AI・LLMエンジニア【DX Solution事業本部】_middle

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• LLMを用いたアプリケーション開発経験（RAG・プロンプトエンジニアリング等）
• Pythonを用いた機械学習・自然言語処理の実装経験
• 情報検索・情報抽出アルゴリズムの設計・開発経験
• GitHubやGitLabを用いたチーム開発経験
• AIエージェント構築・評価の実務経験

• 圧倒的な当事者意識:
  未整備な環境や困難な課題に対して他責にせず、「自分がどう解決するか」を考え抜けるマインドセットが必須です。スタートアップのスピード感の中で、常に自らが主体となって動ける姿勢が求められます。
• ビジネス課題への深い関心と理解力:
  エンジニアとして技術を追求するだけでなく、顧客の課題やビジネスを理解し、現場に足を運ぶ姿勢が重視されます。技術とビジネスの両軸で価値を出せる人物が求められます。
• 高い学習意欲と技術キャッチアップ力:
  LLMをはじめとするAI技術の進化スピードは非常に速く、常に最新技術・論文・市場動向をキャッチアップし続ける姿勢が不可欠です。知的好奇心の高さがそのまま成果に直結します。
• チームと一致団結して働く協調性:
  組織全体でフラットに技術をシェアし、互いに助け合いながら課題解決に向かう文化があります。個人の成果だけでなく、チームへの貢献を重んじる姿勢が評価されます。
• スピード感を持った実行力:
  「爆速」を行動指針の一つとして掲げる組織文化において、考えながら素早くアウトプットを出し、検証・改善を繰り返せる実行力が求められます。

• LLMOpsツールの活用経験:
  Langfuse・Weave・その他MLOps/LLMOpsツールの実務活用経験があると即戦力として活躍できます。LLMの運用改善・モニタリング・評価フローの構築経験も歓迎されます。
• RAGを活用したLLMアプリケーション開発経験:
  RAG（Retrieval-Augmented Generation）を用いた情報検索・情報抽出システムの開発・評価経験は、本ポジションの業務と直結するため特に歓迎されます。
• AIエージェント・マルチエージェント設計の経験:
  LLMを活用したAIエージェントの設計・実装・評価経験があれば、即日貢献できます。LangChain・LlamaIndex等のフレームワーク活用経験も評価対象です。
• 建設・製造・物流業界のドメイン知識:
  ターゲット産業に関する業務知識や業界慣習への理解があれば、顧客課題の本質的理解を加速できます。現場経験やSIer・コンサルでの産業DX経験も歓迎されます。
• クライアントとの技術的コミュニケーション経験:
  要件定義やヒアリングなど、エンジニアとしてクライアントと直接やり取りした経験があると、燈の「エンジニアが顧客に深く向き合う」文化にスムーズに適応できます。

• 産業特化LLM・AIエージェント開発の高度な実践力:
  建設・製造・物流など日本の基幹産業の実データを用いたLLMアルゴリズム開発・評価・本番運用を一貫して経験できます。アカデミックな研究と社会実装の両方を体験できる希少なスキルが身につきます。
• LLMOpsの設計・運用スキル:
  Langfuse・WeaveといったLLMOps専用ツールを活用し、LLMの本番運用における評価・モニタリング・継続的改善のプロセスを主導する経験が得られます。
• 技術×ビジネスのブリッジ能力:
  エンジニアが顧客との商談に同席し、現場課題を直接ヒアリングする文化の中で、技術提案力・課題構造化力・ビジネス理解力を同時に鍛えられます。
• 最先端AI開発支援ツールの実践的活用力:
  Devin・Claude Code・GitHub Copilotなど最新のAIコーディング支援ツールを実務で日常的に使いこなすスキルが身につき、エンジニアとしての生産性を飛躍的に高められます。
• スタートアップにおける技術リーダーシップ:
  急成長組織の中で新しい開発チームの立ち上げや技術標準化に携わる機会があり、将来のテックリードや開発マネージャーとしてのキャリア基盤を築けます。