フルスタックエンジニア（AIプロダクトの開発責任者）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• LLM（大規模言語モデル）を活用したプロダクト開発経験
• 画像生成モデルを活用したシステム設計・実装経験
• スケーラブルなシステムアーキテクチャ設計経験
• データエンジニアリング（大規模データセットを用いたモデル学習・推論・APIやバッチ処理への統合）
• MLOpsの設計・構築・運用経験
• 開発チームのテックリード経験

• プロダクト全体を俯瞰できる視野:
  エンジニアリングだけでなく、プロジェクト計画・進行管理・プロダクトビジョンの策定まで関与できるPM的素養が求められます。
• スピード感を持った意思決定力:
  社長直下プロジェクトのため、曖昧な状況下でも自ら判断して推進できる主体性と決断力が必要です。
• 技術リーダーシップ:
  開発チームの技術的方向性を策定し、メンバーをリードできるコミュニケーション力と影響力が求められます。
• 業務課題の本質を捉える問題解決力:
  AIをただ活用するだけでなく、エンターテインメント業界の業務上の課題を正確に把握し、最適な技術的解決策を提案・実装できる思考力が必要です。
• 変化への柔軟な適応力:
  AI・生成AI分野は技術進化が著しく、新しいモデルや手法が次々と登場します。常にキャッチアップしながら実務に取り入れていける学習意欲と適応力が求められます。

• エンターテインメント・ゲーム業界への理解と関心:
  ゲーム・漫画・アニメ等のコンテンツに対して深い理解や愛着があると、プロダクトのユーザー視点での改善提案やビジネス感覚の発揮に繋がります。
• RAG・ファインチューニング等のLLM高度活用経験:
  単なるLLM APIの呼び出し経験に留まらず、RAG構築やドメイン特化のファインチューニングなど、モデルをビジネスに合わせて最適化できる経験は特に歓迎されます。
• 新規事業・0→1フェーズの開発経験:
  ゼロベースでプロダクトを立ち上げた経験があると、今ポジションの裁量の大きい環境で即戦力として活躍できます。
• クラウドインフラ設計・MLOps構築経験:
  AWS・GCP等のクラウドを活用したインフラ設計や、MLパイプラインの自動化・監視経験があると業務の幅が広がります。

• エンターテインメント領域特化のAI開発スキル:
  ゲーム・漫画・アニメ等のコンテンツ特有の業務フローにAIを適用する実践経験を積むことができ、業界特化型のAIエンジニアとしての希少価値が高まります。
• プロダクトマネジメントとエンジニアリングの複合スキル:
  AIプロダクトの開発責任者として、設計・実装からプロジェクト計画・ビジョン策定まで担うため、テック×PMの両輪スキルが身につきます。
• 大規模データエンジニアリングと推論パイプライン構築力:
  大規模データセットを用いたモデル学習・推論・APIバッチ統合を手がけることで、MLOps・データエンジニアリングの実務経験が深まります。
• 事業直結のAI活用ノウハウとビジネス感覚:
  社長直下プロジェクトで事業課題を起点にAIプロダクトを設計・推進することで、技術だけでなく事業成長への貢献感覚と経営視点が養われます。