EM候補 / 生成AI×リーガルデータ領域（リーガルブレイン開発部）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Webアプリケーション開発の実務経験（バックエンドまたはフロントエンド）
• 生成AIまたはLLMを活用したプロダクト開発経験
• アジャイル・スクラム等のモダンな開発プロセスの実践経験
• エンジニアチームのマネジメントまたはテックリードの経験
• クラウドインフラ（AWS / GCP）を用いたシステム設計・運用経験

• 技術的リーダーシップ:
  エンジニアチームを技術的・組織的に牽引し、メンバーの強みを最大限に引き出すリーダーシップが求められます。
• コミュニケーション能力:
  多様な技術バックグラウンドを持つメンバーや他部門との円滑な連携のため、明確かつ誠実なコミュニケーション能力が必要です。
• 心理的安全性への配慮:
  自律的なチーム運営を実現するために、メンバーが意見を言いやすい環境を意識的に構築・維持できる姿勢が求められます。
• 目標設定・評価・育成スキル:
  1on1や評価面談を通じてメンバーの成長を支援し、組織として持続的に成長できる仕組みを作れる能力が必要です。
• 定量・定性分析力:
  開発プロセスや組織状態を客観的にレポートし、改善施策に落とし込める分析的思考力が求められます。

• RAG・グラフDB・LLM評価の実務経験:
  Legal Graphのような知識グラフや検索拡張生成（RAG）技術の開発・運用経験があると即戦力として活躍できます。
• リーガルテック・法務DX領域への知見:
  法律・法務業務への理解があると、プロダクトの方向性や技術判断に深みが生まれます。
• 採用・技術広報の経験:
  求人票では人材採用・技術広報・研修のリードも期待されており、採用面接や技術ブログ等の発信経験がある方は歓迎されます。
• スタートアップ・成長フェーズでの組織構築経験:
  急成長企業での開発組織整備・制度設計の経験がある方は、変化の速い環境でより大きく貢献できます。

• 生成AI×ドメイン特化型プロダクトの設計・開発スキル:
  リーガルデータとLLMを組み合わせた独自AIエージェントの開発を通じて、汎用AIとは異なる高精度・高信頼性のAIプロダクト設計の実践知識が得られます。
• エンジニアリングマネジメントの実践スキル:
  目標設定・評価・採用・育成・1on1・組織設計まで幅広いEMスキルを実務の中で習得・強化できます。
• リーガルテック業界の深い専門知識:
  弁護士・法務部員・司法書士等の専門家と連携しながら開発することで、法律×テクノロジーという希少な専門ドメイン知識が身につきます。
• グラフDB・知識グラフの構築・運用スキル:
  「Legal Graph」という独自の知識グラフデータベースの開発・拡張を通じて、グラフ構造データの設計・活用スキルを磨くことができます。
• プロダクト戦略立案・技術広報スキル:
  新規AIプロダクトの戦略的方向性の策定や、対外的な技術広報への参画を通じて、エンジニア×ビジネスの視点を兼ね備えたキャリアが形成できます。