エンジニア｜AIエンジニア

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• LLM・生成AIを活用したアプリ／サービス開発経験
• プロンプトエンジニアリング（プロンプト最適化）の実務経験
• 要件定義からPoC・本番運用までのAI機能開発経験
• AWS（Bedrock / SageMaker / CDK等）を用いたクラウド開発経験
• MLOps・DevOpsの設計・運用経験

• 自律的な推進力:
  AI機能開発を企画段階から運用まで一気通貫で担うため、指示待ちではなく自ら課題を発見し、主体的に解決策を提案・実行できる姿勢が求められます。
• 技術トレンドへの旺盛な好奇心:
  生成AI・LLM分野は日進月歩で進化しており、最新モデルや手法を常にキャッチアップし、実務へ迅速に取り込める学習意欲が重要です。
• ビジネス視点でのAI活用思考:
  技術の実装にとどまらず、プロンプト1行がUXに与える影響を意識した設計思考と、クライアントや事業のゴールを意識したアウトプット志向が求められます。
• クロスファンクションなコミュニケーション能力:
  エンジニア・企画・ビジネス担当など多様な職種と連携してプロジェクトを進めるため、技術的な内容を分かりやすく伝え、合意形成を図るコミュニケーション力が必要です。
• 不確実性への耐性と実験的マインド:
  PoC段階では試行錯誤が不可避であり、失敗を恐れず仮説検証を繰り返しながら成果へ結びつけるアジャイルな思考と行動力が求められます。

• RAG・ファインチューニングの実装経験:
  Retrieval-Augmented GenerationやLLMのファインチューニングを実務で活用した経験があると、より高度なAIサービス設計に即戦力として貢献できます。
• マルチモーダルAI・AIエージェントの開発経験:
  画像・音声・テキストを組み合わせたマルチモーダル開発や、自律的に判断するAIエージェントの設計・実装経験は高く評価されます。
• DXコンサルティングや上流工程の経験:
  クライアントへの要件定義・提案・戦略立案など上流工程の経験があると、DXコンサルティング事業においてエンジニアリングの枠を超えた貢献が期待できます。
• オープンソースLLMの活用・チューニング経験:
  Llama・Mistral等のオープンソースモデルを活用した開発経験や、LangChain・LlamaIndex等のフレームワーク利用経験があるとプラス評価となります。

• 生成AI・LLMの実践的エンジニアリングスキル:
  要件定義からPoC・プロンプト最適化・本番運用まで一気通貫でLLM開発に携わることで、生成AI領域の実践的なエンジニアリングスキルを体系的に習得できます。
• AWSを活用したMLOps・DevOps設計力:
  Bedrock・SageMaker・CDKなどAWSネイティブなサービスを駆使したMLOpsとDevOpsの一体設計を経験することで、クラウドネイティブなAI基盤構築のスキルが身につきます。
• DX領域でのビジネス課題解決能力:
  多業界のクライアント企業のDXプロジェクトに関わることで、技術力だけでなく、ビジネス課題をAIで解決する上流設計力やコンサルティングスキルを養うことができます。
• AI×UXを意識したプロダクト開発視点:
  プロンプト1行がUXに直結する開発環境の中で、技術と体験設計を統合した「AIプロダクト思考」を実践的に鍛えることができます。
• モダン開発文化の実践知:
  グリーグループのモダンな開発文化の中で、アジャイル・スクラム・CI/CDなど最新の開発プロセスを実践し、チーム開発のベストプラクティスを習得できます。