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）

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

• 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。

• 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。

• 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。