A【札幌】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いずれかの言語の実務経験
• 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

• 素直さ・謙虚さ・能動性:
  自ら考えて動く姿勢と、チームメンバーや顧客の意見を素直に受け入れる柔軟性が求められます。上下関係に関わらず、学ぶ姿勢を持ち続けられる人物が評価されます。
• チームワークへの強いコミット:
  個人の成果よりもチームとしての成果を重視する企業文化が根付いています。チームに積極的に貢献し、メンバーと協調して課題を解決できることが重要です。
• スムーズなコミュニケーション力:
  顧客との認識合わせや社内での情報共有において、テンポ良く分かりやすく意思疎通できる力が求められます。特に顧客折衝やモックアップを用いた要件確認など、対話型の業務が多い環境です。
• 先端技術への好奇心と学習意欲:
  日々進化する生成AI・クラウド技術を迅速にキャッチアップし、最新ソリューションを提供し続けるために、技術トレンドへの強い関心と自発的な学習姿勢が不可欠です。
• 課題解決思考:
  顧客の業務プロセス上の課題を特定し、生成AIやRPAなど適切な技術を選定・提案できる論理的な思考力が求められます。技術ありきではなく、課題解決を起点に動ける姿勢が重要です。

• クラウドプラットフォームでのバックエンド開発経験:
  AWS・Azure・GCPなどのクラウド上でAPIやサーバーレスアーキテクチャを用いたバックエンド開発を経験していると、即戦力として活躍できます。
• 生成AIサービスを活用したシステム設計・実装経験:
  ChatGPT APIやClaude API等の生成AIサービスを組み込んだシステムの設計・実装経験があると、プロジェクトへのアサインがスムーズになります。
• RAGやエージェント開発の経験:
  LangChain等のフレームワークを用いたRAG構築やAIエージェント実装の経験があると、チームへの即貢献が期待されます。
• コンテナ・CI/CDの経験:
  DockerやKubernetesを使ったコンテナ環境の構築・運用やCI/CDパイプラインの整備経験があると、開発効率向上に貢献できます。

• マルチクラウド生成AIサービスの実践スキル:
  Amazon Bedrock・Azure OpenAI Service・Google Cloud Vertex AIなど、主要クラウドの生成AIサービスを活用したバックエンドシステムの設計・開発・運用スキルを体系的に習得できます。
• RAG・エージェント開発の専門技術:
  LangChainを使ったRAG実装やMCPサーバー設計・エージェント構築など、生成AI開発のコア技術を実務を通じて習得できます。A2AプロトコルやFastAPI・Django・Flaskなど最新フレームワークの経験も積めます。
• クラウドネイティブ開発スキル:
  マイクロサービスアーキテクチャやサーバーレスアーキテクチャ（AWS Lambda等）、Dockerコンテナ、CI/CDパイプライン構築など、モダンな開発手法全般を習得できます。
• AIシステムのセキュリティ・品質管理:
  APIの認証・認可実装、プロンプトエンジニアリングによる精度向上、パフォーマンスチューニング、ログ監視など、AIシステムを本番運用するための品質・セキュリティスキルが身につきます。
• E資格取得によるAI深層技術の理解:
  社内研修でJDLA認定のE資格受験資格を取得でき、ディープラーニングの理論的背景から実装まで体系的に学ぶことができます。AI分野の高い専門性を公式資格として証明できます。