【生成AI/LLM】AIエージェントSaaS実装リード案件

コールセンターやIS（インサイドセールス）の現場課題を解決する「AIエージェントSaaS」の独自性強化と、品質・速度・コストの最適化を牽引するAIエンジニアを増員募集します。 サービスの核となるAI機能の実装およびPoCの主導を担当いただきます。 ＜主要業務＞ ・ LLM 連携（OpenAI/Anthropic 等）、モデル選択/プロンプト最適化/評価 ・ ベクトル検索（Qdrant）・インデキシング・関連度改善 ・推論パイプラインの設計・最適化（レイテンシ/コスト/再現性） ・品質評価基盤・A/B テスト・自動評価メトリクスの実装 ＜具体的な業務内容＞ ・サービスのコアとなるAIを実装するためのPoCの主導： 　ソリューションの提案、実現可能性の評価、問題の提起と解決、PoCの実装など。 　チーム内のディスカッションにおける貢献も期待しております。 ・データの取得、分析および加工： 　FAQデータ、業務マニュアル集、会話ログデータなどを取り扱います。 　生のデータをAIが効果的に利用可能な状態に加工、編集していただくなど。

・ LLMに対する知見(transformerの原理の理解など) ・データ分析の実務経験 ・webアプリケーションの開発経験 ・Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験 ・RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験 ・Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力

・ Claude Code, CursorなどのAI支援開発環境を利用した開発の熟達 ・HTTP, TCP/IPなどウェブの低レイヤーの技術の理解 ・統計の理解、データ分析の経験 ・機械学習、LLM、自然言語処理の分野で難しい問題を解いた経験 ・機械学習、LLMの分野のコンペで高い成績を修めた経験

Saas

サービスの核となるAI機能の実装およびPoCの主導を担当いただきます。 チーム内のディスカッションにおける貢献も期待しております。

・フロントエンド： React / Next.js, Chrome Extension ・サーバーサイド： TypeScript (Hono / Drizzle), Python ・インフラ： AWS, Terraform, GitHub Actions ・その他ツール： PostgreSQL, Qdrant（ベクトルDB）, Datadog ・AIツール： OpenAI API, Anthropic API 等 ・AIツールの活用方法： 回答精度の自動評価、プロンプトの動的生成、ナレッジ抽出の自動化

160時間

2026/09

AI R&D（6名）、ソフトウェア開発（8名）

週40時間程度

週40時間程度

フルリモート

オンライン

なし

2026/05/07 13:55:29