ソフトウェアエンジニア（生成AI） / ローカル・UGC

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• LLM・生成AIを活用したアプリケーション開発経験
• バックエンド開発経験（Kotlin/Java+Spring Boot、Python+FastAPI、Goのいずれか）
• フロントエンド開発経験（React、Next.js、Remixのいずれか）
• APIやデータベース・バッチ処理などのシステム設計・開発経験
• プロンプトエンジニアリングの実務経験

• 自律的な課題発見・推進力:
  曖昧な要件をブレイクダウンし、自ら課題を定義して開発を推進できる主体性が求められます。
• チームでの協調・コードレビュー能力:
  チームメンバーのコードに対して建設的なフィードバックを行い、コード品質を全体として高められるコミュニケーション力が必要です。
• 技術変化への適応力:
  生成AI領域は技術進化のスピードが極めて速く、新しいモデルやフレームワークを継続的にキャッチアップし、実務に取り入れる姿勢が不可欠です。
• ユーザー視点での品質意識:
  数千万ユーザーが利用するサービスを対象とするため、自動評価・モニタリングの仕組みを構築し、品質を維持・改善し続けるこだわりが求められます。
• 横断的なステークホルダーとの連携力:
  ビジネスサイド・他部署のエンジニアと密に連携し、AIソリューションの提案から実装・運用まで一貫して進めるための調整力が重要です。

• 大規模分散システムの設計・運用経験:
  大規模システムあるいは分散システムの設計・分析・問題解決に関する専門的な知見があると即戦力として活躍できます。
• LLMOpsの構築・運用経験:
  プロンプト管理・モデルのバージョン管理・改善プロセスの自動化など、LLMを本番環境で安定稼働させるためのオペレーション経験は高く評価されます。
• RAG・AIエージェントの実装経験:
  Tool CallingやRetrieval-Augmented Generation（RAG）など、LLMをより実用的なシステムへ組み込む応用技術の知識・実装経験があれば歓迎されます。
• JVMチューニング経験:
  JVMの内部構造やGarbage Collectionについての理解およびチューニング経験があると、バックエンド開発においてより高いパフォーマンスを引き出せます。
• 地図・ローカルサービス領域への興味・知見:
  Yahoo!マップ・Yahoo!カーナビなど位置情報・ローカルサービスへの関心、または地図データや拠点情報管理に関する知見があるとミッションへの貢献度が高まります。

• プロダクションレベルのLLMシステム設計・運用スキル:
  実際に数千万ユーザーが使うサービスにLLMを組み込む経験を通じて、プロンプト設計から自動評価・モニタリングまでLLMOpsの全工程を習得できます。
• マルチスタック開発能力:
  Kotlin/Java・Python・GoのバックエンドからReact/Next.jsのフロントエンドまで、幅広い技術スタックを実務で横断的に扱うスキルが身につきます。
• 大規模データ・システムに関するエンジニアリング経験:
  LINEヤフーが保有する国内最大規模のユーザーデータ・地図データを扱う中で、大規模分散システムの設計・運用ノウハウを実践的に習得できます。
• AIソリューションの企画・提案力:
  クライアント（事業部）のニーズを把握し、AIを用いた解決策を提案・実装するサイクルを繰り返すことで、技術とビジネスをつなぐAIプロデュース力が養われます。
• コードレビュー・技術品質向上のリーダーシップ:
  チームのコードレビュー文化の中心を担うことで、技術的負債の抑制や設計品質の向上をリードするエンジニアリングマネジメントの素地が形成されます。