ソフトウェアエンジニア / AI AgentPF・LLMOps

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• LLMを活用したアプリケーション開発経験（RAG・プロンプト管理・評価基盤など）
• LLMOpsに関する知識または実務経験（トレーシング・モニタリング・コスト管理など）
• バックエンドシステム・APIサーバーの設計・開発・運用経験
• クラウドインフラ（AWS / GCP / Azure等）を活用したシステム構築経験
• 分散システムやマイクロサービスアーキテクチャの設計・開発経験
• Python・Go・Java等いずれかの言語での開発経験

• 技術的な課題を自律的に定義・解決する力:
  立ち上げフェーズのプロダクト開発において、仕様が曖昧な状況でも自ら課題を構造化し、技術的アプローチを定義・推進できる主体性が求められます。
• 複数チーム・サービスをまたいだ横断的なコミュニケーション力:
  全社プラットフォームとして複数サービスの開発チームと連携するため、技術的な内容を分かりやすく説明し、合意形成を図るコミュニケーション能力が必要です。
• 抽象化・設計思考力:
  個別サービスの要件を横断的なプラットフォームとして抽象化・汎用化する設計力が求められます。機能の再利用性・拡張性を意識した思考が重要です。
• 変化を楽しむ学習意欲と適応力:
  LLM・AI Agent領域は技術進化が非常に速い分野です。最新の研究・OSSを積極的にキャッチアップし、プロダクトに反映し続ける高い学習意欲が求められます。
• 品質と再現性へのこだわり:
  AIシステムの品質向上とプロダクトとしての再現性を担保するため、評価指標の設計や継続的改善サイクルを回す姿勢・責任感が必要です。

• AI Agentフレームワークの活用経験:
  LangChain・LlamaIndex・AutoGen・CrewAI等のAI Agentフレームワークを用いた開発経験があれば、即戦力として活躍できます。
• オープンウェイトモデルの運用経験:
  Llama・Mistral・Qwen等のオープンウェイトモデルをAPIとしてデプロイ・運用した経験があると、本ポジションの業務に直結します。
• プラットフォームエンジニアリング経験:
  社内向けの共通基盤・開発者向けプラットフォームの設計・構築経験があると、AI AgentプラットフォームおよびLLMOps基盤の開発において強みを発揮できます。
• セキュリティ・ガバナンス設計の知識:
  AIガードレール・コンプライアンス対応・データ保護など、AIシステムにおけるセキュリティとガバナンスに関する知識・経験が歓迎されます。
• 大規模トラフィック環境でのシステム運用経験:
  数千万〜数億ユーザー規模のサービスにおける高可用・低レイテンシなシステム設計・運用経験は、本ポジションの実務に直結します。

• LLMOps・AI Agent基盤の実践的設計・運用スキル:
  トレーシング・評価・プロンプト管理・ガードレール・コスト管理・Gateway開発など、LLMOpsの全領域を実務規模で習得できます。日本最大規模のユーザー基盤での実運用経験は市場価値の高いスキルとなります。
• 最新AI Agentアーキテクチャの設計経験:
  Agent Memory・Multi Agentなどの最新アーキテクチャを、実プロダクトの設計・開発を通じて習得できます。これらは国内でも経験者が極めて少ない希少スキルです。
• 大規模プラットフォームエンジニアリングの知見:
  複数サービスで横断利用されるプラットフォームの抽象化・設計・運用を経験することで、汎用的なプラットフォームエンジニアリングの高度な知見が身につきます。
• AIプロダクトの上流設計力:
  立ち上げフェーズから技術選定・アーキテクチャ設計に携わることで、要件定義から実装・運用までを一気通貫で担うプロダクト設計力が養われます。
• OpenAI・クラウドLLMとの実務連携経験:
  OpenAI・Google Cloud・AWS等の主要LLMプロバイダーとの実際のAPI設計・統合・運用を通じ、エンタープライズ規模でのLLM活用ノウハウが蓄積されます。