【開発】AIエンジニア

以下のいずれかの経験・スキルが求められます。

• 機械学習・生成AI（LLM含む）を活用したアルゴリズムの調査・実装経験
• AIモデルの精度評価・改善など仮説検証プロセスの実務経験
• Pythonによる機械学習・AIアプリケーション開発経験
• AIエンジンや機械学習モデルの設計・開発・テスト経験
• モック開発からシステム開発への移行（ブリッジ）経験

• 自律的な課題探索力:
  ニーズベースの技術開発のため、ユーザー課題を自ら発見し、技術的解決策を主体的に提案・検証できる姿勢が求められます。
• 仮説思考・PDCAサイクルの実践力:
  技術の精度評価や改善を繰り返す仮説検証プロセスを正確かつスピーディに回せる論理的思考力が必要です。
• クロスファンクショナルなコミュニケーション力:
  経営層・企画者・他エンジニアとダイレクトにディスカッションする場面が多く、技術的知見を非技術者にも分かりやすく伝えるスキルが求められます。
• 変化への高い適応力:
  Web3・生成AIという急速に進化する分野での開発のため、新技術のキャッチアップと自己学習を継続できる柔軟性が重要です。
• 実用化志向の開発マインド:
  基礎研究ではなく実用化が目的のため、"動く・使えるプロダクト"を意識した実装力と、完成度よりもスピードと改善サイクルを重視するマインドが必要です。

• ブロックチェーン・Web3技術への知見:
  スマートコントラクトやNFT、ウォレット技術などWeb3領域の基礎知識があると、プロダクトのドメイン理解が深まり即戦力として活躍しやすくなります。
• LLMファインチューニング・プロンプト設計の経験:
  GPT-4などの大規模言語モデルをファインチューニングした経験や、効果的なプロンプト設計の知見は、BLOCKSMITH AI Labの開発活動に直接活かせます。
• クラウド環境（AWS/GCP/Azure）でのAIモデル運用経験:
  クラウド上でのモデルデプロイやMLOpsの経験があると、モックから本番システムへのブリッジ工程でスムーズに貢献できます。
• ゲーム・エンタメ業界でのソフトウェア開発経験:
  KLabグループが持つゲーム開発のノウハウを活かした事業が中心のため、ゲームやエンタメ領域での開発経験は親和性が高く評価されます。

• Web3×AI融合の実装スキル:
  ブロックチェーン技術と生成AIを組み合わせたアプリケーション開発の実務経験は、現時点で希少価値が高く、将来的な市場価値の向上に直結します。
• ニーズベースAIプロダクト開発のノウハウ:
  LLM自体の開発ではなく、ユーザーニーズに基づくアプリケーションレイヤーでのAI実装・精度改善サイクルを繰り返すことで、実用的なAIエンジニアリングの方法論が身につきます。
• スタートアップでの幅広い技術領域経験:
  少数精鋭のため、技術開発からモック開発・本番組み込みまでを一貫して担当でき、エンジニアとしての幅広いスキルセットと事業視点が養われます。
• IPOプロセスへの参画経験:
  2028年のIPOを目指す企業でのキャリアを通じて、急成長フェーズのスタートアップ運営・組織づくり・IR対応など、上場準備フェーズの実務経験が得られます。
• 顔認証・ウォレット等の先端技術への知見:
  特許取得済みの顔認証Web3ウォレット技術など、最先端のセキュリティ・認証技術の設計・開発に携わることで、希少性の高い技術的専門性を獲得できます。