シニアAIエンジニア

AI機能を設計し、本番環境へ届けるまでを担当するポジションです。LLMを製品に組み込むための設計、プロンプトの作成と評価、RAG、エージェント型パイプライン、AIを活用したワークフローの実装を担います。AIの機能層について責任を持ち、機能を利用・提供するSoftware Engineerと連携しながら開発を進めます。所属する開発ポッドは3～4名で、担当領域の技術的な進め方を定め、チーム内で知見を共有します。

プロンプトは体系的に構成し、出力を評価しながら本番利用の結果をもとに改善します。検証内容や有効だった方法を記録し、ストリーミング応答、function calling、コンテキストウィンドウの管理、フォールバック処理、評価の仕組みなど、LLM連携に必要なパターンを整備します。課題に応じて、プロンプト、RAG、ファインチューニング、エージェント型の方式から適切なものを選び、必要に応じて追加の専門知識を取り入れます。

実装ではRuby/RailsおよびTypeScript/Reactを使用し、AI機能とそれ以外の機能の双方で本番品質のコードを作成します。Claude CodeとGitHub Copilotを使い、AIが生成したコードを批判的に確認します。顧客向けエージェントプラットフォーム上でAI機能を開発、反復、展開するほか、AI機能に関するコードレビューも行います。モデルの挙動、プロンプト設計、連携の堅牢性についてレビューし、ペアリング、文書化、構造化されたフィードバックによってメンバーのスキル向上を支援します。

3週間の開発サイクルに合わせ、実験と評価に必要な期間を考慮してAI機能の作業範囲を自律的に定めます。AIシステムのオンコールも担当し、本番環境におけるレイテンシ、規模拡大時のコスト、マルチテナントのルーティング、顧客データの境界を意識して運用します。まず動作する機能を早期に提供し、実際の利用状況をもとに段階的に改善します。

応募には、AI/ML機能またはLLMを利用した製品開発に重点を置いたソフトウェアエンジニア経験4～7年が求められます。プロンプトエンジニアリング、LLM API連携、本番で安定して動作するAI機能の開発経験に加え、RAG、エージェント型ワークフロー、またはfunction calling・tool useの経験が必要です。プロンプト、RAG、ファインチューニング、エージェント型方式を実際の制約に応じて選択した経験も求められます。

さらに、Ruby/RailsとTypeScript/Reactによるフルスタック開発力、Claude Code、GitHub Copilot、顧客向けエージェントプラットフォームの利用経験、evals・テストケース・本番監視によるLLM出力の体系的な評価経験が必要です。本番AIシステムの運用面を理解し、チームメンバーの技術力向上につながるコードレビューを行った実績も対象となります。

雇用形態はフルタイムで、東京オフィスへの週3日出社が必要です。カリフォルニア州マウンテンビューへのまれな出張が発生する可能性があり、通常は年間1週間以内です。