なぜ募集しているのか: 当社は2006年の設立以来、「質を重視したソリューションとサービス」を提供し続け、多くのお客様から強固な信頼を築いてまいりました。近年では特許取得などAI領域への取り組みも本格化し、業界内での実績を大きく伸ばしております。

AI技術の急速な進化に伴い、顧客からはLLMやRAG、AIエージェント等を活用した高度な開発のご相談が急増していますが、現在の市場ニーズは「とりあえず技術検証をする」段階から、「実際の業務システムとして本番環境に組み込む」フェーズへと明確に移行しています。

顧客の真の課題を深く捉え、技術的な実現可能性の検証だけで終わらせず、バックエンド開発からシステム実装・運用まで一貫して作り上げる体制を強化するため、新たに「AIソリューションエンジニア」の募集を開始いたしました。
どんな仕事か: 2020年に立ち上げられた部署で、顧客先や自社で請け負うAIシステムの開発・データ活用を主な事業領域としています。
ボトムアップな風土で、意思表示をすれば自分のやりたいことが実現しやすい部署です。
【お任せしたいこと】
顧客のビジネス課題に対するAI技術の検証（PoC）から、実用化に向けたアプリケーション開発・バックエンド構築まで、開発の最前線で自ら手を動かし、実装をリードしていただきます。

画像認識・自然言語処理・生成AI・AIエージェントなど、多様なAIプロジェクトにおいて、「AIがどう動くか」を技術的に証明し、それを実際のプロダクトへとコーディングしていくミッションです。

アーキテクトが定めた全体設計のもと、最適なAIモデルの選定やチューニング、実装方針の策定を行い、本番稼働に向けたシステム構築を牽引していただきます。

【具体的な業務内容】
■ LLM・生成AI等を活用したアプリケーションの実装
・OpenAI API、Gemini API、Claude API等を利用した機能開発
・企業内データを活用するためのRAGの構築やベクトル検索の実装
・プロンプトエンジニアリング、ファインチューニングによる出力精度の改善

■ PoC（技術検証）から本番環境へのフルサイクル開発
・顧客要件に基づく、AI適用の妥当性判断や小規模なプロトタイプ開発
・Python等を用いたバックエンド（API等）の開発・システム組み込み
・クラウド環境（AWS/GCP等）上でのアプリケーションの展開・実装

■ プロジェクトの推進・技術課題の解決
・技術的な課題に対する調査・検証・コードの最適化
・顧客との技術的なコミュニケーション
・AI技術に関する最新動向のキャッチアップと実案件への適用

など、多様な業務内容をご用意しております。

【プロジェクト例】
■ 大規模言語モデルを活用した音声認識精度向上（自然言語処理）
言語・技術： Python（Transformers、PyTorch、pandas）
内容：要約・誤り訂正・分類タスクのモデル比較検証を実施。複数モデルの精度検証・比較、データ前処理や分析も含む。

■ 医療データの分析基盤開発
言語・技術： dbt、ClickHouse、Airflow
内容：医療業界向けに分析用データの集約、サーバ・DB設計構築をサポート。分析に適したデータ整備から基盤構築までを担当。

＜技術スタック＞
Python / PyTorch / Transformers / TensorRT / Flower / Docker / GitHub / AWS / GCP など
求められるスキルは: 必須 ■必須条件：
【スキル要件】
・Python等のプログラミング言語を用いたソフトウェア開発の実務経験
・LLM、機械学習、自然言語処理等、AI技術を活用したアプリケーションの開発・検証経験
・API、データベース、クラウドサービス等を組み合わせたシステム開発に関する基礎知識
・顧客や利用者の要望を整理し、技術的な要件や実装方針に落とし込んだ経験
・技術選定や実装方針について、目的・制約条件・代替案を踏まえて判断した経験
・技術的な課題に対して自ら調査・検証し、解決策を検討できる能力
【人物像】
・顧客やチームメンバーと建設的なコミュニケーションを用いて、関係構築できる方

歓迎 ■歓迎条件：
【スキル要件】
・LLMを利用したアプリケーションやAIエージェントの設計・開発経験
・RAG、ベクトル検索、検索精度改善等に関する知識・経験
・プロンプト設計、ファインチューニング、モデル評価、出力品質の検証・改善経験
・機械学習モデルの開発、学習、評価、推論システムへの組み込み経験
・AIシステムのPoCから本番導入・運用まで携わった経験
・AWS、Azure、GCP等のクラウドサービスを活用したAIシステムの開発経験
・Docker、CI/CD、MLOps、LLMOps等に関する知識・経験
・AIシステムの性能、応答速度、コスト、信頼性等を考慮した設計・改善経験
・AIシステムのセキュリティ、データ保護、ガバナンスに関する知識
・ローカルLLM・VLMの構築・運用、推論最適化等の経験
・顧客との要件定義、技術提案、技術的な折衝の経験
・小規模な開発チームの技術的なリードや、メンバーへの技術支援の経験
・技術的な内容を、専門知識の異なる関係者にも分かりやすく説明できる能力
【人物像】
・自身の専門性を高めながら、知識共有や技術的な支援を通じて組織全体の技術力向上に貢献できる方
雇用形態は: 正社員
＜試用期間＞
試用期間3カ月（期間中の待遇に変わりはありません）
どんなポジション・役割か: SE/PG
どこで働くか: ＜勤務地詳細＞
本社：東京都渋谷区神山町7ー12　ユースクエア渋谷神山町5F
※本社、自宅または都内を中心としたプロジェクト先となります
勤務時間は: 9:30～18:30 （所定労働時間8時間00分／休憩時間：60分）
※残業時間：月平均約10時間
給与はどのくらい貰えるか: 月給制
残業制度：固定残業代制超過分別途支給
固定残業代の相当時間：20.0時間/月
月給 428,572円～571,429円
基本給\370,572～\494,129 固定残業代\58,000～\77,300等を含む/月
賞与実績：2か月分支給

※経験、能力、前給を考慮の上優遇いたします。

【年収例】
600万円（28歳、月給43万円＋賞与）
800万円（34歳、月給57万円＋賞与）
待遇・福利厚生は: ■賞与年2回（6月・12月）
■給与改定年1回（4月）
■社会保険完備（雇用・労災・健康・厚生年金）
■定期健康診断
■交通費全額支給
■住宅手当（月3万円：条件あり）
■在宅勤務手当
■役職手当
■子供手当
■出産祝い制度
■資格取得支援制度
■書籍関連費（全額会社負担）
■外部研修制度（全額会社負担）
■希望スペックのPC用意（条件あり）
■副業可（条件あり）
■部活動・サークル
■社内勉強会
■オフィスコミュニケーション制度（社内イベント飲食代、全額会社負担）
■コーヒー飲み放題
■オフィス内禁煙
休日休暇は: ＜年間休日120日以上＞
■完全週休2日制（土・日）
■祝日
■GW
■夏季休暇（3日）
■年末年始休暇（5日）
■有給休暇
■慶弔休暇
■産前産後休暇・育児休暇（男女ともに取得実績あり）
■子の看護等休暇
■介護休暇
■結婚休暇
■生理休暇
■ウェルカム休暇
どんな選考プロセスか: 【STEP 1】カジュアル面談
(「いきなり応募は不安…」
「自分のスキルでどんな案件に入れるのか知りたい」
そんな方に向けて、会社説明＆個別相談会を実施しています！)

【STEP 2】応募

【STEP 3】2回面接 (1次：現場エンジニアマネージャー、最終：現場エンジニアGeneralマネージャー)
（転職動機やこれまでの経験、キャリアパスについて）

【STEP 4】内定
※オファー面談あり
※応募から内定までは約2週間を予定しています。

　#内定までオンライン選考可
　#入社時期は相談可能

【AIソリューションエンジニア】特許取得技術を持つAI専門組織で、技術選定から開発・導入まで挑戦

機械学習エンジニア