最終更新日:2026/07/07
【生成AI×業務改革|LLMアプリケーションエンジニア】◢◤生成AIをベースとしたコンタクトセンターのDX化を支援◢◤|LLM×エージェント開発をリードし、社会実装の最前線へ
800万円〜900万円
パッケージ開発 製品エンジニア(ハードウェア・ソフトウェア) データサイエンティスト
ソフトウエア その他
東京都
仕事内容
■募集背景 当社は「QuickQA」「QuickSummary2.0」「AI2ASR」などの自社NLPプロダクトを展開し、カスタマーサポート領域の業務効率化を支援しています。生成AIの普及により「AIエージェント」へのニーズが高まる中、既存機能の高度化と新規サービス開発を進めています。 そのため、生成AIと自社技術を組み合わせた開発やAPI設計・精度改善に加え、機械学習や自然言語処理の知見をもとにクライアントさまの業務改善をドライブするLLMアプリケーションエンジニアを募集します。 ■業務内容 人件費の上昇や人手不足が顕著なカスタマーサポート領域においては、AIエージェントがカスタマーの応対の一部を担うことが期待されています。当社でも既存のチャットボット開発の知見を活かし、問い合わせの自己解決を促すAIエージェントの開発に着手しており、加えて、コンタクトセンターのオペレーションを高度化する音声認識・要約サービスも提供しています。 サービス開発では、ChatGPT・Claude・Geminiなどの生成AIモデルと自社技術を組み合わせ、顧客価値の最大化と同時に、開発・保守効率の高いアーキテクチャの実現を重視しています。そのため、技術的な観点から設計・開発をリードする役割も期待しています。 ▼業務詳細 ◎お客さまデータの構造化・分析 ・大手企業の業務データ(コールセンター通話、文献など)をLLMで構造化・分析するシス テムの開発を、要件整理から本番運用まで一気通貫でお任せします。 ・LLMバッチ処理パイプラインの設計・開発(Python / Amazon Bedrock / Step Functions / Lambda) ・ 構造化出力(Function Calling)のスキーマ設計、プロンプト設計、精度評価 ・ 数千〜数万件規模のデータ分析案件(PoC)の実行と、顧客への報告・納品 ・ スポット分析にとどまらず、定常稼働する製品機能へ昇華させる開発 ※ 例:通話からのFAQ自動抽出機能を構築し、複数顧客への横展開 ※ 処理コストの試算・最適化(バッチ推論の活用、モデル選定)と運用改善 ◎自社提供の自然言語処理エンジンの開発・メンテナンス ・質問応答・テキスト分類・個人情報判別・感情解析など、自社開発の自然言語処理エンジンの開発・改善に携わっていただきます。 開発したエンジンは以下の2用途で活用されます。 ・「QuickQA」「QuickSummary2.0」「AI2ASR」など自社サービスへの組み込み ・クライアント要望に応じた個別開発およびAPI化による提供 -------------------- ▼AIサービスは主に以下のようなものを提供しています。 ・AIチャットボットサービス「QuickQA」 ・自動要約サービス「QuickSummary」 ・音声認識サービス「AI2 ASR」 ・コンタクトセンター向けAIエージェント「Navie」(2026年リリース予定) -------------------- ▼開発環境・ツール 本ポジションでは、すべてを利用することは想定しておりませんが、参考までに当社の技術スタックは以下となります。 ・フロントエンド:TypeScript、React、Vite ・バックエンド:TypeScript(NodeJS、Deno)、Go、OpenAPI(v2、v3)、gRPC ・機械学習バックエンド:Python、FastAPI、Azure OpenAI Service、Amazon Bedrock ・パブリッククラウド:AWS、Microsoft Azure ・インフラ:Linux、Docker、AWS(ElasticBeanstalk、ECS Fargate、Lambda、StepFunctions、RDS、その他多数) ・データベース:PostgreSQL、SQLite ・DevOps:AWS CDK(TypeScript)、GitHub Actions、AWS Codeシリーズ ・コミュニケーション:Slack、GitHub、Backlog、Microsoft 365 ・その他:JetBrains、Visual Studio Code、1Password ▼所属部署 ソリューション開発部 Webアプリケーション開発は全て同一開発部で行っており、タスクに応じて適材適所で役割を分担 しています。チームやスキル保持者と議論しながら、リリースまで一貫して担当いただきます。 フロントエンド・バックエンド・インフラの垣根なく横断的に関われる環境で、裁量を持って自由 に開発を進めることができます。 ■社内の雰囲気 ・縦も横も比較的フラットで、相談しやすく自由闊達な雰囲気です。 ・リモート勤務可能(SlackやZoomなどでコミュニケーションを取り、気軽に相談) ・社内会議は最低限にとどめ、目的達成に対する効率を重視しています。 ■ポジションの魅力 ・分析結果が数週間で顧客の意思決定に使われます。 ‐ 大手企業の経営・現場の課題にLLMで直接答える、手応えの大きいポジションです ・PoCで終わらせず、自分の作った仕組みを製品機能に育てて複数顧客へ横展開するところまで担えます。 ・構造化出力の設計・大規模バッチ処理・コスト設計という「生成AIを業務で使い物にする」実践スキルが最前線の環境で積み上がります。 ・インフラ専任メンバーの支援体制があり、アプリケーションとLLM処理に集中できます。 ・Claude Code をはじめとする AI 駆動開発が組織標準です ■当社で働く魅力 AI市場は急速に拡大し、その影響力は社会全体に及んでいます。今後ますます多くの業界や業務に適用され、その価値は計り知れません。当社で働くことで、その最先端を体感し、自身のスキルを高めることができます。また、自社のサービスが多くのお客様の課題解決に貢献し、社会に浸透していく過程を直接体験することができます。 他にも、 ・自律した働き方を前提に、在宅勤務や時差出勤を導入しており、ライフプランに合わせた柔軟な働き方を提供します。 ・勤務時間内での効率的な業務を推進しているため、残業は多くありません。 ・最先端の技術を扱うハイスキルなエンジニアと協業できます。
労働条件
【雇用形態】 正社員 試用期間:3ヶ月 【勤務地】 東京都港区芝5-31-17 PMO田町7F (※リモート勤務推奨です) <アクセス> ・JR 田町駅三田口徒歩2分 ・都営地下鉄三田駅 A3出口徒歩1分 【勤務時間】 9:30-18:00 時差出勤可能/標準労働時間:7.5時間 【【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 ・特別休暇 【給与】 給与体系:年俸制 給与改定:年2回 【待遇・福利厚生】 ・各種社会保険完備 ・交通費支給 ・在宅勤務可 ・服装自由 ・希望スペックのPC用意 ・スキルアップ支援金制度(研修/学会/論文/図書/資格等)10万円以内/年 ・慶弔見舞金(結婚祝い金/出産祝い金/弔慰金) ・勤続年数に応じた表彰休暇 ・インナーコミュニケーション(全社つながりの場/全社ミーティング/忘年会/納会/勉強会/案件共有会) ・人事評価制度
応募資格
必須(MUST)
・Python での開発の実務経験 (目安5年程度。設計→実装→テスト→運用まで一人称で完遂した経験を重視します) ・LLM API(Bedrock / OpenAI / Azure OpenAI等)を用いた開発経験 (プロンプト設計、Function Calling / 構造化出力の設計) ・機械学習・自然言語処理の基礎の実務利用経験 (文埋め込み、クラスタリング、トピックモデル、形態素解析のいずれか) ・AWS 上でのアプリケーション開発経験(Lambda、S3 など) ・非エンジニア(顧客・営業・企画)に向けた報告書・説明資料を書いた経験
歓迎(WANT)
・Amazon Bedrock の実務経験(特に Batch Inference、Knowledge Bases) ・LLM処理のコスト試算・コスト最適化の経験 ・RAG(検索拡張生成)パイプラインの構築・検証経験 ・Docker での納品・運用経験(オフライン環境・オンプレミスへの納品経験があれば尚可) ・AWS CDK 等の IaC(インフラのコード管理)経験 ・Claude Code 等の AI コーディングエージェントの実務活用経験
その他(OTHER)
<求める人物像> ・ 研究そのものより、顧客の課題をLLMで解いて納品まで持っていくことにやりがいを感じる方 ・精度検証・コスト計算・手順書の執筆といった、成果を「信頼できるもの」にする工程を大切にできる方 ・こまめな報告・記録で顧客とチームの信頼を積み上げるスタイルの方 ・個人情報を含むデータの扱いに高い意識を持ち、設計レベルで安全側に倒せる方
求人番号:8945067
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