGを“触る”で終わらせず、要件→実装→運用までを経験できる。
- プロンプトだけに寄らない設計力が身につく（評価指標、データ整備、ガードレール設計）。
- PoCの先にある“現場で使われ続けるAI”をつくる実装力が鍛えられる。
- キャリアの分岐が広い（生成AIアプリ/AI×バックエンド/AI-PM・テックリード 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
- LLMは挙動が揺れるため、“動いた”で終わらず評価指標・ガードレール・運用まで作り込む必要がある。
- 要件が曖昧なまま始まることも多く、仮説→検証→改善のサイクルを自走できることが重要。
- セキュリティ/権限/ログ/コストなど、プロンプト以外の論点が成果を左右する。
募集要項最終確認 8/5
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 350〜700万円/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）
- Webアプリ／システム開発の実務経験 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（実業務における経験でなくてもよい）
- 実践的な自己啓発活動ができていること
歓迎する経験
- 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（AI機械学習関連でなくもよい）
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
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働き方・年収で探す
- 年収400万以上31,673
- 未経験可8,485
- 完全週休2日31,016
- 年間休日120日以上27,659
- フレックス19,708