【年収600万～840万】AI・DX推進エンジニア

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Pythonを用いたバックエンド開発経験
• JavaScript / TypeScriptを用いたフロントエンド開発経験（Next.js等）
• REST APIの設計・開発経験
• AWSを利用したインフラ構築経験
• Webアプリケーション開発における上流設計（要件定義・基本設計）の経験

• 自走力・主体性:
  指示待ちではなく、課題を自ら発見し改善策を考えて実行できる姿勢が求められます。ベンチャー環境ではスピード感ある行動力が重視されます。
• ビジネス視点のある思考:
  エンジニアとして技術的な課題解決だけでなく、売上・採用効率などビジネス指標に対する影響を意識して開発に取り組む姿勢が求められます。
• コミュニケーション能力:
  ビジネスサイド（HR・営業部門）と連携しながら要件をヒアリングし、技術的な実装に落とし込むための橋渡し役としての対話力が必要です。
• 新技術へのキャッチアップ意欲:
  AI・生成AI領域は進化が速く、最新動向を常に追いかけ、新しいツールや手法を積極的に試し続ける好奇心・学習意欲が求められます。
• ドキュメント作成・情報共有能力:
  APIドキュメントの作成・管理や設計書の整備など、チーム内での情報共有を適切に行う正確さと継続性が求められます。

• Django / Laravelを用いた開発経験:
  PythonのDjangoやPHPのLaravelといったフレームワークの実務経験があると即戦力として活躍できます。
• 生成AI・LLM関連の実装経験:
  OpenAI API、LangChainなどを用いたチャットボットや自動化ツールの開発経験があれば、本ポジションの業務に直結します。
• GoやRustなど高パフォーマンス言語の経験:
  GolangやRustの知識・経験があると、技術スタックの幅を広げる上でプラス評価されます。
• AIサービスの市場調査・企画経験:
  技術開発だけでなく、AI市場のトレンド調査や新サービスの企画立案に関わった経験が歓迎されます。
• テックリードまたはリードエンジニア経験:
  開発チームをリードし、技術選定や設計方針の意思決定に携わった経験があるとキャリア形成の選択肢が広がります。

• 生成AI・LLMの実務活用スキル:
  求人ポリシー判定・自動入稿・提案資料生成など、業務に直結したAI活用開発を通じて、生成AIの実装・プロンプト設計・品質評価の実践的スキルが習得できます。
• AWSを用いたクラウドインフラ設計・構築スキル:
  EC2・ECS・Lambda・API Gateway・RDSなど多様なAWSサービスを活用したインフラ構築の経験を積み、資格取得も目指せる環境があります。
• 上流設計・要件定義スキル:
  アプリ開発の要件定義・基本設計から携わることで、技術的な実装力だけでなくプロジェクトマネジメントや設計思考力を高めることができます。
• HRTech領域のドメイン知識:
  採用コンサルティング・求人広告・RPA自動化など、HR×テクノロジーの専門領域で事業課題を理解しながら開発する経験が積めます。
• テックリードとしてのリーダーシップ:
  適性に応じてAI分野のテックリードとしてのポジションを目指せる環境があり、技術選定・チーム牽引・市場調査など広範なスキルが育成されます。