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【米国NASDAQ上場/AI活用】組織の生産性を最大化するAIオンボーディングエンジニア

年収：応相談

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部署・役職名	【米国NASDAQ上場/AI活用】組織の生産性を最大化するAIオンボーディングエンジニア
職種	SE（Web・オープン系）情報システム・社内SE データサイエンティスト
業種	インターネットサービス
勤務地	東京都
仕事内容	【配属部門について】 Applied AIグループは、「AIの能力を業務で最大限発揮させられる環境を作ること」を目的としたチームです。AIツールを作ることだけではなく、AIに渡すべき社内コンテキストを整備し、情報をAPIで取得可能な状態にし、業務ワークフローをAIフレンドリーに設計すること、そしてそれらのアクションがAIのパフォーマンスに与える影響を定性・定量的に評価し、継続的なリソース投下の正当性を証明することで、事業におけるAI活用を促進することが主な業務です。「普通のことを普通に徹底的にやる」ことで、AIの成果を最大化することに取り組んでいます。チーム構成▽ グループマネージャー（30代男性）1名メンバー：（20〜30代男女）数名 ※事業統括部内の少数精鋭チーム【募集背景】 AIによる成果 = ①使えるAIの能力 × ②AIの能力の発揮度合い ①はOpenAI、Anthropic、Googleが日々改善してくれます。しかし②は、私たちの内部にしかない情報を、AIが理解できる形に整える「私たちの努力」なしには決して上がりません。全社的なAI活用基盤の構築を加速するため、この領域を専門とするメンバーを募集します。【本部門における課題】・情報にラベルがついていない・情報がAPIでやり取りできる状態になっていない・情報が一つの場所にまとまっていない・情報が更新可能性が高い形式で整理されていない（PDF等で管理されており、AIにとってホワイトでない環境に置かれている）これらの課題を解決し、AIが自律的に業務コンテキストを取得・活用できる環境を構築することが求められています。また、これらの課題解決の成果を、Ragas等の評価ライブラリを用いて評価し、継続的なリソース投下の正当性を証明することも、私たちの重要なミッションです。【現在進行中のプロジェクト】・coincheck-rules-central リポジトリの整備と利用促進: AI向けコンテキスト（業務ルール、組織情報、ビジネス要件）の構造化と各プロジェクトへの横展開・MCPサーバ群の開発・運用: Slack、Jira、Confluence、社内DBからの情報を、AIエージェントが自律的に取得・加工できる仕組みの構築・プロジェクト推進支援: 新規事業プロジェクトにおけるAI活用基盤の設計・運用（日報自動生成、進捗監視、成果物間のトレーサビリティ検証）・Flow-to-Stockパイプライン: 動的情報（Slack/Jira）から静的マスタ（ドキュメント）への情報蒸留プロセスの自動化【主に担当していただくこと】・AIに渡すコンテキスト（業務ルール、組織情報、ビジネス要件）の構造化・メタデータ設計・MCPサーバ（Model Context Protocol）の開発・運用・Cursor MDCルール等のコンテキスト連携システムの設計・保守・社内情報ソース（Slack、Jira、Confluence、HR-DB等）との連携設計・実装【入社してまずお任せしたいこと】・coincheck-rules-central リポジトリの構造理解と既存MCPサーバの動作確認・既存コンテキスト資産の品質向上（ラベル整備、メタデータ拡充）【将来的にお任せしたいこと】・新しい情報ソースへのMCP連携設計・実装・コンテキスト管理のベストプラクティス策定・社内エンジニアへのAIオンボーディング支援の仕組み化・AIガバナンスルールの策定・運用支援【この業務を通して得られる経験や、出来ること/魅力】・AIと真剣に向き合う環境: 「AIを使っている」ではなく「AIと共に働く」ことを本気で設計している組織・思想を持った仕事: 技術的な実装だけでなく、「なぜそう設計するのか」を言語化し続ける文化・影響範囲の広さ: 全社のAI活用基盤を設計する、レバレッジの効く仕事・新しい職種の開拓: 「AIオンボーディングエンジニア」という、まだ世の中に確立されていないキャリアパスの開拓【開発環境/使用ツール】・言語：Python（FastMCP, FastAPI）、Go、Ruby on Rails ・AIツール：Cursor, Claude Code ・コンテキスト管理：Markdown, YAML, MDCファイル・外部連携：Slack API, Atlassian API (Jira/Confluence), Google Workspace API, Workato ・バージョン管理：GitHub ・コミュニケーション：Slack ・プロジェクト管理：Jira, Confluence
労働条件	【雇用形態】正社員【給与】非公開 ※経験、能力、前職での給与などを参考に、規定に従い決定いたします。 ■給与条件年俸構成：月額（みなし残業40H分含む）×12ヶ月賞与：業績連動型賞与有り（最大年2回、年俸とは別途支給）給与改定：有り（最大年2回）【勤務地】 150-6227 東京都渋谷区桜丘町渋谷サクラステージＳＨＩＢＵＹＡサイドＳＨＩＢＵＹＡタワー２７階各線「渋谷」駅徒歩2分【勤務時間】フレックスタイム制 ①清算期間と1ヶ月の総労働時間：毎月1日～末日所定労働時間：8時間×月の所定労働日数を満たす必要があります。 ②標準労働時間：1日8時間（部署により基本勤務時間は異なる） ③コアタイムあり：12時～15時 ④出社推奨ですが部署判断でリモートも可能です。【休日】年間休日：121日完全週休2日制（土・日）祝日年末年始休暇（12/31～1/3）有給休暇（入社後3ヶ月以降～　初年度10日付与　最大20日）リフレッシュ休暇5日産前産後の休業育児休暇及び生理休暇特別休暇（会社が認める日数としている）その他（慶弔休暇・介護休暇）【福利厚生】通勤交通費（出勤日数分を実費支給）時間外手当（40H超過分）※参考：平均月間残業時間15h程度住宅補助手当（一定基準を満たした方）書籍購入・セミナー代補助（月間最大5000円まで）待機手当（夜間対応がある部門のみ）業績連動賞与制度（最大年二回支給）試用期間：原則あり（3ヶ月）【加入保険】社保完備（健康保険※IT健保・厚生年金・雇用保険・労災保険）
応募資格	【必須（MUST）】・Python等のプログラミング言語でのAPI開発経験（MCPサーバ開発に活用）・Cursor、Claude Code等のAIコーディングツールの深い利用経験・情報設計・メタデータ設計の経験（ラベリング、タグ設計、ディレクトリ構造設計など）・API連携の実装経験（Slack API、Atlassian API、Google Workspace API等いずれか）【歓迎（WANT）】・MCPサーバ開発経験（FastMCP等）・Markdownベースのドキュメント管理システムの設計経験・データパイプラインやETL処理の経験・規程・ガバナンス文書の読解・整理経験・組織横断的なプロジェクト推進経験＜歓迎する人物像＞・「普通のことを普通に徹底的にやる」ことを楽しめる人: 派手なAIプロダクトを作ることより、情報の整理・構造化・ラベル付けに価値を見出せる・抽象化と具体化を行き来できる人: 雑多な業務情報から「AIが理解しやすい構造」を設計できる・「やらないこと」を決められる人: すべてを作ろうとせず、外部ツール・世界の進歩に任せる領域を見極められる
アピールポイント	自社サービス・製品ありベンチャー企業年間休日120日以上 20代管理職実績ありシェアトップクラスストックオプション制度あり産休・育休取得実績あり女性管理職実績あり社内ベンチャー制度ありマネジメント業務なしフレックスタイム
リモートワーク	可「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります
受動喫煙対策	喫煙室設置
更新日	2026/01/22
求人番号	6514477

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