Tech_プロダクト開発エンジニア（生成AI）

以下のいずれかの経験・知見が必須となります。

• Webサービスの構築経験（3年以上）
• WebアプリケーションにおけるLLM（大規模言語モデル）の利用経験
• 問題発見から仮説構築・自ら実装した経験

• 自律自走できる主体性:
  出社義務のないフルリモート環境で成果を出すために、指示待ちではなく自ら課題を見つけ、解決まで責任を持って推進できることが求められます。
• ミッション・価値観への共感力:
  「いい不動産取引は、いいエージェントから。」というミッションに深く共感し、不動産業界の古い商習慣を変えるという意志を持って業務に取り組める姿勢が重要です。
• 0→1フェーズへの適応力:
  年間2〜3つの新規プロダクトを開発するスタートアップ環境において、仕様が固まっていない段階でも仮説を立てて動き始められる柔軟性が必要です。
• コードへの情熱とアーキテクチャへの興味:
  実装が好きなだけでなく、アーキテクチャ設計の観点からシステム全体を俯瞰して考えられる技術的な探究心が期待されます。
• スピードを重視した意思決定力:
  「Speed is Power」という行動指針が示す通り、スピーディーな判断と実行が求められます。完璧を追いすぎずに検証・改善を繰り返すアジャイルな思考が活きます。

• TypeScriptを用いたアプリケーション開発経験:
  フロントエンド・バックエンドともにTypeScriptが主要技術スタックであるため、TypeScriptでの開発経験があると即戦力として活躍できます。
• 生成AI系ライブラリの使用経験（AI SDK・LangChain・LangGraph等）:
  LLMアプリケーション開発において標準的に使われるライブラリの経験があると、実装フェーズでの立ち上がりが早くなります。
• 機械学習・自然言語処理・画像認識などのAI基礎知識:
  モデルの精度比較や継続的改善の仕組みづくりにおいて、AI・MLの基礎知識が深く活かせる場面があります。
• アジャイル・スクラム体制での開発経験:
  少人数チームで高速にプロダクトを開発する組織体制において、スクラム開発の経験があるとチームへの貢献度が高まります。
• 不動産領域の知識・業務経験:
  不動産ドメインの理解があることで、現場課題の解像度が上がり、より効果的な生成AIソリューションの設計が可能になります。

• 不動産ドメイン特化の生成AIエンジニアリング:
  不動産取引という固有のドメイン課題に対して生成AIを適用する実践知識を習得できます。LLMのファインチューニングやRAG構築など、実務ベースの深い経験が積めます。
• フルスタックなAIアプリケーション開発力:
  フロントエンド（TypeScript / React / Next.js）からバックエンド（Node.js / Python）、インフラ（GCP / CDKTF）まで一気通貫で関与できるため、AI機能の設計〜デプロイまでの全工程を習得できます。
• プロダクト思考と課題定義力:
  一人目の生成AIエンジニアとして、課題発見・解決策の仮説構築・検証・実装まで担うため、技術実装力だけでなくプロダクトマネジメント的な思考力を実践の中で鍛えられます。
• 複数LLMモデルの比較・評価・精度改善スキル:
  複数の最新モデルを横断的に評価・比較し、継続的な精度向上の仕組みを構築する業務を通じて、モデル選定や評価設計の専門知識が身につきます。
• スタートアップにおける自律的な技術リーダーシップ:
  少人数・高速開発の環境の中で技術選定や設計判断を主導する経験は、将来のCTO・技術顧問・テックリードといったキャリアへの土台となります。