- どんな仕事か
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■Agent Harness の設計・実装
・エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装
・Agent SDK の設計・開発 ? 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース
・セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装
・ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 ? エージェントの行動を制御するルール実行基盤
■AI/ML システム統合
・モデルルーティング ? 複数の LLM プロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング
・コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG 統合)
・推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略)
・Research Engineer と連携した最新研究成果の本番基盤への統合
■オーケストレーション・パフォーマンス
・ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発
・コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理)
・推論リクエストのルーティング・ロードバランシング
■信頼性・運用
・プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持
・インシデント対応・ポストモーテム
・データアクセス・権限管理基盤の設計
- 求められるスキルは
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必須 ・コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における学士号または同等の実務経験
・バックエンドエンジニアとしての実務経験：5年以上
・Python での本番プロダクト開発経験
・LLM / AI エージェントを活用した本番システムの設計・実装経験
・分散システムの設計・実装経験（単なる運用ではなく、設計・コーディングを含む）
・RESTful API / gRPC の設計・実装経験
■言語レベル
・日本語：Fluent（プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル）
・英語 ：ビジネスレベル歓迎 ・Agent Framework / Agent Harness の設計・実装経験 (LangChain / LangGraph / AutoGen 等)
・クラウドプラットフォーム (AWS / GCP / Azure) での本番運用経験
・RAG システム、ベクターデータベース、メモリアーキテクチャへの理解
・モデルルーティング・推論最適化の経験
・Go での基盤ソフトウェア開発経験 (SDK、ランタイム、フレームワーク等)
・Kubernetes / コンテナオーケストレーションの深い理解
・イベント駆動アーキテクチャ (Kafka / RabbitMQ 等) の経験
・安全性ガードレール、ポリシー実行、AI の可観測性実装経験
・ML 基盤 / MLOps 構築経験
・英語での技術コミュニケーション能力 - 雇用形態は
- 正社員
- どこで働くか
- 新宿区
- 勤務時間は
- 10:00~19:00/※8時間
- 給与はどのくらい貰えるか
- 1200万円～2000万円 ※提示年収は、今までのご経験や選考の中でのご評価によって決定いたします。最低年収を下回る可能性もございますので、あらかじめご了承ください。
- 休日休暇は
- 土曜日,日曜日,祝日／完全週休二日制(土日祝)、年次有給休暇、夏季休暇（3日）、年末年始休暇（12月31日～1月3日）、慶弔休暇
- どんな選考プロセスか
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書類選考 → コーディングテスト → 面接（4～5回）→ 内定
※最終面接までにリファレンスチェックをご対応いただきます
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掲載期間26/04/07～26/04/20
求人No.CDS-640825
