【AMBL株式会社】AD/自然言語処理アーキテクト

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• 既存の生成AIモデル（OpenAI / Gemini / Claude等）のAPIを活用した開発経験
• 開発言語を用いたWebアプリケーション開発経験
• RAG（検索拡張生成）に関する知識・開発経験
• Grafanaを用いたクラウド基盤のシステム監視設定経験
• 自然言語処理のアルゴリズムおよびシステムの開発経験

• 課題の本質を捉える力:
  エンドクライアントとの技術ディスカッションや業務分析を通じて、表面的な要望の背後にある真の課題を特定し、実現可能な技術案に落とし込む能力が求められます。
• 技術を平易に伝えるコミュニケーション力:
  PM・Biz側への技術提案・交渉・仕様調整など、非エンジニアに対して複雑な技術内容をわかりやすく説明し、合意形成を図る能力が重要です。
• 自律的な仮説構築・実行力:
  「なぜそれをやるのか」という本質的な問いから出発し、自ら仮説を立て、PoC仮説設計から実装・評価まで主体的に推進できる姿勢が求められます。
• チームを牽引するリーダーシップ:
  ジュニアメンバーへの技術支援やコードレビューを通じて、チーム全体の技術力底上げに貢献できる指導力・育成力が期待されます。
• 変化への適応力と継続的学習姿勢:
  LLMを中心とする生成AI領域は技術トレンドの変化が激しく、常に最新技術をキャッチアップし、プロジェクトに迅速に反映できる継続的な学習姿勢が必要です。

• LLM評価設計の経験:
  指標設計・ベンチマーク設計など、LLMの出力品質を定量的に評価する仕組みを構築した経験があると、より高度な役割を担えます。
• MLOps / LLM-Ops の知識・経験:
  AIモデルを本番環境へデプロイし、安定稼働させるMLパイプラインの設計・実装経験（LangChain、LangGraph等のフレームワーク含む）は即戦力として高く評価されます。
• クラウド（AWS / Azure / GCP）の実務経験:
  生成AIサービスの基盤となるクラウドインフラの設計・構築・監視の経験は、エンドツーエンドのシステム構築において強みになります。
• Python を用いたAI・機械学習開発経験:
  Pythonによるデータ処理・モデル開発・APIサーバー構築の経験は、LLMを活用した本番システム開発に直結するスキルとして歓迎されます。
• 上流工程（要件定義・システム設計）の経験:
  技術的なアーキテクチャ設計だけでなく、要件定義や業務フロー設計まで対応できる経験があると、クライアントとの折衝においてより高い付加価値を発揮できます。

• 生成AI・LLMの実践的アーキテクチャ設計力:
  RAG・マルチLLM・AIエージェントなど最先端の生成AI技術を用いたシステムを、本番稼働レベルで設計・構築する実践力が身につきます。PoCから本番導入まで一貫して担当するため、単なる実験ではなく実用システムの知見が得られます。
• AI評価・品質管理の専門スキル:
  LLMの評価指標設計・ベンチマーク設計・ハルシネーション対策など、生成AIシステムの品質を担保するための評価設計スキルが習得できます。この領域は市場でも希少な専門性です。
• テクニカルリード・エンジニアリングマネジメント力:
  ジュニアメンバーへの技術支援・コードレビュー・仕様調整を通じて、チームを技術的に牽引するリードエンジニアとしてのスキルセットを体系的に構築できます。
• クライアントへの技術提案・コンサルティング力:
  エンドクライアントとの技術ディスカッションや業務分析・PoC仮説設計を繰り返すことで、AIを活用したビジネス課題解決の提案力・折衝力が養われます。将来のPM・コンサルタントへの土台となるスキルです。
• AIプロジェクト全体のマネジメント経験:
  技術選定から設計・開発・本番導入・チーム育成まで一気通貫で担当することで、AIプロジェクトのライフサイクル全体を俯瞰するプロジェクトマネジメント能力が身につきます。