生成AIエージェント／業務アプリケーション開発エンジニア（通信業界向け 独自開発 生成AI基盤モデル）

必須

• 要件定義、設計、実装、テスト、改善までの一連の開発プロセスに主体的に携われる方
• AI駆動開発ツール（GitHub Copilotなど）を含む新しい開発技術／ツールを柔軟に取り入れられるITリテラシーをお持ちの方
• PythonまたはTypeScriptなどを用いた業務アプリケーション開発の経験

歓迎

• 【AIエージェント・LLM応用開発】

  • 生成AIを活用したウェブアプリケーション、AIエージェント、RAGシステムのいずれかの実装／開発の経験
  • LangChain、LangGraph、Difyなどを用いたAIワークフロー／エージェント開発の経験
  • RAG、ベクトルDB、プロンプトエンジニアリング、評価データの設計に関する実務の経験

• 【LLMOps・ガバナンス】

  • LLMOps／MLOps、ログ収集、評価・改善パイプラインの構築の経験
  • 生成AIアプリケーションにおけるセキュリティ、AI倫理、データガバナンス対応の経験

• 【アプリ開発・クラウド基盤】

  • AWS／Azure／GCPまたは社内クラウド基盤上でのアプリケーション構築の経験
  • Docker、GitHub Actions、Terraformなどを用いたCI／CD、IaC、DevOpsの経験

• 【ドメイン知見・リサーチ・研究】

  • 通信ネットワーク、運用システム、AIOps領域に関する業務の経験
  • 英語の技術ドキュメントやOSSリポジトリを必要に応じて翻訳ツールなども活用しながら読解し、プロダクトに導入／実装できる英語スキル
  • 学会発表や論文執筆の実績／経験

求める人物像

• 定義されたタスクをこなすだけでなく、要件整理から設計・実装までを自発的・自律的に推進できる（PM／リード的動きができる）方
• 変化の激しい生成AIのトレンド（エージェント技術やLLMOpsなど）を貪欲に吸収し、開発プロセスに素早く取り入れられる方
• 「AIを作る」こと自体を目的にせず、実際の業務効率化や現場の定着・成果にこだわりを持てる方

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。

使用ツール

募集内容

• AIを作ることを目的にしない。実業務を変革し、通信オペレーションを自律化させるプロダクト開発

採用部門 概要

• ソフトバンクは、通信業界向けの生成AI基盤モデル「Large Telecom Model」（LTM）の研究開発と実用化を推進しています。LTMは、当社が保有する膨大なネットワークデータや、長年培ってきた設計・管理・運用ノウハウなどの多岐にわたるデータセットで学習を行っています。ソフトバンクが蓄積してきた基地局の建設・ネットワーク品質の最適化・運用監視などの広大なドメインデータや「Sarashina」などの基盤モデル、自社で保有する”国内最大級のGPUインフラ”をフル活用し、モバイルネットワークの設計・管理・運用に必要な高度な推論能力を備えたLTMの開発を進めています。
• 「LTM AI開発室 LTM Factory開発課」は、その独自開発LLM基盤をベースに、自律的に思考・実行するAIエージェントや業務アプリケーションの開発・実装を推進する組織です。単にAIツールを構築するだけでなく、現場の運用ログや評価データをフィードバックし、AIシステム自体が自律的に進化・高度化するループ（自律学習メカニズム）の開発にも取り組んでいます。
• 現在は、LTMを活用したAIエージェントの開発や、実運用データを活用してモデル・エージェントを継続的に高度化しながら、ネットワーク運用の効率化・自律化など、実業務への適用を進めており、社会インフラを支える通信領域で、生成AIによる業務変革を推進しています。

ミッション

• 独自開発のLLM基盤「LTM」や最新の生成AI技術を組み込んだAIエージェント・業務アプリケーションの設計／開発を主導します。システム企画チームや業務現場と連携しながら、運用データのフィードバックに基づく自律学習メカニズムを構築し、通信オペレーションの自動化・高度化・自律化を推進します。

主な業務

• LTMを活用したAIエージェントおよび業務アプリケーションの開発と、社内業務への適用の推進

AIエージェント・ワークフロー開発

• LTMおよび各種LLMを組み込んだAIエージェント（Multi-Agentなど）やAIワークフローの設計／実装／コード化

要素技術・外部連携の実装

• RAG、プロンプトエンジニアリング、ベクトルDB、外部API／ツール連携機能の実装／高度化

アジャイルなPoC・アプリ実装

• システム企画担当と連携し、現場の要件／課題に応じた実効性の高いAIアプリケーションの迅速な試作（PoC）／本番実装

自律学習基盤・LLMOps構築

• 実行ログ、評価データ、ユーザーフィードバックを収集／活用し、AIエージェントの精度を継続的に向上させる「自律学習ループ」の仕組みづくり／LLMOpsの構築

モダン開発手法の推進

• AI駆動開発ツール（GitHub Copilotなど）や最新ツールを活用した、効率的かつ機動的な開発サイクルの実践

最先端の「AIエージェントアーキテクチャ×自律学習」への挑戦

• AIが自律的に業務を実行・学習・進化する高度なシステムの構築に携われます。国内最大規模のGPU基盤と独自LLM（LTM）を活用し、最先端のエージェント技術を自らの手で実装・開発できます。

開発・技術構築に没頭できる環境

• 業務部門との調整や課題の掘り起こしは専任のシステム企画チームが担うため、整理された要件のもと、AIアプリケーションの開発や技術検証に集中できます。

豊富なアセットによる「アイデアを即座に現場で動かせるスピード感」

• すでに独自の基盤モデルやGPU環境、検証基盤が構築されているため、発案したアイデアを速やかにAIエージェントとして形にし、実際の現場で稼働させるダイレクトな手応えを得られます。