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東京都のプラットフォームエンジニアの求人61件

AIプラットフォームエンジニア／AIサービス共通基盤（PaaS）設計・開発

ソフトバンク株式会社

この会社の求人 262件

掲載中・2日前に確認

645.8〜1411.4万円/年

※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

勤務地
東京都港区
休日
記載なし
雇用形態
正社員

どんな仕事かAIによる生成

ソフトバンクの生成AI・データ活用を支えるAIサービス共通基盤（PaaS）の要件検討・技術検証・設計・開発・運用を担います。社内外の開発者や事業部門が安全かつ迅速にAIサービスを構築・展開できる環境を実現します。共通機能、API、SDKなどの整備や、RAG、LLMOps／MLOps／DevOps基盤の構築などに携わります。

応募資格・募集要項・仕事内容を見る

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給与645.8〜1411.4万円/年

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応募は募集元の採用ページで受け付けています。当サイトに応募フォームはありません。

応募資格

必須

歓迎

  • AI／生成AI／AIエージェントを活用したアプリケーションまたは基盤の開発経験
  • 大規模データ処理、イベントストリーム処理、分散システム間のデータ連携に関する設計・開発経験
  • MLOps／LLMOps環境（モデル管理、評価、デプロイ、継続的監視）の設計・構築・運用経験
  • 社内向け共通基盤（PaaS ／ Internal Developer Platform）の設計、またはマルチテナントアーキテクチャの開発経験
  • TerraformなどのIaCツールを用いたインフラの自動化、およびCI／CDパイプラインの高度な運用経験
  • Kubernetesを用いたコンテナオーケストレーションの高度な運用・トラブルシューティング経験
  • Databricks、Snowflakeなどを用いた大規模データパイプラインの設計・構築経験
  • プラットフォームにおける認証認可（OIDCなど）、RBAC、監査ログなどセキュリティ要件の設計経験
  • プロジェクトリードまたはプロジェクトマネジメントの経験

求める人物像

  • プロジェクトの価値に共感し、その成功に強い意志で臨める方
  • 生成AI／AI技術を検証で終わらせず、本番利用可能なプロダクト・プラットフォームとして提供したい方
  • 個別最適な開発ではなく、共通化・標準化・再利用性の高い仕組みづくりに関心がある方
  • プロジェクトの推進に必要な技術を横断して学び、技術領域を広げられる方
  • 曖昧さのある立ち上げフェーズでも、自ら課題を定義し、周囲を巻き込みながら推進できる方
  • セキュリティ、ガバナンス、可用性、運用性、開発者体験など、エンタープライズ利用に必要な非機能要件に向き合える方
  • チームでの議論を重視し、異なる専門性を持つメンバーと協働できる方

応募について

  • 本募集ポジションは、ポジティブアクションに基づき女性積極採用を実施しています。

募集要項最終確認 10/27

職種
プラットフォームエンジニア
雇用形態
正社員
給与
645.8〜1411.4万円/年
給与の詳細
月給： 399,500円～688,000円想定理論年収：6,458,000円～14,114,400円（月給：基本給＋勤務実績に応じた時間外手当、想定理論年収：月給＋賞与＋特別加算賞与）※時間外手当は一般職のみとなり、かつ、実際の時間外手当は、勤務実績に応じて変動します（上記は20時間相当で計算）※賞与、特別加算賞与は会社業績、個人別評価に応じて変動します
勤務地
竹芝本社(東京都港区海岸)
働き方
竹芝本社(東京都港区海岸)／リモートワークも可（在宅勤務・サテライトオフィスなど）
受動喫煙対策
就業時間内は禁煙となります。※屋内禁煙
選考の流れ
面接・面談は原則オンラインで実施いたします。具体的なオンラインの形式などの詳細は、個別に対象となる方にご案内いたします。
掲載日
2026/09/12 03:11（47日前）
最終確認
2026/10/27 21:51（2日前）

仕事内容

採用部門 概要

  • 生成AIやAIエージェントの活用は、社内業務の効率化に留まらず、顧客企業の事業変革や新たなサービス創出を支える重要なテーマになっています。一方で、AI活用を個別案件ごとに進めるだけでは、開発・運用ノウハウの分散、セキュリティやガバナンス対応のばらつき、データ連携やモデル評価の再利用性が不足し開発スピードや運用効率が下がるといった課題が生じます。
  • 当部では、こうした課題を解決し、AIエージェントを安全かつ効率的に活用できる共通基盤として、AIプラットフォームの開発を進めています。本プラットフォームでは、データ収集・処理、LLMチューニング、モデル評価、AIライフサイクル管理、AIガバナンス、RAG、監視、認証認可、コスト管理、など、エンタープライズ利用に必要な機能を統合的に提供することを目指しています。

ミッション

  • ソフトバンクの生成AI・データ活用を支えるAIプラットフォームを設計・開発・運用し、社内外の開発者や事業部門が、安全かつ迅速にAIサービスを構築・展開できる環境を実現します。
  • 私たちはデータやAIモデルをユーザー企業の統制下で安全に扱える、主権性の高いAIプラットフォームを目指しています。個別案件や技術検証・実践を通じて得た知見をプラットフォームへ還元し、AI活用の再現性・拡張性・信頼性を高めるとともに、ユーザー企業の開発・運用体験を継続的に向上させます。

主な業務

  • 個別顧客向けのAIアプリケーション開発ではなく、複数の組織・サービスから共通利用される「AIサービス共通基盤（PaaS）」の要件検討・技術検証・設計・開発・運用を担います。

具体的な業務

  • 入社後は、これまでのご経験や専門性、プロダクトの状況、チーム内の役割分担を踏まえて担当領域を決定します。スクラムチームでは、以下のような業務を担います。
  • AI駆動開発やミドルウエアの導入・改善による、開発生産性と品質の向上
  • 社内外の開発者が安全かつ迅速にAIアプリケーションやAIエージェントを開発・運用するためのAIサービス共通基盤（PaaS）の設計、開発、運用
  • AIアプリケーション開発を効率化する共通機能、API、SDK、テンプレート、管理機能の整備
  • LLM呼び出しに留まらない、RAG、LLM Proxy、モデル評価、AIライフサイクル管理などコア機能の開発
  • エンタープライズ企業が安心してAIを活用するためのデータトラスト、AIガバナンス要件の実装（LLMガードレール、厳格な認証認可・アクセス制御、監査ログ、データ保護など）
  • 大規模データ基盤（レイクハウスなど）とAIをシームレスかつ安全に連携させるデータパイプラインおよびクエリ分析／データ処理基盤の設計
  • AIモデルを継続的かつ安定稼働させるためのLLMOps／MLOps／DevOps基盤の構築（モデル管理、監視、ログ、評価、デプロイ自動化）
  • ※開発はアジャイルに進めているため、担当領域は入社時点の開発状況とご経験・志向を踏まえて決定します。上流工程だけでなく、設計・実装・レビュー・運用改善まで幅広く携わります。

仕事の魅力

  • 個別顧客向けのAIソリューションではなく、複数の組織・サービスで再利用される汎用的なAIサービス共通基盤の立ち上げに、中核メンバーとして携わることができます
  • 大規模AIプラットフォームの設計・開発・運用に携わり、技術選定、アーキテクチャ設計、開発標準の策定に裁量を持って関わることができます
  • 検証だけで終わるPoCではなく、本番利用を前提とした企画・設計から、開発・運用・共通化まで、プロダクトライフサイクル全体を経験できます
  • 大規模データ、GPU基盤、分散処理、モデル推論、AIガバナンスなど、エンタープライズAIに必要な技術領域に挑戦できます
  • 社内外のクラウド、AI、データ、セキュリティ各領域の専門家と連携しながら業務を進めるため、さまざまな分野の知見を深めて成長できる環境が整っています
  • AI駆動開発を積極的に取り入れながら、ソフトバンクが社内外へ提供するサービスに求められる高い品質・信頼性・可用性を備えた、大規模ソフトウエア開発の知見を身につけることができます
  • AI領域の実務経験が限定的な方も、クラウド、バックエンド、データ基盤、プロジェクト推進などの強みを生かし、業務を通じてAIプラットフォーム領域へ専門性を広げることができます

この求人は、ソフトバンク株式会社の採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト

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