生成AI研究開発ソフトウェアエンジニア

薬局や医療現場で利用される生成AIプロダクトの研究開発と機能開発を担当します。主な対象は、薬剤師の音声から薬歴を作成するAIアシスタント機能です。この機能はMusubiの標準機能として展開されており、現在は1日数万件を超えるデータを処理しています。既存機能の改善に加え、今後立ち上がる複数のAIプロダクトにも関わります。

担当範囲は特定の技術レイヤーに限定されません。課題に合わせてモデルを選び、精度やコストなどのトレードオフを検討します。RAG、AIエージェント、文書の生成・要約・構造化抽出といったLLM機能の方式を設計し、プロンプトやコンテキスト、検索精度を調整します。出力品質を継続的に確認するため、評価基盤を整備し、オフライン評価とオンライン評価を運用します。医療情報を扱うため、ハルシネーションへの対策やガードレールの設計も対象となります。

プロダクト開発では、ReactとTypeScriptによるフロントエンド、TypeScript（Hono）とPythonによるAPI・バッチを設計・実装します。生成中の状態表示、ストリーミング、生成結果の修正やフィードバックなど、生成AIに適した操作体験も開発します。モデルだけでなく、データの前処理、システム構成、画面設計を含めて試作と評価を行い、ユーザー価値を妨げている箇所を見極めます。

システム面では、AWS、GCP、Azureを使った全体アーキテクチャの設計と運用を行い、CDKによるIaC構築にも取り組みます。Databricksなどを用いたデータパイプラインの設計・実装、推論コスト・レイテンシ・スループットの最適化、トレーシングやモニタリングによる可観測性の確保も含まれます。環境にはAWS Athena、ECS Fargate、Aurora、SQS、Bedrock、Azure OpenAI Service、GCP Vertex AIが含まれ、OpenAI、Gemini、ClaudeをLLMとして利用します。

PdM、デザイナー、薬剤師のドメインエキスパートと協力し、仕様策定、フィジビリティスタディ、プロトタイピング、評価と改善を進めます。医療領域の顧客と生成AIの活用方法を探る共創活動にも参加します。機能実装だけでなく、プロンプトやモデルのバージョン管理、評価データセットの整備、自動テストの拡充、リファクタリング、ライブラリ更新、得意分野に関する技術支援や教育も担当範囲です。

すべての領域における即戦力である必要はなく、いずれかの分野に軸となる強みを持ち、入社後に担当領域を広げることが想定されています。対象レベルはミドルクラスからシニアクラスまでで、経験に応じてレベルと役割が決まります。どのレベルでも、設計判断を自ら行いながら開発を進めます。

所属先はData & AI領域の生成AI研究開発チームです。プロダクト開発を中心としつつ、国内学会での研究共有やトップカンファレンスへの投稿にも取り組んでいます。チームはEM、DS/MLE、SWE、PdM、薬剤師のドメインエキスパート、デザイナーで構成され、社内ではPdM、CS、SRE、DREチームと連携します。GitHub Copilot、Dify、Cursor、Claude Code、Gemini、Devin、NotebookLM、Slack、Google Workspace、Jira、Confluence、Figma、Datadog、PagerDutyなどを使用します。

選考は書類選考、カジュアル面談、面接2～3回、適性検査、back checkを使ったリファレンスチェック、オファー面談の順です。勤務地は東京都港区西新橋2-8-6 住友不動産日比谷ビル5Fです。