A【広島】生成AIエンジニア

以下のいずれかの実務経験が1年以上ある方（または同等の経験を有する方）が対象です。

• Pythonの実務経験
• Go・Java・JavaScriptいずれかの言語経験
• RDB（リレーショナルデータベース）の設計・開発経験
• NoSQLデータベースの設計・開発経験

• 能動的な学習姿勢:
  日々進化する生成AI・クラウド技術を自律的にキャッチアップし、新しい技術領域に対して積極的に習得していく姿勢が求められます。
• チームワークの重視:
  仲間が困っているときに手を差し伸べられる協調性と、チームで課題を解決していくスタンスが重要です。部署を超えた社内連携が活発な組織文化に馴染める方が活躍しています。
• 素直・謙虚さ:
  上司や顧客からのフィードバックを素直に受け止め、謙虚に改善できる姿勢が求められます。半期ごとの上司面談でのアドバイスを活かせる方が成長しやすい環境です。
• コミュニケーション力・テンポの良さ:
  顧客との認識合わせやモックアップレビュー、外部システムとの連携調整など、スピーディーかつ明確なコミュニケーションが求められます。
• 先端技術への前向きな姿勢:
  A2Aプロトコル・MCP・LangChainなど新しいフレームワークや概念に対して、好奇心旺盛に取り組める方が組織にマッチします。

• クラウドバックエンド開発経験:
  AWS・Azure・Google Cloudいずれかのクラウドプラットフォームを活用したバックエンドシステムの設計・実装経験があると即戦力として活躍できます。
• 生成AIサービスの実装経験:
  Amazon Bedrock・Azure OpenAI Service・Vertex AIなどを用いたシステム設計・実装経験があれば、入社後すぐに案件へ貢献できます。
• コンテナ・DevOps経験:
  DockerやKubernetesの利用経験、CI/CDパイプライン構築経験があるとクラウドネイティブな開発をスムーズに進められます。
• LangChain・RAG関連の知識:
  LangChainを用いたRAG実装経験や、プロンプトエンジニアリングの実践知識があるとポジションへの適合度が高まります。

• マルチクラウド生成AIサービス活用スキル:
  Amazon Bedrock・Azure OpenAI Service・Google Cloud Vertex AI Platformを横断的に活用したバックエンド設計・開発・運用スキルが体系的に身につきます。
• エージェント・RAG開発の実践力:
  MCPサーバー実装・A2Aプロトコルを用いたエージェント構築、LangChainによるRAG実装など、最前線の生成AI開発技術を実案件を通じて習得できます。
• クラウドネイティブアーキテクチャ設計力:
  マイクロサービス・サーバーレス（AWS Lambda / Azure Functions / GCF）・コンテナ（Docker / Kubernetes）・CI/CDパイプラインの構築を実務で経験できます。
• AIエンジニアとしての資格・認定:
  社内研修でE資格受験資格が取得できる国内唯一の環境で、AIの専門知識を体系的に学び、JDLA認定資格の取得を目指せます。
• APIセキュリティ・パフォーマンスチューニング:
  認証・認可実装をはじめとするAPIセキュリティ設計や、ログ監視・パフォーマンス最適化のノウハウを実案件を通じて習得できます。