自社・受託AIソリューション開発エンジニア（Web／クラウド／生成AI／RAG）

年収

400万円〜800万円

勤務地

東京都

職務内容

「AIがすごい」だけでは終わらせない。

私たちは、生成AI／RAGを“プロダクトとして”成立させ、実運用で価値を伸ばし続ける少数精鋭チームです。PoCで終わらせず、品質・運用・改善までやり切るために、開発の「型」を整えながら高速に前へ進めています。
2026年初旬の販売開始に向け、複数プロダクトを同時に立ち上げ中。今このタイミングで、プロダクトの成否を左右する“第2創業メンバー”を募集します。

安定したガレージ
ベンチャー企業のようなスピード感・自由度を持ちながら、会社としては堅実な事業基盤がある。この“良いとこ取り”の環境で、リスクを抑えつつ挑戦できることが本ポジションの強みです。

MISSION / VISION / VALUES

【MISSION】AI-nativeなプロダクト開発の羅針盤となる
— 生成AI／RAGを“使う”だけでなく、品質・運用・評価・改善まで含めた「勝てる作り方」を整備し、プロダクトの価値を伸ばし続けます。

【VISION】AIを武器に少数精鋭の価値創出チームへ
— 少数精鋭だからこそ、一人ひとりが“意思決定者”。仕様通りに作るのではなく、価値・体験・運用まで踏み込み、プロダクトを前進させます。

【VALUES】
　1. 価値を届ける
　　— RAG精度／問い合わせ削減／運用工数などをKPI化し、改善サイクルを回す。
　2. 本質を見抜く
　　— 導入目的・現場業務・ROIを踏まえて仕様を決め、最短で価値に繋げる。
　3. オーナーシップを持つ
　　— 詰まりを拾い、改善策を“仕組み”として標準に落とし込み、チームへ還元する。

募集背景

私たちは今、自社AIソリューションを「試作」から「事業」へ引き上げる転換点にいます。顧客打合せ・引継ぎAI、簡易RAG＋Chatbot、オンボードAIなど、複数プロダクトを同時に立ち上げているため、設計・実装・運用・改善を一気通貫でやり切れるエンジニアの力が必要です。
求めているのは、機能を実装するだけのエンジニアではありません。プロダクトの価値を定義し、品質を磨き込み、継続的な改善で“使われ続けるAI”に育てていく仲間です。

プロダクト概要

現場の生産性を上げる「顧客打合せ・引継ぎAI」、ナレッジを資産化し問い合わせ対応を変える「簡易RAG＋Chatbot」、社員支援を行うの為の「オンボードAI」などを開発しています。いずれも“作って終わり”ではなく、実運用で検証し、精度・体験・運用を改善し続けて価値を伸ばすプロダクトです。企画〜設計〜実装〜改善まで、一部工程ではなく全体に関与できるのが特徴です。

開発の進め方

複数プロダクトを並行して立ち上げるために、開発の迷いどころを減らし、品質を再現可能にする「開発標準（基盤）」を整備しています。観点一覧表（観点×成熟度×品質基準）と、標準リポジトリ（規約／テンプレ／サンプル）を用意し、テンプレ・チェックリスト・サンプルを活用しながら、より本質的な課題解決に集中できる環境です。

業務内容

経験・志向に応じて、以下いずれか、または複数領域を担当いただきます。
・Webアプリ／バックエンド開発：AI機能を組み込んだWebアプリケーションの設計・開発、要件定義～設計～実装～テスト～運用改善
・AI基盤・クラウド：AWS/Azure上でのAI基盤設計・構築、コンテナ運用（Docker/Kubernetes）、監視・運用設計
・生成AI／RAG関連：RAGやChatbotなどLLM活用機能の企画・設計・実装、検索精度向上・評価設計、プロンプト改善

※自社開発だけでなく、受託案件を担当していただく可能性もございます。

技術スタック

Frontend ：
・TypeScript / React
Backend：
・Python / FastAPI
・Java（Spring Boot）
・C#（ASP.NET）
Cloud： AWS / Azure
LLM / Agent
・Azure OpenAI（AOAI）
・Google Gemini（Vertex AI）
・LangChain / LangGraph

必須スキル（下記いずれか）
Webアプリケーション開発経験3年以上（Java、またはそれに準ずるオブジェクト指向言語）
AI用クラウド基盤開発経験1〜2年以上（Azure, AWS, GCP等のAI基盤開発）
AIプロジェクト参加経験

※AIについて、業務および自己学習で、知識・能力保有は、必須となります。
※経験年数よりも実力を重視します

歓迎スキル

・AI/機械学習プロジェクトの実務経験（PoC含む）
・RAG / Chatbot / LLMを活用した機能開発経験
・AWS / Azure の設計・構築経験
・Docker / Kubernetesの運用経験
・技術リード、チームリード経験

このポジションで得られること

・AIプロダクトを“事業として成立させる”ための設計〜運用〜改善までの実務経験
・少数精鋭チームでの大きな裁量と、高速な意思決定
・AIネイティブな開発・改善の型づくりに参加し、自分の知見を標準として残せる

キャリアパス

立ち上げ期はマルチタスクが求められますが、ずっと「何でも屋」をお願いするわけではありません。プロダクトが拡大するにつれ、志向に応じて役割を分化していきます（テックリード／クラウドアーキテクト／AIプロダクト開発責任者／PdM／EMなど）。

こんな方にフィットします
チームで成果を出すことを大切にできる方
Web開発・AI開発・クラウド開発の総合力を高めたい方
AIネイティブな開発アプローチを身につけたい方
自ら改善点を見つけて提案し、実行までやり切りたい方（指示待ちで働きたい方はミスマッチです）
決まった正解がない環境を楽しめる方
最後に

今はまだ無名でも、これから“化ける”チームに入りたい。AIを武器に、少数精鋭で価値を創出する挑戦を、私たちと一緒に進めませんか。

企業名

株式会社スカイウイル

本社所在地

東京都品川区北品川5-9-11大崎MTビル 10F

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険雇用保険厚生年金労災保険

休日休暇

【休日・休暇】 ★年間休日124日完全週休2日制（土・日）、祝日 ※勤務先により変動します。・祝日・年末年始休暇・夏季休暇(3日間) ※入社後1年経過後・有給休暇・慶弔休暇・特別休暇・産前産後休暇・育児介護休業・ドナー休暇・ボランティア休暇・マタニティ休暇・障がい者通院休暇・生理休暇・育自休業（3年まで自らを育むために休める）　留学、資格取得、ボランティア、育児、介護等

情報更新日

2026/06/14

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

400万円〜800万円

リモートワーク

平均年齢

31歳

ポジションの魅力

自社AIプロダクトを試作から事業へ:
「顧客打合せ・引継ぎAI」「簡易RAG＋Chatbot」「オンボードAI」など複数のAIプロダクトを同時に立ち上げているフェーズであり、プロダクトが「試作」から「事業」へと転換する重要な局面に参画できます。
企画〜設計〜実装〜改善まで一気通貫で関与:
一部工程だけでなく、要件定義・設計・実装・テスト・運用改善まで全工程に携われます。「作って終わり」ではなく、実運用で検証しながら精度・体験・運用を継続的に改善するプロダクト開発スタイルが特徴です。
最先端のAI・生成AI技術を実務で活用:
RAG・LLM・Chatbotなど生成AI領域における企画・設計・実装に加え、AWS/Azure上でのAI基盤設計やコンテナ運用（Docker/Kubernetes）まで、先端技術を実務レベルで扱える環境が整っています。
22期連続黒字・無借金経営の安定基盤:
設立以来22期連続で黒字経営を達成し、無借金経営の強固な財務基盤を持つ企業です。NTTデータ・富士通・楽天・KDDIなど大手企業との直接取引が多く、安定した事業環境のもとで先端技術開発に集中できます。
充実したキャリア支援・学習環境:
資格取得費用の全額会社負担・報奨金制度、e-ラーニング無料受講、書籍購入制度、AWS/Azureのハンズオン勉強会など学習支援が手厚く整備されています。キャリアパスは「マネジメント型」「スペシャリスト型」から選択可能です。

必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

WebアプリケーションまたはバックエンドAPIの設計・開発経験
AWS/AzureなどクラウドプラットフォームでのAI基盤またはインフラ構築経験
LLM・RAG・Chatbotなど生成AI関連機能の実装経験
Docker/Kubernetesなどコンテナ技術を用いた開発・運用経験
要件定義〜設計〜実装〜テスト〜運用改善を一貫して担当した経験

必須スキル（ソフト）

自律的な課題解決力:
複数プロダクトを同時に立ち上げる環境のため、曖昧な要件の中でも自ら課題を整理し、設計・実装・改善を推進できる主体性が求められます。
改善思考・継続的な品質向上への意欲:
「作って終わり」ではなく、実運用データや利用者フィードバックをもとに精度・体験・運用を継続的に改善し続ける姿勢が重要です。
コミュニケーション能力と協調性:
顧客折衝・チーム内の連携・関係部署との調整など、技術力だけでなく円滑なコミュニケーションで開発を前進させる力が必要です。
学習意欲と技術キャッチアップ力:
生成AI領域は変化が速く、新技術・ライブラリ・ベストプラクティスを常にキャッチアップし、業務に活かせる継続的な学習姿勢が求められます。
プロダクト思考:
単なる技術実装にとどまらず、「なぜ作るのか」「誰のために作るのか」というビジネス・ユーザー視点でプロダクトの価値を考えられる思考力が期待されます。

歓迎スキル

RAGシステムの検索精度向上・評価設計の経験:
ベクトル検索・チャンクング設計・Re-rankingなど、RAGの精度改善に向けた設計・評価サイクルの実務経験があると活躍の幅が広がります。
プロンプトエンジニアリングの実務経験:
LLMの出力品質向上に向けたプロンプト設計・最適化・評価の実務経験は、本ポジションの中核業務に直結します。
監視・運用設計（クラウド）の経験:
AWS CloudWatchやAzure Monitorなどを活用したAI基盤の監視・アラート設計・運用改善の経験は即戦力として歓迎されます。
Python・FastAPI・LangChain等のAI開発スタック経験:
Pythonを中心とした生成AI開発スタック（LangChain/LlamaIndex/OpenAI API等）の実務経験があると、より早期から活躍できます。
スタートアップ・第二創業期フェーズでの開発経験:
試作から事業化への転換期を経験したことがある方は、本ポジションの業務環境にフィットしやすいと考えられます。

この求人で得られるスキル

生成AI・RAGプロダクトの設計〜運用スキル:
RAG・LLM・Chatbotなど生成AI製品を企画段階から運用改善まで一気通貫で担当することで、AI開発の全工程に精通したエンジニアとしてのスキルセットを体系的に習得できます。
クラウドAI基盤の設計・構築スキル:
AWS/AzureでのAI基盤設計・コンテナ運用（Docker/Kubernetes）・監視設計に実際に携わることで、クラウドネイティブなAIインフラエンジニアとしての実践力が身につきます。
プロダクトマネジメント・上流工程経験:
要件定義・設計・企画フェーズから参加するため、技術実装にとどまらず、プロダクトの方向性を決める上流工程の経験を積むことができます。
評価設計・検索精度改善の専門知識:
RAGの検索精度向上・評価設計・プロンプト改善などを繰り返すことで、AIプロダクトの品質を科学的に改善するMLOps的なスキルが身につきます。
市場価値の高いAI・クラウド領域の実績:
生成AI・LLM・クラウドは現在市場で最も需要の高い技術領域であり、実務経験を積むことでエンジニアとしての市場価値を大きく高めることができます。

キャリアマップ

現在
AIソリューション開発エンジニア（中堅） RAG・Chatbot・Web AIアプリの設計〜実装を独力でこなし、検索精度や体験の改善サイクルを主導できる中核エンジニアへと成長します。プロジェクト内でのリードエンジニア的役割も担うようになります。
テクニカルリード / AIアーキテクト AI基盤の全体アーキテクチャ設計や技術選定を担い、複数プロダクトの技術的意思決定をリードするポジションです。スペシャリスト型のキャリアパスとして、技術力を極めることで昇格・昇給が可能です。
プロジェクトマネージャー / プロダクトオーナー複数のAIプロダクト開発を横断的に管理し、ビジネス要件と技術を橋渡しするマネジメント型のキャリアパスです。顧客折衝・チームマネジメント・事業計画への関与が増えていきます。
AIコンサルタント / 事業開発自社AIソリューションの事業化を推進する立場として、外部顧客への提案・導入支援・新規事業開発にも携わるポジションです。技術×ビジネスの両輪でスカイウイルの成長を牽引する役割を担います。

AI 口コミまとめ

口コミサイトの集計データによると、総合評価は5点満点中3.2〜3.5点程度と中程度の評価となっています。成長意欲のある若手エンジニアが多く活躍しており、資格取得支援や社内勉強会など学習環境の充実度は比較的高く評価されています。一方で、平均年収は業界水準と比べてやや低めとの声もあり、給与面での満足度には課題が見られます。月平均残業時間は口コミサイトの集計では17〜20時間程度と報告されており、働き方についてはプロジェクト・担当領域によって差があるようです。

【ポジティブな評価】
1. 学習・成長環境：資格取得費用の全額会社負担・報奨金制度、e-ラーニング、社内勉強会（AWS・Azureのハンズオン等）が充実しており、スキルアップを積極的に支援する文化が根付いているとの評価が多い。
2. キャリア形成支援：半期ごとの評価面談と市場価値に基づく昇給制度、LV1〜LV9の可視化されたキャリアパスにより、自身の成長目標を明確に設定しやすい。
3. 人間関係・社風...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り404文字)

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※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。