データベースエンジニア、データサイエンティスト、AI・機械学習

【募集背景】
今後、多くのAIプロダクトの出現により既存システムはAIに飲み込まれていくことが予測されています。しかしながら、既にAI技術を実務として経験しているエンジニアはほんの一握りの状況であることに当社は強い危機感を持っています。
そこで当社は、豊富な開発経験とマネジメントを持つCTOを迎え、1人でも多くの生成AIの知識や経験を身に付けたエンジニアを育成していく育成力の強化が始まっています。
「エンジニア」と「AI」この2つの共通点と開発ヘの情熱があれば最高のエンジニア組織が構築できると思っております。
目の前に迫り来るAI時代をAIスペシャリスト集団と共に立ち向かいたいと考えております。
【業務内容】
1. 企画・要件定義
生成AIを活用した新機能の企画立案〜詳細設計
プロンプトエンジニアリングによるUX最適化
2. 技術検証・実装
LLM（Azure OpenAI Service／LangChain等）を活用したPoC開発
Python／SQLによるバックエンド実装＆パフォーマンスチューニング
実装結果の検証・改善サイクル
3. 戦略・サービス設計
プロダクトの方向性策定への参画
サービス企画フェーズでの技術的視点提供
4. 調整・連携
顧客ヒアリング〜要件整理、関連部署との合意形成
技術提案のドキュメント化＆プレゼン
【当社で支援している主な案件カテゴリ】
（LLMを用いたアプリケーション開発）
既存の大規模言語モデル（GPT / Llamaなど）を活用して、サービスや業務システムの機能を構築する案件。モデルそのものを学習するのではなく、主にAPI連携やアプリケーションロジックの開発がミッション。
（業種/業務特化AIソリューション）
製造、医療、金融、小売、物流など、特定の業種や業務領域向けに特化したAIプロジェクト。ドメイン知識や規制対応が必要なため、汎用モデルのままではなくカスタマイズを行う。
（RAG開発）
LangChain等のフレームワークを使って検索 + 生成AIを組み合わせる開発。LLMだけではなく、社内ドキュメントやWeb検索結果と連携し、より正確な応答を得る。
（AIエージェント）
人が指示しなくても、複数のタスクを自動で実行するような仕組みを組み込む開発。タスク計画、外部APIの呼び出し、状態管理などをAIに任せる。
（機械学習/深層学習）
回帰や分類、クラスタリング、深層学習など、いわゆる「予測モデルの開発」をメインとする案件。画像認識やレコメンド、異常検知など多岐にわたる。
（ファインチューニング）
既存のLLMを“部分的に再学習（微調整）”を行い、自社サーバー上で独自に学習環境を構築する。特定のドメインに合わせて精度を高めたい場合や、機密情報を扱う場合などに実施する。
（会話型AI/チャットボット）
チャットフォームや音声対話などでユーザーとやり取りをするAI。LLMが一般化する以前からあった “定型Q&A” チャットボットが、近年はLLMベースの高度な会話システムに進化している。
※法定による業務内容の変更の範囲の明示：将来的に業務内容が変更される場合があります。詳細は面談時にお伝えします。

【必須スキル・資格】
日本語：ネイティブに近いレベル
英語：問わない

プロンプトエンジニアリング経験
Azure OpenAI Service／LangChainを用いた開発経験
Python／SQLでの実装スキル
上流工程（要件定義）での議論・合意形成経験
プロジェクト背景を理解し主体的に推進できる姿勢
顧客・社内関係者と円滑にコミュニケーションできる対人力
新技術を自発的にキャッチアップし実務へ落とし込む学習意欲

【歓迎スキル・資格】
AWSなどクラウド環境でのインフラ構築・運用経験
PoC→課題抽出→改善提案まで一気通貫で実施した経験
顧客常駐型案件での要件調整・開発経験

正社員

年収: 600〜1000万円
年俸制

・土日祝(Saturday/Sunday/National Holiday)

■生成AI利用料支給
■社会保険完備
■外部講習・自社教育プログラム受講
■書籍購入費用全額支給
■健康診断
■祝金支給（出産など）
■通勤交通費支給
■業務に必要なPC/デバイスの提供
■年間休日120日
■完全週休2日制（土・日）
■祝日休み
■年末年始休暇
■GW休暇
■夏季休暇
■慶弔休暇
■有給休暇
■産前・産後休暇
■育児休暇
■介護休暇
■結婚休暇

①書類選考
②カジュアル面談
※会社概要や働く環境は勿論のこと、候補者様のお話をおうかがいしたいと思っています
③履歴書・職務経歴書をご提出いただき書類選考
④CTO最終面接（エンジニアとしてどのように成長したいか、聞かせてください）
⑤（必要に応じて）CEOまたはCOO面接（お互いにカルチャーがフィットするか話し合いましょう）
※内定後、オファー面談の場を設けさせていただき条件等をご説明させていただきます
※場合により選考回数が増える可能性もあります
詳細はご担当のキャリアアドバイザーにお尋ねください。また、この求人票には非公開情報が含まれるため、第三者への提供を禁止します。不要になった際には、ご自身で確実に破棄してください。記載内容については随時変更されることもありますので、ご入社前に雇用主にご確認ください。

有（敷地内禁煙）

生成AI領域の中核を担うフォワードデプロイエンジニア（リーダー候補）