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| 部署・役職名 | Agent Harness Engineer |
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| 仕事内容 |
Agent Harnessは、AIモデルを包み込む制御・実行基盤レイヤーです。Agent Framework （LangChain等） がエージェントの「構築」を担うのに対し、Agent Harnessはエージェントの「制御・運用」を担います。 期待する役割について Agent Harness Engineer として、AI / ML の知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。 LLM / AI エージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン （Graph Runtime / State Machine） を設計・実装する モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 （長期記憶・ワーキングメモリ） など、AI 特有のシステム設計を担う 社内 120名のエンジニアが使う Agent SDK を設計・開発する ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する Research Engineer と連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する このポジションの魅力 Agent Harnessを自社で作る : 2026年最もホットなアーキテクチャ概念を、OSSに頼らず自社で設計・実装できる。業界の最前線に立てる AI/ML × バックエンドの交点 : LLM の動作原理を理解した上で、エージェント実行基盤を自ら設計・実装する。純粋なインフラでも純粋な ML でもない、新しい領域 基盤ソフトウェアの設計者 : YAMLを書く仕事ではなく、SDK・実行エンジン・オーケストレーターをコードで作る仕事。低レイヤーの知識が直接活きる 開発者体験の設計 : 社内120名のエンジニアが使うSDK・ツールチェーンを設計し、開発組織全体の生産性を向上させる 全プロダクトの土台を支える : 約200社が利用する本番環境で、あなたが作ったHarnessの上ですべてのAIエージェントが動く 急成長環境 : 設立3年で200名以上の規模、9プロダクト展開のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる 業務内容 Agent Harness の設計・実装 エージェント実行エンジン （Graph Runtime / State Machine） の設計・実装 Agent SDK の設計・開発 — 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装 ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 — エージェントの行動を制御するルール実行基盤 AI/ML システム統合 モデルルーティング — 複数の LLM プロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 （長期記憶、ワーキングメモリ、RAG 統合） 推論パイプラインの最適化 （レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略） Research Engineer と連携した最新研究成果の本番基盤への統合 オーケストレーション・パフォーマンス ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発 コスト/性能最適化 （オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理） 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング 信頼性・運用 プラットフォーム稼働率 99.9％ 以上の維持 インシデント対応・ポストモーテム データアクセス・権限管理基盤の設計 |
| 労働条件 |
完全週休2日制（休日は土日祝日） 年間有給休暇10日～20日（下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります） 年間休日日数120日 休暇：年次有給休暇、夏季休暇（3日）、年末年始休暇（12月31日～1月3日）、慶弔休暇 ※昇給機会年2回（4月、10月）、賞与年2回（5月、11月） ※給与は経験・能力により応相談 ※50時間を超える時間外手当は別途支給 なお、固定残業代を支給しておりますが、この時間分働かないといけないということではありません。 業務効率の向上や社員の安定した収入のために支給しています。 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における学士号または同等の実務経験バックエンドエンジニアとしての実務経験 5 年以上 Python での本番プロダクト開発経験 LLM / AI エージェントを活用した本番システムの設計・実装経験 分散システムの設計・実装経験 （単なる運用ではなく、設計・コーディングを含む） RESTful API / gRPC の設計・実装経験 言語レベル : いずれか必須 日本語 : Fluent （プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル） 英語 : ビジネスレベル 【歓迎（WANT）】 Agent Framework / Agent Harness の設計・実装経験 （LangChain / LangGraph / AutoGen 等）クラウドプラットフォーム （AWS / GCP / Azure） での本番運用経験 RAG システム、ベクターデータベース、メモリアーキテクチャへの理解 モデルルーティング・推論最適化の経験 Go での基盤ソフトウェア開発経験 （SDK、ランタイム、フレームワーク等） Kubernetes / コンテナオーケストレーションの深い理解 イベント駆動アーキテクチャ （Kafka / RabbitMQ 等） の経験 安全性ガードレール、ポリシー実行、AI の可観測性実装経験 ML 基盤 / MLOps 構築経験 英語での技術コミュニケーション能力 |
| 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 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2026/07/28 |
| 求人番号 | 9298587 |
採用企業情報
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- 会社規模501-5000人
この求人の取り扱い担当者
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会社名は会員のみ表示されます
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- コンサルティング IT・インターネット メーカー
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- リクルートでデータ活用や機械学習を活用した施策展開を推進してきた現場知見を活かし、キャリアアドバイスを行っています。 現在は経営者として、社員であるデータサイエンティストと関わっており、現場と経営双方の視点からご支援が可能です。
- (2025/03/05)
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