【立ち上げ期/年収〜1000万】LLM・RAGで業務AIを作るエンジニア募集
AIエンジニア

【立ち上げ期/年収〜1000万】LLM・RAGで業務AIを作るエンジニア募集

AI要約(β)

AIエンジニアとして、LLM・RAGを駆使し、サイバーセキュリティクラウドグループの未来をAIで再定義する挑戦へ。年収700万〜1000万円、市場をリードする報酬と柔軟な働き方で、あなたの最高のパフォーマンスを引き出します。Python/TypeScript/Go、LangChain/LlamaIndexを操り、数週間単位の高速PoC開発で、開発力×AI×セキュリティの新たな事業を創造。この立ち上げ期に、顧客課題を解決し、圧倒的な成長を掴む機会は、あなたのキャリアを飛躍させ、未来を共に築く仲間を求めています。情熱と技術で、世界を変えませんか?

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給与・報酬

年収 700万円 ~ 1,000万円

稼働時間

10:00 ~ 19:00

雇用形態

正社員

出社頻度

相談の上決定する

勤務地

東京都 品川区 上大崎3-1-1 JR東急目黒ビル13階

現状と課題

当社は、サイバーセキュリティクラウドのグループ企業として2024年に設立されました。 クラウド活用とセキュリティ対策のニーズが急速に高まっていることを受け、Cloud上でのDevSecOpsの専門家集団として事業を開始しております。 現在、多くの企業様から引き合いをいただいておりますが、今後の業界変動をいち早く捉え、企業価値を高めるためにAIへ注力してまいります。

開発力xAIxセキュリティというコアコンピタンスを成立させ、新しい事業体へと変革する重要なポジションをお任せできる方を探しています。 一緒に事業変革を成功へと導いてくださる方のご応募をお待ちしております。

お願いする業務

AIアーキテクチャの実装と、PoC(概念実証)の高速なサイクルを回し会社のAIシフトに向けた動きをリードしていただきます

AIアプリケーションの実装
  • Python、TypeScript等を用いた、LLM連携アプリケーション(チャットUI、業務自動化ツール等)の実装。
  • LangChain、LlamaIndexなどのフレームワークを活用した高度なRAG(検索拡張生成)の実装とチューニング。
プロンプトエンジニアリングと評価モデルの構築
  • AIの回答精度を高めるためのプロンプト最適化と、出力結果の妥当性を評価する仕組みの構築。
アジャイルなPoC開発
  • PoC成功率50%以上」を達成するため、顧客フィードバックを即座に反映させる高速なプロトタイピングの実施。
社内ナレッジの形式知化
  • 開発過程で得たAI実装のノウハウをドキュメント化し、ジュニアエンジニアの育成や社内勉強会での講師を務める。
変更の範囲

会社が定める業務

下記、本ポジションのポイントに魅力を感じられる方
  • 会社を挙げてAIエンジニアリング組織への転換を一緒に作り上げていく点。
  • 数ヶ月〜年単位の開発ではなく、数週間単位でAIプロトタイプを作り、顧客の課題を解決していく「打席の多さ」による圧倒的な成長スピード。

募集要項

概要

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雇用形態

正社員

給与・報酬

年収 700万円 ~ 1,000万円(試用期間:6ヶ月間)

稼働時間

10:00 ~ 19:00(フレックスタイム制(コアタイムなし、5:00~22:00の間で自由に設定可))

出社頻度

相談の上決定する

勤務地

東京都 品川区 上大崎3-1-1 JR東急目黒ビル13階

出社に関する補足情報

【雇い入れ直後】本社またはテレワーク/目黒駅直結(JR山手線、東急目黒線、東京メトロ南北線、都営三田線)【変更の範囲】会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)

休日・休暇

・完全週休2日制(土・日・祝日)
・年次有給休暇
・年末年始休暇
・リフレッシュ休暇(3日間)

社内制度
(待遇・福利厚生)

【保険】
・各種社会保険完備(関東ITソフトウェア健康保険等)

【手当】
・通勤手当(実費支給)
・慶弔見舞金

【その他制度】
・昇給/年1回
・賞与/年1回
・表彰制度
・社員持株会(奨励金15%)
・フルリモート勤務可
・産休/育児・介護休業制度
・資格取得支援制度(受験料・維持費補助あり)
・書籍購入補助制度(上限5500円/月)※購入した書籍は個人所有OK/電子書籍も可
・PC(Windows/Mac)/スマートフォン(一部職種のみ)支給
・服装自由

【オフィス紹介】
・駅改札脇のエレベーターから直結
・フリーアドレス制(モニター常備)
・集中スペース/フォンブース完備
・カフェスペース(カウンターバー/ソファ/プロジェクター/ゲーム機常備)
・ウォーターサーバー(炭酸水機能あり)/コーヒーサーバー常備※飲み放題
・フリードリンク/フリースナックあり※18時以降はビールも無料

必須スキル/経験

  • Python、TypeScript、Go等の言語を用いたWebアプリケーション開発の実務経験(3年以上)
  • LangChain、LlamaIndex等のフレームワークを用いたLLM連携アプリの実装経験、または独自のプロンプトエンジニアリングによる精度改善経験
  • 仕様書が完璧でなくても、まずはプロトタイプを作って検証・改善を回すスピード感を持っている方
求める人物像
  • 事業の立ち上げ期から参画し、共に会社を成長させていく意欲のある方
  • セキュリティ分野でのキャリアアップを目指し、専門性を深めていく意欲のある方

歓迎スキル/経験

  • フロントエンドからクラウドインフラ(AWS/Azure/GCP)まで、幅広い技術領域に対応可能な方
  • AI技術(新しい論文やツール)を自ら進んで学習し、業務に取り入れる習慣
  • AIモデルのデプロイや監視、データパイプラインの構築に関する知見

スキル要件

スキル名

経験年数

種別

Python3年以上必須
Go3年以上必須
TypeScript3年以上必須
LangChain指定なし必須
LLMs指定なし必須
LlamaIndex指定なし必須
AWS指定なし歓迎
Azure指定なし歓迎
AI指定なし歓迎
GCP指定なし歓迎

サービス内容の詳細

納品ではなく、共創を目指すプロセス

開発とデザインがシームレスに連携し、クライアント様のプロダクトづくりを支援しています。 課題解決をするだけではなく、価値創造までを見据え、未来に繋がるプロダクトづくりを実現します。

開発支援サービス「FastDev」〜プロダクトを最短距離で市場へ〜

システム開発の枠にとどまらず、過去様々なスタートアップのプロダクトを立ち上げてきた経験を元に、様々な視点からプロダクト作りを支援しています。

クラウド構築支援サービス「BeCloud」〜Webサービスの展開に必要なクラウド環境をAWS上で構築〜

フェーズに合わせたクラウド構築をアプリケーション開発と切り離すことで、開発を失速させることなく実現。 NoOpsの思想のもと運用や管理は最小限に、開発チームはアプリケーションの開発に専念が可能です。

選考フロー

  1. カジュアル面談

※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

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    松尾研はこうAIを制御するのか AIエージェントの精度を担保・改善する仕組みエージェントハーネスとは

    昨今、LLMの社会実装が進み、AIエージェントを活用したプロダクトや業務フローが増えてきました。しかし、AIエージェントを「作って動かして終わり」になっていないでしょうか。一度構築したエージェントの精度をいかに担保し、改善し続けられる仕組みを作るかという点に注目が集まっており、最近では「エージェントハーネス」という言葉も耳にするようになりました。 一方で、「そもそもエージェントハーネスとは何か」「コンテキストエンジニアリングとは何が違うのか」といった基本的な部分から整理したいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、AI研究の最前線を走る株式会社松尾研究所の長谷氏をお迎えし、エージェントハーネスの起源や注目が集まっている背景から、具体的な活用方法、そして今後の進化の方向性までをわかりやすく解説いただきます。エージェントハーネスを適切に整えることで、AIエージェントの精度は一度きりのチューニングではなく、継続的に改善し続けることができるその考え方と実践を紐解きます。 前半のLTでは、長谷氏よりエージェントハーネスとは何か、LLMの進化とともになぜ重要視されてきたのかという前提知識を整理いただきます。 後半のディスカッションでは、LTの内容をさらに深堀りながら、具体的な使われ方や松尾研究所での活用事例まで現場目線で深掘りしていきます。 エージェントハーネスという言葉が気になり始めた方から、AIエージェントの制御・改善に課題を感じている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

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    AI時代に適したリポジトリって?カウシェ・LayerXに聞く最新リポジトリ構成

    昨今、AIエージェントの活用が一般的になってきたことで、「プロジェクト全体のコードを横断的に理解させるには、コードベースが一つにまとまっている方が適しているのではないか」という議論が増えています。 一方で、モノレポにはCIのパフォーマンスやコンテキストの絞り方など運用上の課題も存在し、組織規模やプロダクトのフェーズ、チーム体制などによって最適解は異なります。「どちらが正解か」を一概に難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、iOSやKotlinを含む複数言語のコードを一つのリポジトリに集約して運用されているカウシェと、バックエンド・フロントエンドともにモノレポ化を進めてきたLayerXの2社をお迎えし、それぞれのリポジトリ構成の実例をもとに、モノレポの実際を紐解きます。 前半のLTでは、カウシェからはモノレポになった歴史や複数言語を集約したメリット・デメリットを、LayerXからはリポジトリ統合プロジェクトの進め方や意思決定の裏側をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、両社を交え、モノレポにするタイミングや、CI・IDEとい開発体験に関する課題の課題、AIとの親和性を上げるための工夫やスコープの絞り方など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 モノレポへの移行を検討している方から、すでにモノレポ運用で課題を感じている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

    開催日:

    2026年6月11日(木)19:00~20:00

  • 仕様駆動開発はやめた方がいいって本当?やって分かった仕様駆動開発の現在地と今後の方向性

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    仕様駆動開発はやめた方がいいって本当?やって分かった仕様駆動開発の現在地と今後の方向性

    昨今、AIコーディングエージェントの進化により、開発フロー自体を見直す動きが広がっています。その中で注目を集めているのが「仕様駆動開発( Spec Driven Development)」というアプローチです。 しかし現在は「仕様駆動開発」という言葉だけが独り歩きしており、具体的にどのようなフローであるべきなのか、ツールを使えば実現できるものなのかといった、実態を掴みきれないという声も多く聞かれます。 そこで本イベントでは、仕様駆動開発をはじめとしたAI駆動開発を実践されている中村充志氏をお迎えします。 前半のLTでは、、中村氏より仕様駆動開発SDDの基礎概念についてお話しいただき、ツールのデモを通じてその具体的な仕組みを提示いただきます。からハーネスとの組み合わせ、そして実際のデモを交えた実践までを紐解きます。 後半のディスカッションでは、仕様から出力される膨大なコードをどう効率的にレビューし、生産性を次のレベルへ押し上げるかという「実戦的なフロー」について議論していきます。また、その品質を支える「ハーネスエンジニアリング」という考え方も補足的に交えながら、現場で直面する疑問を紐解いていきます。 AI時代の開発フローに関心がある方から、仕様駆動開発の導入を検討されている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

    開催日:

    2026年5月28日(木)19:00~20:00

  • useMemo/useCallbackまだ書いてる?React Compilerで変わった開発体験

    アーカイブ公開中

    useMemo/useCallbackまだ書いてる?React Compilerで変わった開発体験

    React Compilerの登場以降、フロントエンド界隈では「これまで煩雑だったメモ化(useMemoやuseCallback、React.memo)が不要になるのではないか」と大きな話題になりました。 一方で、「本当にそのまま有効化して問題ないのか」「有効化による副作用や注意点はないのか」「従来どおりメモ化を残すべきケースはあるのか」といった不安の声も耳にします。実際に導入してみたチームからは、React Hook FormなどのライブラリやuseRefを使った実装でハマりポイントがあったという話も聞こえてきます。 そこで本イベントでは、React Compilerを有効化して1年以上本番運用されている浅見氏と、導入にあたって生成AI向けのルール整備まで仕組み化されているカケハシの大村氏をお迎えし、React Compilerの特徴や実際の導入プロセス、注意点・ベストプラクティスを紐解きます。 React Compilerが気になり始めた方から、すでに検証・導入を始めている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

    開催日:

    2026年5月20日(水)19:00~20:00

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