戦略的な企業顧客の開発チームに加わり、複数領域にまたがる案件で技術方針を担います。 AIを用いた本番システムの設計・構築・導入を主導し、大規模運用に向けた評価・信頼性基準や再利用可能な設計を整備。 若手エンジニアの育成にも携わります。
この求人について
AWSのForward Deployed Engineeringに属し、シニアエンジニアとして大企業の顧客側エンジニアと協働し、AIを用いた本番システムを形にします。 試作から設計、導入、運用までを担うほか、複数案件で再利用できるアーキテクチャや開発パターンも整備します。 複数の作業領域に及ぶAI計画の技術方針を定め、サービスや組織をまたぐ設計判断を行います。 マルチエージェントの連携、エンタープライズ検索、意思決定支援基盤などを設計し、大規模な通信量と信頼性に対応する実装を進めます。 評価方法、本番投入の判定、テスト、可観測性、障害対応の仕組みを整え、再利用可能な開発促進ツールも作ります。 応募には、ソフトウェア開発の実務経験5年以上が必要です。 メンタリング、テックリード、またはエンジニア組織のリード経験に加え、本番規模のエージェント活用開発と仕様駆動開発を主導した経験が求められます。 AI評価フレームワーク、エージェントツール、RAGパイプライン、プロンプト設計の使用経験も必要です。
これは企業の公式求人情報をもとにAIで作成した要約です。情報が不完全、古い、または誤っている可能性があります。応募前に必ず公式の求人情報ですべての内容をご確認ください。
関連する求人
顧客のエンジニアリングチームと連携し、AIを活用した本番システムを設計・開発・運用します。 検索や業務自動化、API連携を実装し、基盤モデル、顧客データ、既存アプリケーションを統合。 信頼性やコストを改善し、要件整理からデプロイ後の保守まで担います。
顧客の開発現場で、AI駆動型の工程とAIプロダクトの利用を定着させるエンジニア。顧客側の技術者と実務を進め、導入支援、研修、利用状況の確認、課題の解決を担います。現場の改善要望を整理して開発チームへ伝え、サービスの継続的な改善にも関わる役割です。
CTOと連携し、エンジニアリング組織の課題をチーム構成や役割、意思決定プロセスへ具体化し、再編・採用・育成・評価・開発生産性の改善まで実行するマネージャーです。現場と対話しながら変更を定着させ、生成AIを前提とした開発プロセスも設計します。ソフトウェア開発または技術組織の変革経験が必要です。
従業員エンゲージメント調査や人材データを対象に、統計的因果分析と生成AIを組み合わせた施策提案技術を開発します。因果モデルの構築、効果予測、説明可能な可視化、データ統合やレポート生成まで担い、全社の人材戦略を支援します。業務部門や外部パートナーと要件を調整し、分析手法の高度化にも取り組みます。
医療機関と患者をつなぐ複数のプロダクトについて、技術方針やアーキテクチャ設計、ID・データ連携、CI/CD改善を主導します。開発組織の拡大、技術負債の返却、メンバーのコードレビューや育成にも携わるポジションです。