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LangGraphを使う求人(6件)

LangGraphを使う求人を6件掲載しています(2026年10月2日更新)。LangGraphを使う募集求人で提示されている年収の平均値は723万円、中央値は700万円、最高年収は2500万円です。年間休日は平均123日、平均残業時間は月18時間です。新着順・年収が高い順・年間休日が多い順・残業が少ない順で並び替えられます。

6件の求人1〜6件を表示

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求人一覧

7日前

Staff AI Engineer (AI Agents Development), CDAO Office

株式会社マネーフォワードテック
出社週2日以下退職金あり住宅補助カジュアル面談あり
給与
1100.4〜2000.4万円/年
勤務地
東京都
雇用形態
正社員
職種
AIエンジニア
休日
記載なし
経験年数
7年以上

Join the Mepar team as a Staff AI Engineer and lead the design of production-grade AI agents for customer-facing products. The role covers agent engineering, backend and infrastructure, evaluation and benchmarking, and durable long-running execution. It also includes setting technical direction, partnering across product and engineering teams, and mentoring engineers.

2か月前

AI駆動開発エンジニア(SE)

JBCC株式会社テック
在宅勤務ありコアタイムなし完全週休2日年間休日120日以上賞与あり
給与
790〜2000万円/年
勤務地
東京都中央区
雇用形態
正社員
職種
AIエンジニア
休日
完全週休2日制・年間休日120日
経験年数
1年以上

資格AWS認定(歓迎)・E資格(歓迎)

システム開発プロセスにおけるAI活用の企画・設計を主導し、生成AIを活用した開発基盤の構築や現行開発モデルのAI最適化を行います。AIエージェントを組み込んだシステム設計や、クラウド基盤上でのAI活用アーキテクチャ構築も担当します。プロジェクトメンバーへのAI活用支援を行います。

3か月前

データ・ソリューション部 / AIX推進室(AIエンジニア・AIコンサルタント補助 、データサイエンティスト)

株式会社オリエントコーポレーションテック
年間休日120日以上住宅補助
給与
750〜850万円/年
勤務地
東京都千代田区麹町
雇用形態
正社員
職種
テック
休日
年間休日122日
経験年数
2年以上

資格AWS認定(歓迎)

AIエンジニア、コンサルタントまたはデータサイエンティストとして、AIソリューションや機械学習モデル、データ分析基盤の設計・構築・運用などを担います。AIX推進室は全社のAI活用を推進し、データ・ソリューション部は社内外のデータ活用による業務課題の解決や新たなビジネス価値の創出を担います。

3か月前

デジタル事業開発部

双日株式会社テック
給与
1000万円/年〜
勤務地
東京都
雇用形態
正社員
職種
AIエンジニア
休日
記載なし
経験年数
記載なし

デジタル事業開発部で、事業会社・営業/職能本部と連携し、事業課題の解決や新規ビジネス創出につながるデジタルプロダクト/ソリューションの企画・開発・運用/改善を担当します。データ分析・モデル構築・インサイト抽出を通じて、事業課題の可視化や意思決定の高度化にも取り組みます。

3か月前

AI/LLMエンジニア

株式会社エブリーテック
フレックス完全週休2日
給与
700〜1200万円/年
勤務地
記載なし
雇用形態
正社員
職種
AIエンジニア
休日
完全週休2日制
経験年数
記載なし

エブリーが保有する膨大な1st Party Dataを活用し、toC/toB向けAIプロダクトの機能開発・UX改善を推進します。AIプロダクト・エージェント機能の設計・開発、LLMを用いた実装、データ基盤の構築および分析などを担います。

3か月前

PROEVER プロダクトエンジニア(AI)

株式会社マネジメントソリューションズテック
学歴不問在宅勤務ありコアタイムなし年間休日120日以上退職金あり
給与
500〜1000万円/年
勤務地
東京都港区
雇用形態
正社員
職種
AIエンジニア
休日
年間休日124日
経験年数
1年以上

当社SaaSプロダクト「PROEVER」のプロダクトエンジニア(AI・アプリケーション基盤)として、AIエージェント機能の開発と、それを支えるバックエンド基盤の実装をリードします。AIエージェント基盤やRAGシステムの構築、LLMの回答品質・ガバナンスの担保、データパイプラインおよびAPIの開発を担当します。

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