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の転職・求人情報

本ポジションは 「QA を Engineering で解き放つ」。人手・経験・勘で支えてきたQAに、コード・自動化・AIエージェントを掛け合わせ、メンバーをより戦略的な品質設計業務へ昇華させる。これを以下3つのミッションで同時に推進いただきます。 Pokecolo / Livly / FToL / NOVA 等に、AIを活用したQA自動化基盤（テスト生成・影響範囲解析・不具合要約）を設計・実装し実運用に載せる。 新規AI Nativeサービスの立ち上げから、AI前提の品質プロセス（受け入れ基準・Shift-Left / Shift-Right・リリースゲート）を設計し、CE全社テンプレートとして展開する。 役割定義・採用・育成・評価・文化まで、AI時代の品質組織をゼロから設計・拡張する。 ※あくまで想定となりご経験により変更の可能性有 現行QAプロセスと品質指標の可視化、AI支援テスト自動生成の PoC と CI/CD 統合、新規プロジェクト向けQAプロセステンプレート v0.1 策定、組織ビジョンの言語化 AI Quality Guardrail（ハルシネーション／バイアス／ドリフト検出）と Continuous Evaluation基盤の展開、新規プロジェクトでの AI前提QAプロセス実装、Lead / Senior クラスの新規採用 全サービスで AI-Powered QA 標準化、反復テスト工数を50%解放し探索的テスト・AIリスク評価に再投資、AI Quality & Ethics Board の技術リード、グローバル品質機能組織への進化 ENSAPIA Engineeringは、アバターソーシャルネットワーク分野で日本をはじめ、グローバル市場で注目を集めているENSAPIAグループの中核的な開発組織です。 テックブログ：https://engineering.cocone.io/ ⇑ 是非ENSAPIAのエンジニアのカルチャーを感じて頂けると幸いです。 - 『ポケコロ』https://www.pokecolo.jp/ - 『ポケコロツイン』https://pokecolotwin.jp/ - 『リヴリーアイランド』https://www.livly.com/ja/ ※上記全てGooglePlayベストオブ受賞タイトル - 『ポケユニ（ポケコロユニバース）』https://pokecolo-universe.com/ - 『LIVING with LIVLIES：もしもの世界』https://lwlivlies.livly.com/ - 勉強会 - 各種研修（リーダークラスによるスキル共有 など） - Tech upイベント…社内のエンジニアが一堂に会し、最新の技術動向、課題とそれらに対する挑戦と成果を共有するイベントです。 - 開発共有会…月に1度エンジニア職全員が集まり技術等の共有会をおこなっております。 - ENSAPIA TECH TALK…定期的に外部向けにトークイベントを開き技術力の発信をおこなっております。 - 韓国やエストニア、中国など海外支社のエンジニアとの交流

ardiのバックエンド～インフラを中心に、必要に応じてアプリまで担当します。 - バックエンド／インフラの設計・実装・運用 - 機能開発（必要に応じてフロント／アプリ領域も横断） - 技術選定・アーキテクチャ検討への参加 - AIを開発プロセスに取り入れ、開発効率を高める - プロダクト／ビジネス要件を踏まえた実装判断 - フロントエンド：TypeScript / React / Next.js - バックエンド：Python（FastAPI） / API 開発 / AWS - モバイル：Flutter / Kotlin / Swift - AI / LLM：Python - 開発関連サービス：GitHub / Slack / Notion - 出社：週3〜4日、リモート：週1〜2日 - 情報共有：Slack、Notion、Figmaを活用 - フラットなチーム構成：現在はエンジニア、BizDev、PdMが中心 - 仕様・体験・技術を横断した議論を重視し、実装フェーズにも伴走する文化

ardiのバックエンド～インフラを中心に、必要に応じてアプリまで担当します。 - バックエンド／インフラの設計・実装・運用 - 機能開発（必要に応じてフロント／アプリ領域も横断） - 技術選定・アーキテクチャ検討への参加 - AIを開発プロセスに取り入れ、開発効率を高める - プロダクト／ビジネス要件を踏まえた実装判断 - フロントエンド：TypeScript / React / Next.js - バックエンド：Python（FastAPI） / API 開発 / AWS - モバイル：Flutter / Kotlin / Swift - AI / LLM：Python - 開発関連サービス：GitHub / Slack / Notion - 出社：週3〜4日、リモート：週1〜2日 - 情報共有：Slack、Notion、Figmaを活用 - フラットなチーム構成：現在はエンジニア、BizDev、PdMが中心 - 仕様・体験・技術を横断した議論を重視し、実装フェーズにも伴走する文化

- 顧客から届くメール・チャット・Excel・PDFといった非構造データを、AIが自動で読み取り業務データへ変換するAIワークフローの設計・実装 - 顧客ごとの業務ルール、利用SaaS、出力形式などの個別性をデータモデル・設定・ルールとして表現し、LLMと組み合わせて自動化する仕組みの構築 - SaaS連携（API・CSV・Excel・Playwright等）まで含めた外部システム連携・データ変換基盤の設計・実装 - HITL（Human-in-the-Loop）承認UIの設計・実装 - 進捗管理、証跡タイムライン、エラー確認、再実行など、SaaSとしての業務UI/管理画面の設計・実装 - 技術選定、アーキテクチャ設計、開発ロードマップ策定 Python、TypeScript、React/Next.js、Playwright、LLM API、AWS/GCPなど 特定のAIモデルやフレームワークの採用を前提にはしていません。 プロダクト要件に応じて、LLM、ルールエンジン、Human-in-the-Loop、外部SaaS連携、RPA/ブラウザ自動化を適切に組み合わせていきます。

- 社内業務プロセスのAI化・AIを中心とした再設計 - 関係部署へのヒアリングや調査 - 業務に適したツールの導入や内製アプリケーションの実装 - 導入後の効果測定やさらなる改善 - AIの最新動向の調査や技術検証 変更の範囲：本人の希望がない限り業務内容の変更はございません。 AI: Gemini for Google Workspace、Claude、Codex、Dify、n8nなど 全社系: Google Workspace, Slack, M365, esa, 1Password, Box, Zoom, Circleback, セキュリオ バックオフィス系: freee, BillOne, UPSIDER, クラウドサイン, HERP ビジネス系: HubSpot, Zendesk 開発系は https://whatweuse.dev/company/kickflow をご確認ください。 AIオペレーションマネージャーはCTO直下の新設ポジションになります。裁量を持って業務を構築・推進していくことが可能なポジションです。kickflowでのAIのツールの導入はデフォルト承認する方針であるため、積極的に最新のAIやツールの導入や検証を行っていくことができます。 会社全体でも正社員と業務委託合わせて50名程度の小規模なチームですので、互いに領域を越境しながら仕事をしています。 またフルリモート体制で業務を行っていますのでオンラインで定期的にコミュニケーションしています。 ※四半期に一度のオフサイトあり

kickflowの新機能やユーザー体験の改善のための開発業務のうち、AI/LLMやエージェント技術を活用した技術検証から機能開発までを幅広く担当します。 複雑な顧客の課題をAIにより解決することで、顧客価値を最大化し事業を成功に導くことがミッションです。 - AIに関する技術の検証・評価 - AIを活用した顧客や自社の課題解決の提案 - AIを活用した本番環境への機能開発 ※ご希望に応じて将来的にテックリードをお任せすることもございます。 変更の範囲：本人の希望がない限り業務内容の変更はございません。 バックエンド: Ruby on Rails, RSpec, Rubocop, Sidekiq フロントエンド: HTML, CSS, TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Vitest, ESLint インフラ: Heroku, Amazon Web Service, Google Cloud Platform データベース、ミドルウェア: PostgreSQL, Redis, Memcached 認証基盤: Auth0 検索: Elasticsearch 監視: Datadog, Sentry, Scout APM, PagerDuty AI: Claude Code, Roo Code, GitHub Copilot, Devin, CodeRabbit, Dify チャット: Slack テレビ会議: Zoom、Google Meet ドキュメント: esa ソースコード管理: GitHub デザイン管理: Figma チケット管理: Asana VoC管理: Flyle ・CTO…1名 ・EM…1名 ・バックエンドエンジニア…9名 ・フロントエンドエンジニア…2名 ・QAエンジニア…5名 ・CRE…1名 ・プロダクトマネージャー...2名 ・プロダクトデザイナー…2名 ・テクニカルサポート…2名

技術戦略の立案と、AIドリブンな開発組織へのトランスフォーメーションを主導していただきます。 - 顧客企業の経営課題に対し、最新のLLMやAIエージェント技術を組み合わせた最適なシステム構成（RAG、マルチエージェント等）を設計する。 - 親会社（CSC）のセキュリティ知見を活かした「安全なAI活用基盤」の標準化。 - 自社の開発現場にAIコード生成ツールや自動テストを導入し、生産性を劇的に向上させるワークフローを構築・定着させる。 - 営業（ビジネスプロデューサー）と同行し、技術的な実現可能性（Feasibility）の判断や、AI導入による期待効果（ROI）の技術的根拠を提示する。 - 技術トレンドのキャッチアップと、グループ全体へ横展開するための「AI R&D Engine」としての検証作業。 会社が定める業務

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 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 会社が定める業務

AIを前提とした銀行業務アプリケーションを、フロントエンドからバックエンド、ワークフロー設計まで一気通貫でつくる役割です。創業初期のテックリードとして、技術選定・設計判断・採用文化づくりまで踏み込んで関わっていただきます。 - 顧客・接触・案件・提案を扱う業務アプリケーションを、フロントエンドからバックエンドまで一気通貫で設計・実装する。 - 明示的なワークフローの中にAI（要約・抽出・ドラフト生成・根拠提示）を組み込み、銀行員が確認・承認できるプロダクト体験として実装する。 - 顧客理解を時間軸で蓄積する仕組み（長期メモリ＋関係グラフ）と、出力の根拠・参照元・承認を追跡する仕組みを、最初から設計に織り込む。 - エンタープライズ品質（データ保全・権限設計・監査ログ・外部送信の最小化）を、銀行員と金融機関の情シスが安心して使える形で設計・実装する。 - プロダクト・基盤・開発文化の意思決定に、創業メンバーとして深く関わる。 まだ数人の創業期です。最初から大きな技術スタックを抱え込むのではなく、各領域で選択肢を絞り、実装しながら学び、必要なものを見極めていきます。 **AI-native** AIを後から足すのではなく、AIを前提に業務フローを設計する。 **Workflow-first** 万能エージェントに任せきりにせず、明示的なワークフローの中にAIを部品として組み込む。最終判断は人に残す。 **Context engineering** 業務判断に必要な文脈を、適切な粒度・権限・根拠付きでAIに渡すことを、設計の中心に置く。 **Trust by design** 根拠・承認・監査を、後付けではなく最初から組み込む。 目的に応じて、速く検証する領域と、信頼性を重視して設計する領域を分けています。コーポレートサイトは配信速度と運用の軽さを重視し、プロダクト本体はAIワークフロー、業務ドメイン、説明責任に耐える設計を重視しています。 ツールを選ぶ前に、どう設計するかを決めています。業務ドメインを軸に、AIの出力を構造化し、人の判断を組み込む。 DDD / Hexagonal-oriented / Structured LLM Output / Human-in-the-loop 目的に応じて、プロダクト本体とコーポレートサイトで技術を分けています。 **Product プロダクト本体** React 19 / TypeScript (strict) / Vite / React Router / Tailwind CSS / Claude API / Voyage AI **Corporate Site コーポレートサイト** Next.js 15 (App Router) / React 19 / TypeScript / Design Tokens / CSS Variables / Resend / Vercel **Shared 共通** GitHub / Vercel 変化の速い領域は、実装の段階で一次情報にあたって選定します。 Workflow / Search & Relationship Graph / Long-term Memory / Production Data Layer / Evaluation & Observability

顧客の声、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データをもとに、LLM がプロダクト改善の機会を発見し、優先順位付けし、要件化するワークフローを設計・運用します。 - VoC、商談ログ、CS情報、開発要望、利用メトリクスの統合設計 - LLM による分類・要約・クラスタリング・優先度スコアリングの設計 - バックログトリアージ、ロードマップ更新、PRD ドラフト生成のワークフロー化 - PdM・Engineering・CS・Sales が継続的に使える運用プロセスへの落とし込み 顧客インタビューや商談・CSから得られる一次情報を、プロダクト判断と開発実行に使える形へ変換します。 - 顧客課題の抽出、構造化、パターン化 - 開発チームが48時間以内に動き始められる粒度の PRD・Issue ドラフト作成 - 問題定義、ユースケース、成功指標、受け入れ条件、制約、リスク、未決事項の整理 - 顧客の言葉と、開発チームの要件言語をつなぐドキュメント設計 AI が出す提案を、組織が信頼して意思決定に使える状態にします。 - 優先順位付けの判断軸設計 - 事業インパクト、顧客価値、開発工数、戦略整合性、リスクを踏まえた評価フレームの設計 - AI が生成する提案の説明可能性・再現性・レビュー観点の設計 - ロードマップレビュー、スプリント計画、仕様レビュー、リリース後レビューへの組み込み LLM や AI エージェントの出力を、プロダクト開発の実務で使える品質に高めます。 - PRD、Issue、優先度提案、要約、分類結果の Evaluation 設計 - AI 出力の品質基準、レビュー基準、Human-in-the-loop 設計 - 誤分類、過剰要約、幻覚、重要要望の見落としを防ぐガードレール設計 - AI ワークフローの継続改善 AI が生成するインサイトや優先度提案をもとに、プロダクトロードマップと開発投資判断を継続的にアップデートします。 - What-if 分析を用いたロードマップシナリオ設計 - CTO・Engineering との投資対効果レビュー - プロダクト改善テーマの言語化 - 短期の開発優先度と中長期のプロダクト進化の接続 - 所属：開発組織（CTO直下） - コラボレーション環境：Notion・Slack・GitHub

- 「転職の意思決定ミスを最小化する」ビジョンに共感できる方 - 参照先のない、ゼロからスタンダードを作り上げるという挑戦に燃える方 - 5年後の転職支援のあり方を自分の手で作ってみたい方 - 既存業務の効率化ではなく、新しい体験そのものを作ることにやりがいを感じる方 - 価値の実現を素直に喜び、追求できる方 - 一人目メンバーとして、泥臭いことも含め職責にこだわらず、事業成長のために必要なことを何でも拾えるラストマンシップをお持ちの方 - 開発チーム内外のメンバーをリスペクトしつつ、対話を継続的に行える方 - LLMの最新技術トレンドに自律的にキャッチアップし続けられる方 - プロダクト・データ・開発の三領域を横断して考え、動ける方 - 正解のない問いに対して、仮説を立て、素早く検証・改善できる方 - 日本語の読み書き能力が高く、Slack・Notion等での社内コミュニケーションにおいても、目的に応じて適切な文章を書ける方 日本のHR業界は50年以上の歴史を持つレガシー産業でありながら、ここ10年で大きく変容・拡大しているマーケットです。 2022年12月に事業開始したMyVisionは、従来の業界慣習に囚われることなく、ソフトウェア企業のやり方を徹底していきます。 我々自身が爆速で成長していくだけでなく、日本社会に大きなインパクトを与えていけると確信しています。 カジュアル面談、お待ちしています！

- システム開発プロセスにおけるAI活用の企画・設計を主導 - 生成AI（GPT、Claude、Geminiなど）を活用した開発基盤の構築 - 現行開発モデルのAI最適化、GitHub Copilot等のコード生成ツール導入支援 - AIエージェントを組み込んだシステム設計 - クラウド基盤（AWS/Azure/GCP）上でのAI活用アーキテクチャ構築 - プロジェクトメンバーへのAI活用支援

- 生成AI技術を用いたアプリケーションの実装 - RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの構築 - AIエージェントの実装とチューニング - モデルのデプロイメント自動化 - CI/CDパイプラインの構築 - モニタリングとログ基盤の整備 - 新しいAI技術の調査・検証 - PoC開発とプロトタイピング

- クライアントとのミーティングを通じた課題のヒアリング・要件定義 - 最適な技術選定・設計の検討および提案 - TypeScriptをベースとしたWebアプリケーションの開発 - チームメンバーとの設計レビュー、コードレビュー、開発推進 - リリース後の効果検証・改善提案・追加開発 - プロジェクトマネージャーのサポート - 通信制高校向けの校務/学習支援SaaSの開発 - 5,000名超のグループ企業向け従業員DB/日報システムの開発 - 金属業界におけるECサイト / 基幹システムの開発 - AIを活用したシステム障害自動応答チャットボットの開発 - AIを活用した請求書/領収書OCRシステムの開発 など - クライアントと直接コミュニケーションを取りながら、技術的・ビジネス的な提案を行う - プロジェクトごとに裁量を持ち、自ら開発・意思決定に関われる - チームメンバーと協力し、学び合いながら「伴走型の支援/開発」を実現する - CTO直下で最新の技術やマネジメントを学ぶことが出来る - 開発生産性が高く自律したエンジニアが多数在籍し、切磋琢磨出来る環境がある - AI活用が浸透しており、開発だけでなく、プロジェクト推進への活用方法も学べる - 一人一人の裁量が大きく、実力があれば若手でもリーダーやプロジェクトマネージャーとして働ける - 市場価値の高い技術やアーキテクチャを採用しており、エンジニアとしての市場価値向上にも繋げられる HapInSは、**オープンでフラットなカルチャー**を大切にしています。役職や年次に関わらず、誰でも意見を出せる雰囲気があり、開発/組織に対してよりよいアプローチをみんなで考える文化です。 またメンバー同士のコミュニケーションも活発で、技術的な議論はもちろん、困ったときに助け合える文化もあります。「いい人が多い」ため、人間関係や、コミュニケーションで悩んでいるメンバーも見かけません。 メンバーの育成/成長にも積極的に投資を行っており、事業部として学びの文化が根付いています。 - 輪読会や勉強会を通じて、技術・マネジメント・ビジネススキルを学習する機会がある - AI活用等のナレッジ共有を行い、開発生産性の向上を促進する文化がある - 学習観点で未経験領域を担当し、スキルの幅を広げる機会が提供される など - フロント：TypeScript / React / GraphQL - ミドルウェア: Hasura - バックエンド：TypeScript / Nodejs / NestJS - モバイル: React Native - データベース：PostgreSQL - インフラ：AWS / Terraform - アーキテクチャ：FSD (フロント) / DDD、Clean Architecture (バックエンド) - ソースコード管理：Git / GitHub - プロジェクト管理：Jira / Notion - 情報共有ツール：Slack / Notion - AIエディタ: Cursor - コーディングエージェント: Claude Code - 開発スタイル: アジャイル / スクラム - その他：Dify / Firebase / Supabase

- クライアントとのミーティングを通じた課題のヒアリング・要件定義 - 最適な技術選定・設計の検討および提案 - TypeScriptをベースとしたWebアプリケーションの開発 - チームメンバーとの設計レビュー、コードレビュー、開発推進 - リリース後の効果検証・改善提案・追加開発 - プロジェクトマネージャーのサポート - 通信制高校向けの校務/学習支援SaaSの開発 - 5,000名超のグループ企業向け従業員DB/日報システムの開発 - 金属業界におけるECサイト / 基幹システムの開発 - AIを活用したシステム障害自動応答チャットボットの開発 - AIを活用した請求書/領収書OCRシステムの開発 など - クライアントと直接コミュニケーションを取りながら、技術的・ビジネス的な提案を行う - プロジェクトごとに裁量を持ち、自ら開発・意思決定に関われる - チームメンバーと協力し、学び合いながら「伴走型の支援/開発」を実現する - CTO直下で最新の技術やマネジメントを学ぶことが出来る - 開発生産性が高く自律したエンジニアが多数在籍し、切磋琢磨出来る環境がある - AI活用が浸透しており、開発だけでなく、プロジェクト推進への活用方法も学べる - 一人一人の裁量が大きく、実力があれば若手でもリーダーやプロジェクトマネージャーとして働ける - 市場価値の高い技術やアーキテクチャを採用しており、エンジニアとしての市場価値向上にも繋げられる HapInSは、**オープンでフラットなカルチャー**を大切にしています。役職や年次に関わらず、誰でも意見を出せる雰囲気があり、開発/組織に対してよりよいアプローチをみんなで考える文化です。 またメンバー同士のコミュニケーションも活発で、技術的な議論はもちろん、困ったときに助け合える文化もあります。「いい人が多い」ため、人間関係や、コミュニケーションで悩んでいるメンバーも見かけません。 メンバーの育成/成長にも積極的に投資を行っており、事業部として学びの文化が根付いています。 - 輪読会や勉強会を通じて、技術・マネジメント・ビジネススキルを学習する機会がある - AI活用等のナレッジ共有を行い、開発生産性の向上を促進する文化がある - 学習観点で未経験領域を担当し、スキルの幅を広げる機会が提供される など - フロント：TypeScript / React / GraphQL - ミドルウェア: Hasura - バックエンド：TypeScript / Nodejs / NestJS - モバイル: React Native - データベース：PostgreSQL - インフラ：AWS / Terraform - アーキテクチャ：FSD (フロント) / DDD、Clean Architecture (バックエンド) - ソースコード管理：Git / GitHub - プロジェクト管理：Jira / Notion - 情報共有ツール：Slack / Notion - AIエディタ: Cursor - コーディングエージェント: Claude / Codex - 開発スタイル: アジャイル / スクラム - その他：Dify / Firebase / Supabase

AI Central事業部では、BizチームとProductチームが協働しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客サービスの活用に勤しんでいます。 本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 - 生成AIと連携するデータ分析プラットフォームのバックエンド設計・実装・運用 - LLM（OpenAI, Claude等）と連携した自然言語クエリ処理の設計・実装・運用 - 実行されるクエリ/ プロンプトの監視・最適化・リトライ設計など、信頼性の高いデータ処理基盤の構築 - 可観測性（logging / metrics / tracing）やアラート設計による運用負荷の最小化 - プロダクトの可用性やユーザー体験を意識したパフォーマンス改善・障害対応フロー整備 - Backend: Python, FastAPI, Prefect - Frontend: Typescript, React Router - Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform - Github, Slack, Notion, Datadog, Linear 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 - API - OpenAI API, Anthropic API, Gemini API - 開発ツール - Github Copilot, Cursor Business, Devin - 生成AIサービス - ChatGPT Team/Enterprise, Azure OpenAI Service, Claude Team/Enterprise, Gemini Advanced/Gemini for GWS, Perplexity Enterprise Pro, NotebookLM Plus, Zoom AI Companion

AI Central事業部では、BizチームとProductチームが協働しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客サービスの活用に勤しんでいます。 本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 - 生成AIと連携するデータ分析プラットフォームのバックエンド設計・実装・運用 - LLM（OpenAI, Claude等）と連携した自然言語クエリ処理の設計・実装・運用 - 実行されるクエリ/ プロンプトの監視・最適化・リトライ設計など、信頼性の高いデータ処理基盤の構築 - 可観測性（logging / metrics / tracing）やアラート設計による運用負荷の最小化 - プロダクトの可用性やユーザー体験を意識したパフォーマンス改善・障害対応フロー整備 - Backend: Python, FastAPI, Prefect - Frontend: Typescript, React Router - Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform - Github, Slack, Notion, Datadog, Linear 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 - API - OpenAI API, Anthropic API, Gemini API - 開発ツール - Github Copilot, Cursor Business, Devin - 生成AIサービス - ChatGPT Team/Enterprise, Azure OpenAI Service, Claude Team/Enterprise, Gemini Advanced/Gemini for GWS, Perplexity Enterprise Pro, NotebookLM Plus, Zoom AI Companion

1. 音声対話AIエージェント設計・実装 ・会話フロー設計 ・状態管理設計 ・Planning / Tool Calling設計 ・Multi-Agent構成の設計・実装 2. プロンプトアーキテクチャ設計 ・System Prompt設計 ・RAG戦略設計 ・Safety設計 ・Prompt Versioning 3. モデル選定・最適化 ・Quality / Latency / Costのトレードオフ分析 ・LLM統合・比較評価 ・必要に応じてFine-tuning 4. 音声対話制御 ・音声入力処理 ・VAD制御 ・スライド遷移との同期設計 5. 品質改善サイクルの推進 ・ボトルネックの特定 ・仮説検証 ・A/Bテスト設計 ・Human-in-the-Loop評価設計

自社製品エンジンの保守やカスタマイズ、新機能開発などをおこなっていただきます。 また、AI（Deep Learning）、機械学習（CNN/RNN）、画像認識（OpenCV）、 自然言語処理（NLP）、大規模言語モデル（LLM）の開発なども担っていただきます。 AIエージェントや視覚言語モデル（VLM）のご経験があれば、新規プロダクト開発などでも 活躍いただけます。