1166【Dev】AIプロダクトエンジニア（LLM新規事業 / 立ち上げメンバー）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• LLM・生成AIを活用したアプリケーション開発経験（RAG、エージェント、プロンプトエンジニアリング等）
• TypeScript / Python いずれかを用いたバックエンド開発経験
• ビジネス要件をもとにした技術要件定義・アーキテクチャ設計の経験
• AWS / Azure 等クラウドサービスを用いたシステム構築経験
• Docker を用いたコンテナ化・開発環境構築の経験
• 業務委託エンジニアとの協業・チケット設計・コードレビュー経験

• 不確実性の高い環境での自律的な課題設定力:
  用途探索フェーズという正解のない環境で、ビジネス要件を技術的に分解し、自ら設計・推進できる能動的な姿勢が求められます。
• ビジネスサイドとの高い翻訳力・コミュニケーション能力:
  コンサルタント・PdM・デザイナー・リサーチャーと密に連携し、ビジネス要件を技術要件へと的確に落とし込む能力が必要です。
• タスク分解・チーム開発推進力:
  業務委託エンジニアと協業する場面が多く、チケット設計やレビューを通じた開発推進が重要なミッションです。適切なタスク粒度の設計と進捗管理能力が求められます。
• 技術トレンドへのキャッチアップ力と学習意欲:
  LLM領域は技術変化が激しく、最新のDeep ResearchやナレッジグラフなどのAI技術を継続的に吸収し、プロダクトに取り込む姿勢が求められます。
• 試行錯誤を楽しめる実験的思考:
  泥臭い試行錯誤を繰り返しながらPoCを積み上げていくフェーズのため、失敗を恐れず仮説検証を繰り返せるマインドセットが重要です。

• ナレッジグラフ・グラフDBの設計・実装経験:
  ナレッジグラフを活用したLLMの精度向上や情報構造化に取り組む機会があり、関連する実装経験は即戦力として高く評価されます。
• Vue.js / Node.js を用いたフロントエンド〜BFF層の開発経験:
  使用技術スタック（TypeScript・Vue.js・Node.js）の経験があると、フロントからバックエンドまで一気通貫した開発推進が可能になります。
• Terraform等IaCを用いたインフラ構築・運用経験:
  Terraformを用いた環境構築の経験があることで、PoCのマルチテナント化や本番環境の整備にも貢献できます。
• エンタープライズ向けSaaS・PaaSの開発経験:
  大企業向けプロダクト特有の非機能要件（セキュリティ・マルチテナント・可用性）への知見を持つ方は即戦力として活躍できます。
• MLOpsエンジニア・機械学習エンジニアとの協業経験:
  構造化エンジン開発チームのMLOps・ML エンジニアと連携する機会があるため、機械学習・AI研究チームとの協業経験は業務推進を加速させます。

• エンタープライズ向けLLMプロダクトの設計・実装スキル:
  PoC段階から実利用を前提としたエンタープライズプロダクトの設計に携わることで、非機能要件・マルチテナント化・スケーラビリティ等の実践的なLLMプロダクト設計スキルが習得できます。
• 生成AI活用の最前線技術（Deep Research・RAG・ナレッジグラフ）:
  Deep Research・ナレッジグラフ・RAG等の最先端LLM活用技術を、実プロダクトとして社会実装する経験が得られます。技術論文レベルの知識を実務レベルで体得できる希少な機会です。
• ビジネス要件を技術要件に翻訳するプロダクトリード能力:
  コンサルタントのビジネス要件を起点に技術設計を行い、PdM・デザイナー・研究者と協働するプロセスを通じて、エンジニアリングの枠を超えたプロダクトリード能力が養われます。
• 国産LLM・AI研究成果の実装ノウハウ:
  社内のResearchチームが生み出す研究成果を実プロダクトへ取り込む取り組みを通じて、最新のAI研究を事業実装に繋げるエンジニアリングノウハウが習得できます。
• スタートアップにおける新規事業立ち上げ経験:
  少人数チームで新規事業を設計・推進する経験を通じて、技術以外のビジネス視点・事業判断・優先度設定能力など、起業家的なスキルセットが身につきます。