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東京都のAIエンジニアの求人367件応募資格・募集要項・仕事内容を見る
オファリングサービス開発リード(AIエージェント×品質保証)
- 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エージェント×品質保証のサービスについて、AI開発・品質保証のエンジニアを率いて開発し、チームで提供できる状態をつくるリードの募集です。LLM・RAGを用いたAIエージェントの設計・構築や品質評価、開発標準・品質ゲートの整備を担います。社外へのサービス提供は最初の1件をつくる段階で、原則出社の環境です。
この求人に応募
応募資格
必須
次のいずれか
- 複数名のエンジニアのチームで、技術のリード(役割の分担、設計・コードのレビュー、技術的な判断)を担った経験(テックリード・リードエンジニア・PLなど。役職は問いません)
- 開発標準・品質基準・評価の手順・テストの基盤・共通部品などの「型」をつくり、自分以外のチームや組織で使われる状態にした経験
歓迎
- AIエージェント・RAGの本番運用、LLMOps(監視・評価・改善のサイクル)の経験
- AzureやDatabricksを使った、AI・データ基盤の構築経験
- CodeRabbit等のAIによるコードレビューを、開発プロセスや品質ゲートに組み込んだ経験
- AIエージェントと既存システムの連携、権限設計・監査ログなど、AIエージェントの安全対策(ガードレール)の設計経験
- JSTQB、CT-AI(AIテストの資格)、ISO/IEC 42001などの品質・AIガバナンスの知見
- 技術担当として、顧客への提案やPoCを行った経験
- 金融・保険・製造など、誤りが許されない業務のシステム開発の経験
- 勉強会・研修の講師、後進の育成、技術ブログ・登壇・OSSなどの経験
求める人物像
- 自ら手を動かすことと、チームを動かすことの両方に手応えを感じる方
- 「作れる」で終わらず、「本番で信頼できる」にこだわれる方
- 自分ができることを、チームができることに変えることに喜びを感じる方
- 生成AIなどの新しい技術を自ら試し、実務に取り入れ続けている方
- 未整備であることを、自分で決められる余地として前向きに捉えられる方
応募について
- 経験年数は問いません。
- AIエージェントの本番運用の経験も求めません。
使用ツール
募集要項最終確認 10/26
- 職種
- AIエンジニア
- 雇用形態
- 正社員3ヶ月(期間中の待遇に変更はありません)
- 役職
- リード
- 給与
- 800〜1250万円/年
- 給与の詳細
- 年収 800万円〜1,250万円 月給制(管理監督者としての採用) 固定残業手当:深夜勤務割増分(時給×0.25)の30時間相当分。深夜手当の固定超過分は別途支給 給与改定:年1回(6月) 賞与:年1回(6月) ※ 前職の給与・ご経験・担っていただく範囲を考慮して決定します。 ※ 定量・定性の達成基準を可視化した独自の評価表による絶対評価制度を導入しており、成果が評価と報酬に直結します。
- 手当
- 通勤交通費深夜勤務手当
- 勤務地
- 東京都品川区北品川5-9-11 大崎MTビル10F(本社)
- 転勤
- 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
- 原則「出社」の環境です(リモートワーク不可)※リモート不可
- 勤務時間
- 9:30〜18:00(所定労働時間7時間30分、休憩60分)
- 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)、祝日年末年始休暇(12/29〜1/3)夏季休暇(3日間・入社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:留学、資格取得、ボランティア、育児、介護等)
- 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
- 本社(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
- 選考の流れ
- 書類選考 → 1次面接 → 最終面接(社長面接) → 内定※ 最終面接のあと、速やかに条件を含めてご連絡します。
- 掲載日
- 2026/10/15 22:27(12日前)
- 最終確認
- 2026/10/26 22:00(1日前)
仕事内容
このポジションの3つの特徴
- 01 「本番で信頼できるAIエージェント」をサービスにします
- LLM・RAGを使ったAIエージェントを作るだけでなく、評価・品質の担保まで含めて顧客に届けます。作る側(AI開発)と確かめる側(品質保証)が同じ組織にあるからこそできるサービスです。
- 02 AI開発・品質保証のエンジニアを率いて、サービスをつくります
- 一人で作り込む仕事ではありません。社内のエンジニアでチームを組み、役割を分け、設計とレビューを担い、技術の判断をしながら開発を進めます。ご自身も手を動かし、チームに見本を示します。
- 03 仕事のキモは「チームで提供できる」状態をつくることです
- 作って終わりではありません。開発の型(AI駆動開発の標準・品質ゲート)と評価の型に落とし、誰が作っても品質を落とさずに提供できるチームをつくることが、このポジションの成果です。
このポジションではないこと
- ミスマッチを防ぐため、あらかじめお伝えします。
- 全社のDX・変革を企画し、推進する役割ではありません。担っていただくのは、AIエージェント×品質保証のサービスです。
- 資料づくりや取りまとめが中心の、PMO・企画の役割ではありません。技術の判断と、ご自身が手を動かすことが欠かせません。
- 一人で作り込むスペシャリストの役割でもありません。エンジニアのチームを動かし、チームで提供できる状態をつくることが仕事の中心です。
サービスの方向性
- 本番で信頼できると担保されたAIエージェントを、顧客に届けるサービス
サービスの中身(例)
- ① AIエージェントの構築:業務の分解から、AIエージェント・ワークフロー型AIの設計・構築、既存システム・データとの連携(LLM・RAG、AIエージェントを支えるデータ基盤を含む)、運用まで
- ② 品質の担保:正確性・タスクの完了・権限・安定性・安全性・業務への適合の観点での評価設計、評価データセットと自動評価、モデル更新時の回帰評価
- ③ 作り方の型:AI駆動開発で、速く、品質を落とさずに作るための開発標準・レビュー基準・品質ゲート
いまの進み方
- 複数のチームが並行して、AIエージェント基盤と品質担保の型づくりを進めています。自社の業務(営業支援のAIなど)を題材に作り、まず自社で効果を確かめてから社外へ届けます。大手SIerのプロジェクトにはチームで参画し、AIエージェントを支えるデータ基盤の開発も進めています。
一緒に動くメンバー
- 社内のAIソリューション開発のエンジニア、品質保証(QA・テスト)のエンジニア、営業担当
いまの状態
- 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中です。
募集内容
- ※ どこから担っていただくか、サービスの中身をどう広げるか、社内のリードエンジニアとどう役割を分けるかは、ご経験と得意な領域をうかがったうえで一緒に決めます。
言語 / フレームワーク
- React、TypeScript(フロントエンド)/Python、C#(バックエンド)
クラウド
- Azure(AWS・GCPのご経験も歓迎)
データベース / 基盤
- PostgreSQL、Databricks
AI領域
- 生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を活用したAI駆動開発
AI開発ツール
- Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit
品質保証・評価
- テスト設計、テスト自動化、CIの品質ゲート、AIの評価設計(評価データセット・自動評価・回帰評価)
募集背景
- 当社は創業以来20年以上にわたり黒字経営を続け、強固な顧客基盤を築いてきたIT企業です。いま、エンジニアの技術力を提供するビジネスに加えて、技術とノウハウを「サービス」として提供する事業を立ち上げています。
- AIの開発と品質保証を担う組織には、AIソリューションを開発するエンジニアと、品質保証のエンジニアがそろっています。作る力も、確かめる力もあります。一方で、それをサービスとして形にし、エンジニアを率いて開発を進め、チームで提供できる状態をつくるリードが足りていません。現在は一人のリードエンジニアが、自ら手を動かしながらエンジニアを動かして型づくりを進めていますが、これを一人に頼らない体制にしたいと考えています。今回の募集は、その中心を担う方をお迎えするためのものです。
- 当社では2026年10月に、セキュリティの専門家が入社し、ご自身の専門を軸にセキュリティのサービスの立ち上げを始めています。同じように、AIエージェントと品質保証の分野で、エンジニアのチームを率いてサービスを立ち上げていただく方を求めています。
職務内容
- 担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。どれも切り離せない仕事ですが、最も大切にしていただきたいのは「4. チームで提供できるようにする」です。作って終わりではなく、ご自身がいなくても、チームが同じ品質で提供できる状態をつくることが、このポジションの成果です。
1. 決める ― サービスの中身と、提供の形を決める
- 顧客の業務と課題から、AIエージェントで何を解き、どの水準の品質を約束するかを決めます。
- 提供メニュー・手順・品質基準・価格の考え方を、事業の責任者と相談しながら決めます。
2. 作る ― 自らも手を動かし、技術の判断を担う
- AIエージェントの設計、RAG・データ基盤との連携、評価の仕組みなど、要となる部分はご自身でも作り、試します。
- 担当する範囲のアーキテクチャ・技術選定・品質の基準について、技術の判断を担います。
3. 率いる ― AI開発・品質保証のエンジニアを動かして開発する
- 社内のAI開発・品質保証のエンジニアでチームを組み、役割を分け、開発を進めます。
- 設計・コードのレビュー、評価結果の確認を通じて、チームの成果物の品質に責任を持ちます。
4. チームで提供できるようにする ― 型にして、誰が作っても品質を落とさない状態にする
- 開発の手順、AI駆動開発の標準、品質ゲート、評価の設計を「型」として書き起こし、チームで使える状態にします。
- 型をメンバーに教え、ご自身がいなくても、チームが同じ品質でサービスを作り、提供できるようにします。
5. 届ける ― 顧客の前に立ち、最初の提供をやり切る
- 営業担当と組み、技術面の提案を担います。
- 最初の案件では、チームを率いて導入・提供をやり切り、社外の実績をつくります。
入社〜3ヶ月
- 進行中のAIエージェント基盤・品質担保の型づくりに加わり、チームと技術の現状をつかみます。あわせて、自社の業務を題材にしたAIエージェントの開発を、評価の設計まで含めてリードし、サービスの原型を1つ形にしていただきます(例:営業支援のAIを、品質の基準まで含めて自社で使える状態にする)。
3〜6ヶ月
- 自社で確かめた結果をもとに、提供メニュー・品質基準・価格の案を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。開発と評価の手順を、チームの型として書き起こします。
6ヶ月〜1年
- 社外の顧客への提供実績をつくります。チームのメンバーが型に沿って、品質を落とさずに作れる状態にします。
1年〜
- サービスの責任者として、サービスとチームを育てていただきます。次のサービスの立ち上げや、型を使えるエンジニアの育成もリードいただきます。
募集内容
- ※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。
サービスはまだ「売れる形」になっていません
- 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中で、何を型にするかを決めるところから関わっていただきます。
チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人もいます
- サービス開発に関わるエンジニアの稼働は、事業の責任者と調整しながら確保します。限られた時間の中で、役割を分け、成果につなげるリードが求められます。
立ち上げの段階は、ご自身が手を動かす場面も多くあります
- チームを率いる役割ですが、型ができるまでは、要となる部分をご自身で作り、見本を示す場面が多くなります。
営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます
- 営業担当と組む体制で進めます。一方で、技術面の提案や最初の提供では、ご自身が顧客と直接向き合います。
原則「出社」の環境です(リモートワーク不可)
- 立ち上げの段階は、事業の責任者・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。
このポジションで得られるもの
- AIエージェント×品質保証という、まだ勝者の決まっていない領域で、サービスを立ち上げる経験。
- 作る(AI開発)・確かめる(品質保証)・直すがひとつの組織にそろった環境で、チームを率いて開発できること。
- 自分たちがつくった型に価格がつき、チームで顧客に届く経験。
- サービスの責任者として、サービスとチームを育てていく道。
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- Senior AI Engineer - LLM Adoption Department (LLMAD)
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