【プロダクトマネジメント室】LLMエンジニア_GenAI Enablement

年収

600万円〜800万円

勤務地

東京都

職務内容

私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。

現在は、

IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」
ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」
経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」
開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」
テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」

といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。

また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。

採用サイト
会社説明資料

■募集背景

生成AIの登場は、プロダクト開発にとどまらず、産業構造やビジネスモデル、人々の働き方そのものを大きく変えるパラダイムシフトをもたらしています。私たちファインディも、既存事業の成長を生成AIで加速・高度化させながら、生成AIを起点とした新しい価値創出に全社で取り組んでいます。
その推進役を担うのが、プロダクトマネジメント室のGenAI Enablementチームです。
各事業におけるLLM・生成AIの活用テーマの発掘から、RAGやLLMアプリケーションのPoC・本番運用、社内業務の効率化・自動化まで、生成AIを「事業成果」につなげる役割を担っています。
事業の急成長に伴い、LLMで解くべき課題は増え続けています。
プロダクトへのLLM実装と全社のAI活用（イネーブリング）の両面で取り組みの幅を広げていくため、今回、自ら手を動かしながらLLMで価値を生み出し、社内のAI活用も推進していけるLLMエンジニアを募集します。

■Mission

生成AIの登場は、プロダクト開発のあり方から人々の働き方までを根本から変えるパラダイムシフトをもたらしています。私たちはこの変化に「対応」するのではなく、データと生成AIを武器に自ら変化を生み出していく存在でありたいと考えています。
このポジションは、事業・ユーザーの課題に深く向き合い、LLMの実装を通じて価値を生み出しながら、ファインディ全体のAI活用を一段引き上げていく役割を担います。
最先端技術を手段として使いこなし、「技術立国日本を取り戻す」挑戦を現場の最前線から推進していくことをミッションとします。

■具体的な業務内容
LLMを活用したプロダクト開発
RAGやLLMアプリケーションの設計・実装・PoC
プロンプト設計、エージェント／ワークフローの構築
本番環境へのリリース、運用設計、精度・品質改善
LLMOps・基盤整備
LLMアプリの評価設計、精度・コスト・レイテンシのモニタリングと改
CI/CDやデプロイ基盤の構築・運用改善
ビジネスサイドとの連携・社内AI活用推進
ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与
生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行
技術文化の醸成
社内勉強会やコミュニティイベントの企画・リード

※業務の変更の範囲：会社の定める全ての業務

■キャリアパス
エンジニアリング領域への拡張
LLMOps/MLOpsやクラウドインフラ、アーキテクチャ設計など、幅広い知識・スキルを身につけるチャンスがあります。
ビジネス視点の獲得
経営陣やPdMと近い距離で動くため、プロジェクトの優先順位やロードマップに深く関わり、データと生成AIを活用した意思決定を実践できます。
専門性の深化（IC）／リーダーシップの両軸
エキスパートとして専門性を究める道と、将来的にチームリーダーや部門責任者を目指す道の双方が開かれています。
■この仕事の魅力
最先端のLLM技術を事業に実装できる
PoCで終わらせず、RAGやエージェントを本番プロダクト・社内業務に実装し、成果につなげる経験が積めます。
ファインディならではの独自データを扱える
「エンジニア個人と開発組織」「キャリア」「テックイベントの動向」など、ファインディの複数事業を通じてしか得られない独自性の高いデータを活用し、LLMやプロダクトの価値を高めていけます。
事業成果へのダイレクトな貢献
自分が手がけた実装がリアルタイムで事業成長に結びつくやりがいがあります。経営層やビジネスサイドとの距離も近い環境です。
外部知見を活かせる学びの環境
社内外のコミュニティや勉強会に積極的に参加できる環境があり、進化の速いLLM領域の知見を常にキャッチアップしながら成長できます。
■開発環境

フレームワーク：PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Flask
インフラ・ミドルウェア：AWS, Google Cloud, MySQL, Redis, Docker, ElasticCloud
CI/CD：GitHub Actions
ツール：Jupyter, BigQuery, Google Data Studio, Vertex AI, Datadog, GitHub, Slack
生成AI関連ツール・フレームワーク：ChatGPT, Claude, Gemini, Dify, Devin, AWS Bedrock, cohere, Scribe, Cline, Cursor, Notion AI, NotebookLM,LangChain,Pydantic AI

企業名

ファインディ株式会社

本社所在地

東京都品川区大崎一丁目2番2号アートヴィレッジ大崎セントラルタワー5階

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険雇用保険厚生年金労災保険

休日休暇

■勤務時間 10:00〜19:00（実働8時間） ※時差出勤制度あり（8:00〜10:00にて30分単位で稼働開始時間を選択可（1ヶ月毎に変更可、一部部署では8:00〜11:00で選択可） ※現在、週3程度の出社をお願いしております。 ■休日・休暇・完全週休2日制（土日祝日）・年末年始休暇・特別休暇・年次有給休暇10日～20日（入社日に5日間付与、入社半年後に5日付与） ※その他会社規定による休日あり

情報更新日

2026/06/25

応募依頼する

気になる

AIが推定した求人関連情報

想定給与

600万円〜800万円

リモートワーク

平均年齢

30歳

ポジションの魅力

最先端LLM技術を本番プロダクトに実装できる:
PoCで終わらせず、RAGやエージェントを本番プロダクト・社内業務に実装し、事業成果に直結する経験が積めます。生成AIの最前線技術を実際のサービスに活かせる環境です。
ファインディ独自の希少データを活用できる:
エンジニア個人のキャリアデータ、開発組織の生産性データ、テックイベント動向など、複数事業を通じてしか得られない高付加価値データをLLM開発に活用できます。
経営層・ビジネスサイドと近い距離で働ける:
プロダクトマネジメント室のGenAI Enablementチームという全社横断ポジションのため、経営陣やPdMと密接に連携し、プロジェクトの優先順位やロードマップに深く関わることができます。
シリーズDまで調達済みの急成長スタートアップ:
累計調達額は43億円に達し、インド・韓国・台湾へのグローバル展開も進行中。成長フェーズの最前線で事業インパクトの大きい仕事を担えます。
技術文化・学習環境が充実している:
社内外の勉強会・コミュニティイベントへの積極参加が奨励されており、進化の速いLLM領域の知見を常にキャッチアップしながら成長できる環境が整っています。

必須スキル（ハード）

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・エージェント・ワークフロー構築など）
Pythonを用いた機械学習・自然言語処理の実装経験
プロンプトエンジニアリングの実務経験
本番環境でのLLMアプリケーションのリリース・運用経験
AWS / Google Cloud 等のクラウドインフラを用いた開発・運用経験
LangChain・Dify・Pydantic AI等の生成AI関連フレームワークの利用経験

必須スキル（ソフト）

ビジネス課題を技術で解くアプローチ:
ユーザーや事業の課題に深く向き合い、技術を「手段」として使いこなし、成果につなげる志向性が求められます。
スピード感と前向きな姿勢:
会社のバリューである「スピード」「前向き」を体現し、変化の激しいLLM領域でも素早く試行錯誤できるアクション志向が必要です。
ビジネスサイドとのコミュニケーション能力:
要件定義や体験設計においてビジネスサイドと協力するため、技術と非技術の橋渡しができるコミュニケーション力が求められます。
チームワークと情報発信意欲:
社員間のコミュニケーションを積極的に行い、知見を社内外に発信していく姿勢が評価されます。一人で黙々と作業するスタイルよりもチームで動ける人が向いています。
自律的な学習・キャッチアップ力:
急速に進化するLLM領域において、最新動向を自ら収集・習得し続けられる継続的な学習意欲が必要です。

歓迎スキル

LLMOps・MLOpsの構築経験:
LLMアプリの評価設計、精度・コスト・レイテンシのモニタリング、CI/CDパイプライン構築など、運用基盤整備の経験があると即戦力として活躍できます。
データ分析・BigQuery等の活用経験:
BigQueryやGoogle Data Studioを用いたデータ分析・可視化の経験があると、プロダクト改善の意思決定に貢献できます。
社内AI活用推進・イネーブリング経験:
社内勉強会の企画・リードや、業務効率化施策の提案・実行など、組織横断でAI活用を推進した経験は高く評価されます。
HRTech・EdTech等の事業ドメイン知識:
エンジニア転職・組織開発・SaaS事業など、ファインディの事業領域に関するドメイン知識があると業務理解が早まります。

この求人で得られるスキル

LLMプロダクト開発の実践的スキル:
RAGシステム・エージェント・ワークフロー構築から本番リリースまで、LLMアプリ開発のフルサイクルを経験できます。PoC→本番化という実践経験は市場価値の高いスキルです。
LLMOps・MLOpsの運用設計力:
評価設計、コスト最適化、レイテンシ改善、CI/CDパイプライン構築など、LLMを安定稼働させるためのオペレーション技術を体得できます。
プロダクト・ビジネス両面の視点:
経営層やPdMと近い距離で動くことで、技術だけでなくプロジェクトの優先順位判断・ロードマップ策定・事業成果への貢献という「ビジネス視点」も養われます。
生成AIイネーブリング推進力:
全社横断での社内AI活用推進・勉強会企画・業務自動化施策の実行を通じて、組織のAIリテラシー底上げを牽引するスキルが身につきます。
希少な独自データを活用したLLM開発経験:
エンジニアキャリアデータや開発組織データという希少なデータセットを用いたLLM開発経験は、ポートフォリオとして高い差別化価値を持ちます。

キャリアマップ

現在ポジション（LLMエンジニア / GenAI Enablement）
シニアLLMエンジニア RAG・エージェント開発の実績を重ね、LLMOpsや評価設計など基盤整備まで担うシニアエンジニアへ。技術的難易度の高い設計・意思決定を主導できるポジションです。
テクニカルリード / AI専門エキスパート（IC）特定の技術領域（LLMOps・アーキテクチャ設計・クラウドインフラ等）を極めるIndividual Contributorとして、組織内外で高い専門性を発揮するキャリアパスです。
チームリーダー / GenAI Enablement責任者チームのミッション・ロードマップを主導し、複数のLLMプロジェクトを横断的にマネジメント。メンバー育成や採用にも関与するリーダーシップを発揮するポジションです。
プロダクトマネジメント室部門責任者 / 経営幹部全社のAI戦略立案・推進を担い、事業成長を技術とデータで牽引する経営層に近いポジション。グローバル展開においてもAI活用を主導できるキャリアの頂点です。

AI 口コミまとめ

口コミ全体としては、スタートアップのスピード感と成長機会の多さ、若手への裁量権の大きさが高く評価されています。一方で、給与水準については入社時の交渉や年齢・等級によってばらつきがあるという声も見受けられます。リモートワークの柔軟性や育休・産休取得のしやすさについてはポジティブな評価が多く、働き方の自由度は業界内でも高い部類に入ると言えます。全体的にはビジョン・バリューへの共感度が高いメンバーが集まる組織という評判です。

【ポジティブな評価】
1. 成長機会と裁量の大きさ: 今後規模が拡大するとされる事業に携われる点、若手への裁量権の大きさが魅力として挙げられています。成果を出せば1〜2年でチームリーダーへの昇進も可能とされています。
2. 働き方の柔軟性: フルリモート勤務の実績があるほか、育休・産休が男女問わず取得しやすい環境であり、育休復帰後の活躍事例も存在します。
3. 評価制度の透明性: 半期ごとのMBO形式の査定で、目標達成率が細かく設定されており、一定の納得感があると評価されて...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り478文字)

会員登録をして、
AI 口コミ全貌をチェック！

無料会員登録をする

応募依頼する

気になる

※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。