AIプロンプト/コンテキストエンジニア

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• LLM（GPT、Gemini等）を用いたシステムプロンプト設計・実装経験
• Few-shot、Chain-of-Thought等のプロンプトエンジニアリング手法の実践経験
• AIの回答精度評価・ハルシネーション対策の実務経験
• プロダクトマネージャーや開発チームとの協業・連携経験
• APIパラメータ調整・レスポンス形式定義などのLLM統合経験

• 仮説検証サイクルを回せる思考力:
  「LLMにどのようなインプットデータを与えれば最適な営業支援ができるか」を自ら仮説立案し、実装・評価・改善のサイクルを自律的に回せるPDCA思考が求められます。
• クロスファンクショナルな連携力:
  プロダクトマネージャー・開発エンジニア・ビジネスサイドなど多様なステークホルダーと連携し、技術要件をわかりやすく翻訳・共有できるコミュニケーション能力が必要です。
• 品質へのこだわりと精度追求姿勢:
  AIが生成する回答の品質スコアリングやハルシネーション対策など、細部の精度にこだわり続ける姿勢が重要です。「なんとなく動く」ではなく、ユーザー価値最大化を目指す探求心が求められます。
• 新技術へのキャッチアップ力:
  生成AI・LLM領域は進化が著しく、新たな手法やモデルが次々と登場します。業界動向を自発的にキャッチアップし、業務に応用し続けられる学習継続力が必要です。
• ビジネス課題を起点に考える視点:
  技術的な正確さだけでなく、「営業現場のユーザーにとって本当に有益なアウトプットか」というビジネス視点でAIの挙動を評価・改善できる実践的な思考力が求められます。

• RAG・ベクターDB等のAIアーキテクチャ知識:
  検索拡張生成（RAG）やベクターデータベースなど、LLMに外部情報を連携させるアーキテクチャの理解・実装経験があると即戦力として活躍できます。
• PythonなどのプログラミングスキルとLLM API活用経験:
  OpenAI API・Gemini APIなどのLLM APIをPython等で呼び出し、パラメータ調整やレスポンス処理の実装ができるエンジニアリングスキルは高く評価されます。
• CRM/SFAまたは営業DX領域の業務知識:
  営業プロセスの仕組みや顧客管理システムへの理解があると、「営業現場に最適なAI応答設計」の精度が高まり、プロダクト貢献度が格段に上がります。
• AIプロダクトの企画・プロトタイプ開発経験:
  新機能のアイデア出しからプロトタイプ作成まで担った経験があれば、0→1フェーズのミッションにスムーズに対応できます。

• エンタープライズ向けLLM活用の実践知識:
  実際の営業支援SaaS上でGemini・OpenAI等の複数LLMを扱い、要約・分析・提案など複雑タスクに対するコンテキストエンジニアリングの実装ノウハウが蓄積できます。
• AI品質管理・評価フレームワークの設計力:
  ハルシネーション対策や応答品質スコアリングを実務で行うことで、AI出力の評価基準設計・品質保証プロセスの専門性が身につきます。
• テックリードとしてのチームマネジメント経験:
  4名構成のAIチームにおいてリードポジションとして技術面でチームをけん引する経験が積め、マネジメントスキルとプレゼンス向上につながります。
• 多業種ビジネスドメイン知識:
  185業種以上の企業を顧客に持つプロダクト開発を通じ、業界横断的なビジネス課題理解と、それをAIで解決するドメイン適用力が培われます。
• 生成AIプロダクトの新機能企画・立案能力:
  AIを活用した新機能のアイデア出しとプロトタイプ作成に継続的に関与することで、プロダクト思考とAI機能企画のスキルが体系的に身につきます。