仕事内容仕事概要
DeNAでは、AIネイティブな新規事業を次々と立ち上げています。生成AIを活用した言語学習、受験学習の伴走型コーチング、AI×ゲームによる新しい体験など、その領域は多岐にわたります。
本ポジションは、AI技術開発部のソフトウェアエンジニア(LLM)として、これら複数の新規事業のいずれかに入り、LLMを活用した機能・ワークフローの開発と継続改善を担うポジションです。
業務では、サービス開発の現場に密に入り、PdMやフルスタックエンジニアとワンチームで、複雑なLLMワークフローの設計・実装、プロンプトとワークフローの改善、評価ハーネスやログ基盤の整備を担います。作って終わりではなく、実ユーザーに提供されるプロダクトの中で、出力品質・応答速度・コスト・安定性を粘り強く改善していくことを期待しています。必要に応じて、推論基盤、ファインチューニング用の実験・実行環境、GPUワークロード基盤など、LLMプロダクトを支える基盤領域にも関わります。
職務詳細
ご自身のスキル適性や志向性を踏まえ、以下のいずれかのプロジェクトでLLMワークフロー開発とLLMOpsを担当いただきます。
展開中の主なプロジェクト例
AI英会話アプリ
LLMによるシナリオ生成とエージェント技術を用いた、挫折しない言語学習体験の構築
AI受験コーチング
手書き答案の思考プロセス分析と学習計画の自動最適化により、教育格差を解消する伴走型プロダクト開発
AIネイティブゲーム
AIをゲームバランスや体験の核に据えた、新しいエンターテインメントの創造
ミッション
LLMプロダクトの「動く」を「ユーザー価値」に引き上げる
個別プロダクトのLLMワークフローを、実ユーザーの反応やログに基づいて継続的に改善する
評価、ログ、推論、運用の仕組みを整え、データドリブンな改善基盤を作る
業務内容
LLMワークフローの設計・実装
多段プロンプト、条件分岐、ツール呼び出し、エージェントワークフローの設計・実装
LangChain / LangGraph等を用いたワークフロー構築、既存ワークフローの改善
ストリーミング、コンテキスト長・出力トークン管理、リトライ、タイムアウト、フォールバックなどLLM特有の挙動を踏まえた設計
LLMマイクロサービスの実装
評価用・アノテーション用社内ツールの実装
プロダクト開発・運用改善
PdMや事業部エンジニアと連携した要件定義、コア価値・コアユーザーの探索
ユーザー体験上の課題がLLMワークフロー、UI/UX、サーバー、データのどこにあるかを切り分けるための仕組みづくり
立ち上げ期は検証速度を重視し、運用改善期は保守性・スケーラビリティを高める開発
本番運用に必要なセキュリティ、権限管理、監査ログ、障害対応、コスト管理
LLMOps・評価基盤の構築
入出力ログ、ユーザー行動ログ、評価ログの収集・構造化・保存設計
評価データセットや評価ケースを用いた評価ハーネスの構築
LLM-as-a-judge、自動評価、回帰テスト、品質モニタリングの仕組み化
プロンプトやワークフロー変更の影響を定量的に確認できるCI/CD・検証フローの整備
レスポンス品質、レイテンシ、コスト、エラー率などの可視化・監視
利用技術・開発環境
開発言語
Python
SQL
LLM / AIアプリケーション
OpenAI API、Anthropic Claude、Google Gemini、その他LLM API
LangChain、LangGraph
RAG、ベクトル検索、Embedding、AIエージェント
LLM-as-a-judge
インフラ
Google Cloud
Cloud Run
Cloud SQL
BigQuery
Vertex AI / Agent Builder
Cloud Logging
Docker
Terraform
GitHub Actions
開発支援ツール
GitHub
Claude Code
Codex
Cursor
Devin
働き方
週5日の渋谷オフィス出社を前提としています。
0→1フェーズの小さなチームでの密なコミュニケーションを重視しているため、基本的にはオフィスでの勤務となります。ただし、体調不良やご家庭の都合など一時的なご事情によっては、一部リモート勤務とすることもご相談可能です。
経験・資格必須スキル
toCまたは多数のユーザーが利用するLLMプロダクトにおいて、出力品質・応答速度・コストなどを改善した経験
Pythonを用いた開発経験
クラウド環境でのサービス開発・運用経験
PdMなど複数職種と連携して仕様策定からリリースまで推進した経験
日本語による円滑なコミュニケーション能力と、技術的な課題や仕様を明確に説明・議論できる能力
歓迎スキル
Pythonを用いたWebバックエンドシステム開発・運用経験
LLMプロダクト、AIエージェント、RAG、LLMOpsの開発・運用経験
LangChain / LangGraph等を用いた複雑なLLMワークフローの構築経験
評価ハーネス、LLM-as-a-judgeの構築経験
vLLM、TensorRT-LLM、量子化、バッチング、キャッシュ設計など推論最適化の経験
BigQuery等を用いたログ設計・可視化・モニタリングの経験
セキュリティ、可用性、パフォーマンス、コストを考慮した本番システム設計の経験
Cursor、Devin、Claude Code等のAIネイティブな開発ツールを活用した開発経験
求める人物像
LLMプロダクトをPoCや社内RAGで終わらせず、実ユーザーに価値が届く状態まで作り切りたい方
プロンプトやモデルだけでなく、ログ、評価、運用、推論基盤まで含めてプロダクト品質を高めたい方
出力のばらつき、ハルシネーション、遅さ、コスト、評価の難しさに粘り強く向き合える方
事業やユーザー体験に関心を持ち、PdMや事業部と同じ目線で技術判断ができる方
不確実性の高い0→1フェーズでは素早く試し、運用改善フェーズでは保守性・再現性・スケーラビリティを重視できる方
AI開発ツールや新しい技術を積極的に取り入れ、開発生産性を高め続けられる方
勤務地
想定年収
福利厚生・待遇
勤務条件フレックスタイム制
・始業および終業の時間は労働者の決定により委ねる(同社規定による)
・標準となる1日の労働時間：7時間45分(同社規定による)
・コアタイム:なし
※一斉休憩の適用除外あり
土日祝日、年末年始、会社の指定した休日 ※当社規定による
有給休暇：入社初年度は12日、入社次年度以降４月1日現在の勤続年数に応じて15日～20日
※前1年間の出勤日数が全就業日の8割以上の場合に付与されます。
原則3ヶ月
※当社規定による
[賞与：年2回（6月/12月）]
経験・業績・貢献に応じて当社規定により決定します。 ※賞与は、上期（4月-9月）分はその年度の12月、下期（10月-3月）分は翌年度の6月に支払われます。4月入社者は初年度の6月賞与、10月入社者は初年度の12月賞与は、評価対象外のため支給されません。
[給与改定：年2回（5月/11月）]
Recruiting No.
社名
事業内容
【東証プライム上場 日本最大級の発電会社】 電力需給統括部 電力需給システム開発プロジェクトリード担当
【東証プライム上場 有名電機メーカーグループ】 技術系総合職
【東証プライム上場 日本を代表する総合重工業メーカー】 社内SE（クラウドサービス基盤の構築・運用を担うインフラエンジニア）
全員参加型のビジネス変革が成果を生み出し、キャリア人材の成長機会が増え続けています。
人々の生活や命を支えるため、「食料・水・環境」分野で地域に根ざした事業にチャレンジする
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