【AIエンジニア】ロジポケをAIネイティブな開発組織へ。ノンデスク産業のOSをAIで再定義する

以下のすべての経験・スキルが求められます。

• Webアプリケーションの開発実務経験（3年以上）
• ChatGPT等のLLM APIを利用したツール・機能の開発経験（個人・業務問わず）
• 最新のAI技術を自らキャッチアップする習慣・継続的な学習姿勢

• オーナーシップ・当事者意識:
  AI組織立ち上げフェーズにおいて、技術選定から実装・改善まで自ら主体的に推進できる当事者意識が求められます。指示を待つのではなく、自分で課題を発見し解決策を提案・実行できることが重要です。
• ビジネス視点での技術判断力:
  PdM・セールスと連携してPoC（技術的実現可能性の検証）を担うため、単なる技術実装にとどまらず、事業価値・顧客価値を起点に技術を選択・判断できる視点が必要です。
• 変化への適応力と学習意欲:
  コーディングエージェントを前提とした新しい開発体制への移行など、急速に変化する技術・組織環境に対して前向きに適応できる柔軟性と好奇心が求められます。
• クロスファンクショナルなコミュニケーション能力:
  ビジネスチーム（営業・CS）や経営層ともコミュニケーションが多い環境のため、技術情報を非エンジニアにも分かりやすく伝え、協働しながら成果を出せるコミュニケーション能力が重要です。
• 品質へのこだわりと高い倫理観:
  AI機能の品質を担保するEval（評価）・改善サイクルを自ら設計・運用するため、「動けばよい」ではなく、信頼性・安全性・精度に対して真摯に向き合う姿勢が求められます。

• LLM・生成AI関連の実務経験:
  RAG、Function Calling、Fine-tuningなどのLLM応用技術や、OpenAI / Anthropic / Google等のAPI活用経験があると即戦力として活躍できます。
• MLOps・データ基盤構築の経験:
  現場から収集される非構造化データのクレンジング・パイプライン構築、MLOps（モデル管理・デプロイ・モニタリング）の実務経験は大きなアドバンテージになります。
• OCR・音声認識技術の活用経験:
  FAXや手書き書類の自動データ化（OCR × LLM）や音声認識・要約技術の実装経験があると、本ポジションのコア業務に直結します。
• スタートアップ・ゼロイチ開発の経験:
  新規プロダクトの0→1開発やAI組織立ち上げなど、不確実性の高い環境での開発経験がある方は、このポジションの立ち上げフェーズを牽引する上で大きな強みとなります。
• アジャイル開発・スクラムの実務経験:
  1週間スプリントでのアジャイル開発を採用しているため、スクラムやカンバン等のアジャイル手法を用いた開発経験があると、チームに即なじめます。

• 最先端LLM・生成AI実装スキル:
  FAX・手書き書類のOCR×LLM自動構造化、電話応対・配車業務の要約・オートメーション化など、リアルな業務課題に対してLLMを実装するハンズオン経験が積めます。業界固有の一次データを使った実践的なAIエンジニアリングスキルが身につきます。
• AIネイティブ開発組織の設計・推進スキル:
  コーディングエージェント（Claude Code / Devin等）を活用した開発生産性最大化の手法や、AIを前提とした開発フロー・レビュー基準・ガードレールの設計など、次世代の開発組織づくりを主導する希少な経験が得られます。
• Eval（AI評価）設計・MLOps運用スキル:
  AI機能の品質を担保するための評価サイクル設計・運用経験は、今後のAIエンジニア市場で非常に需要が高い希少スキルです。プロダクション環境でのAIシステム品質管理の実務知識が習得できます。
• 事業・プロダクト視点のエンジニアリング経験:
  PdM・セールスと連携しながらPoC立案から実装・グロースまでを一貫して担うため、技術だけでなくビジネス・プロダクト視点でAIを活用する思考力が養われます。将来的にテックリードやCTO候補としてのキャリアに直結します。
• 物流・ノンデスク産業ドメイン知識:
  日本の社会インフラを担う物流・運送業界特有の業務フロー・規制・課題に対する深い理解が得られます。この業界特化のドメイン知識は、同領域のVertical SaaS市場において強力な差別化要因となります。