仕事内容●業務内容
CTO直下のGenerative AI Labチームにソフトウェアエンジニアとして所属し、各事業及び経営基盤の業務における生成AI応用のイネーブリングを行います。
●仕事の進め方
プロジェクトに携わる前の段階で、同社の20ある事業を横断し、生成AIで解くべき課題を探します。以下のようなプロセスで課題を網羅的に探索しています。同社の生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索しますその中でコスト・期間・実現性等様々な要素を加味し、Generative AI Labで支援すべき課題を特定します
●プロジェクトまたはプロダクトに関わる際には、以下のようなプロセスで携わります。
・ヒアリング・要求分析
優先度の高まった事業のチームにヒアリングします。何をやりたいのか。なぜ今なのか。現在または未来に保有するどのようなデータをもとに、可能性を広げたいのか。何を期待しているのか等をききつつ、問題の解像度を高める。
・何をどのように進めるのかを決める。
どのような方法で、課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する。提供方法はサーベイの支援、PoCの実装、プロダクトへの組み込み等、1つの方法によらず様々なアプローチが候補になる
・実装する。
実際につくり、手触り感を確かめながら、事業メンバーからフィードバックをもらい、段階的にソリューション・プロダクト・アプリケーションを具現化する。最新のLLM・サービスを性能面・コスト面から比較検討しつつ、ニーズにあったツールを選択する。RAG・セマンティック検索等、必要に応じて実装パターンを検討し、組み込む。プロダクトへの組み込みにあたっては、セキュリティ・データメンテナンスの容易さ・開発生産性・再現性など様々な側面からエンジニアとして総合的に判断し、ツールを選定する
・継続して改善する。
プロダクトのバックグラウンドとなる、Web開発技術・生成AI技術関連のツールセットや開発手法について、継続して投資し、良いプラクティスを探索する。CI/CD、LLM-as-a-judge、LLM自体のモニタリング、ソフトウェア自体のオブザーバビリティの向上など、システムを継続して利用する上でのツール及び運用改善に取り組む
そこで得られた知見を社内に伝搬するのも、業務の1つです。開発で得られた知見を社内のエンジニアに対しても共有し、同社内の生成AIに関する開発生産性を高める。
▼得られるスキルや経験
CTOと共にホールディングス経営及び事業開発を経験できます。同社の複数の事業にエンジニアとして携わる機会があり、生成AIの利活用に関する実践の場があります。アンラーンの機会が数多くあります。自らのバイアスを見直し、組織や事業に向き合うスキルを経験あるメンバーからフィードバックをもらいつつ高めることができます。
▼やりがい
最新の生成AIを活用した事業創出、業務改善の機会が多くあり、実践経験を積むことができます。
Web開発の経験に長けた同僚と共に、フルサイクルエンジニアリング文化のなかで経験を最大化することができます。
エンジニアだけではなく、クリエイティブ職やビジネス職等多くの専門性をもった同僚と、生成AIを活用した事業開発の経験を積むことができます。
●開発環境・利用しているツール
- バックエンド
Python (streamlit, FastAPI), Go
- フロントエンド
TypeScript, React
- 生成AI関連ツール
基盤モデル: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI)
ツール: LangChain, Langfuse
- インフラ
Google Cloud, AWS
- プロビジョニングツール
Terraform, CDK
- コード管理
GitHub
- コラボレーション
Google Meet, Slack
経験・資格▼必須要件
・Webアプリケーションの構築経験(バックエンド、フロントエンド共に一定程度実装できること)
・プロダクト開発においてチームやプロジェクトをリードした経験
▼歓迎要件
・プロンプトエンジニアリングの理解と実践経験
・LLMを使ったアプリケーションやライブラリを設計及び実装した経験(個人開発も可)
・ファインチューニング(どのLLMでも可)
・デジタルマーケティング領域におけるAI活用経験(文言・画像・動画の生成、広告効果予測、DSPでのエンジン構築等)
・データサイエンティスト、機械学習エンジニアとしての専門性
・ユーザエクスペリエンスの改善経験。特にAIを活用したシステムにおけるUXの設計経験
・プロジェクトマネジメントの経験
・現状の構成・設計に捉われず、あるべき姿を考え、実現する力
▼求める人物像
・論理的思考力と実践力
・新しいことに粘り強くチャレンジし続ける力
・曖昧な状況を事実に基づいて整理し、推進する力
・他者を理解し、共感し、サポートする姿勢
勤務地
想定年収
福利厚生・待遇
勤務条件・標準労働時間 8時間（スーパーフレックス制度を導入）
※目安としては9:30 ～ 18:30（実働8時間）
・休憩時間 60分
・所定時間外労働 有
※スーパーフレックス
コアタイム（必ず業務しなければならない時間帯）の無しのフレックス制度
始業時刻及び終業時刻については社員の自主的決定に委ねるが、
自主的決定に委ねる時間帯は、午前6時から午後10時までの間とする。
※ハイブリッドワーク
出社&対面でのチームワークを重視しつつも、チームや業務に合わせてリモートワークを選択可
※平均残業時間：17.3時間（2023年度実績）
■休日休暇
休日休暇完全週休2日制（土・日）、祝日、 年末年始休暇、年次有給休暇（初年度入社日より12日付与）、ボーナス休暇、慶弔休暇、失効年次有給積立休暇、産前・産後休暇、生理休暇など
■有給休暇（入社月によって以下変動。いずれも終期は12月31日で、翌1月からは次休暇年度となります）
1月～2月入社：14日
3月～4月：12日
5月～6月：11日
7月：8日
8月：6日
9月：4日
10月：3日
11月：2日
12月：1日
入社日問わず、次休暇年度より17日
※年間休日：120日（2023年度実績）
※年次有給休暇取得率：65.6％（2023年度実績）
3ヶ月の試用期間。労働条件に変更なし
業績により決算賞与別途支給の可能性あり
年2回半期毎の見直し、交通費別途支給（月額5万円まで）
健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険
※健康保険：関東ITソフトウェア健康保険組合に加入
Recruiting No.
社名
事業内容
【東証プライム上場 財閥系 総合重機メーカー】 AI・データサイエンティスト（機械学習、深層学習、大規模言語モデル）
【AIを活用したデータ解析や情報管理のソリューション企業】 AI事業本部 ライフサイエンス分野でのAI研究
【東証プライム上場 有名総合輸送用機器メーカー】 生産技術本部 生産技術部プロセス先鋭グループ AI/自働化の研究開発担当
マーケティング・コミュニケーションは、これまでの経験と勘に頼るスタイルから、データに基づいてPDCAを回すスタイルに変わり始めました。
グローバルと連携して業務を行うことができる為、現在海外で何が起きているのか直にその目で確かめることができます。
当社はEast & Westのカルチャーが上手く混在した広告会社といえると思います。
顧客の「売ること」にダイレクトに関与する仕事・自分の一生を賭けるにふさわしいと思いますよ。
顧客中心にチャレンジングな事業展開を図るために、MBOという手段が必要だった
社風は「真面目」そして「アツイ人が多い」です
