株式会社Caratの

【未踏領域を切り拓き社会実装へ】LLM活用の対話型求人検索サービス開発フルスタックエンジニア募集！の求人

募集概要

■ 会社概要 Caratは「新たな価値を発明し続ける」というミッションのもと、HR Tech領域で非効率なマッチングや無駄な作業をなくすことを目指しています。 特に近年は生成AI/LLMに注力しており、新たなプロダクト開発を進めています。今回は、この注力領域を牽引する「AIジョブサーチ」の開発を加速させるエンジニアを募集します。 ■ AIジョブサーチとは、どのようなサービスであるのか 「AIジョブサーチ」は生成AI/大規模言語モデル（LLM）を活用し、自然言語による求人検索ができるサービスです。 2023年11月にリリースしたばかりの新しいプロダクトですが、現在、非正規雇用の方々を中心に、月間3万人のアクティブユーザーに利用されています。 LLMを活用したプロダクト開発は非常に面白く、新たな挑戦であると同時に、難しさも日々感じています。 今後は、ユーザーはまるで優秀な人材エージェントと話しているかのように、カジュアルかつ効率的に自分に合った仕事を見つけられるサービスを目指しております。 ■ Caratが目指したい世界線 我々が実現したいのは、求職者が「探す」のではなく「出会える」転職体験です。生成AIがユーザーの意図や潜在的なニーズを深く理解し、最適な求人だけでなく、キャリアパスや働き方に関する示唆を提供することも目指しています。 まさに人材エージェントの代替となる「AIエージェント」を実現し、個人の可能性を最大限に引き出し、より最短で、より良い仕事、より良い未来に繋がるプラットフォームとなることです。 これは、単なる転職マッチングに留まらず、日本の「働く」をもっと豊かに、人生の総価値を上げる社会の実現に貢献できると信じています。 ■ なぜ、やろうと思ったのか 従来の転職・採用活動には、求職者が情報収集に苦労したり、自分に合った求人を見つけにくかったり、企業側が求める人材になかなかリーチできなかったりといった多くの「負」が存在します。 Caratは創業以来、機械学習による求人レコメンデーションアプリ「GLIT」などを通して、こうした非効率を解消することを目指してきました。そして、近年進化が著しい生成AI/LLMの登場により、パーソナライズされた対話と求人提案をテクノロジーで実現できる体験設計と技術可能性が見えてきました。 これにより、より多くの人が、時間や場所に縛られずに、自分のキャリア選択により一層満足できる世界を目指しています。この大きな課題に対し、生成AI/LLMという最新技術で挑戦するため、「AIジョブサーチ」の開発に着手しました。 ■ 直面している課題・面白さ LLMの柔軟性を活かしつつも、求人検索として正確かつユーザーが期待するUXをどのように提供するか、といった挑戦的な課題があります。 早期にマネタイズも開始し一定の成果は出ていますが、PMF（プロダクトマーケットフィット）の達成に向け、ユーザーの期待値を満たせていない部分や、サービスの精度・安定性など、乗り越えるべき課題は数多くあります。 過去のアセットとしての機械学習による求人レコメンデーション開発経験も活かしつつ、これらの課題を特定し、技術とプロダクトの両面から高速で改善を回していくフェーズです。 ■ お任せしたいミッション ・AIジョブサーチの事業成長をさせるための、機能開発の検討・実装 ・応募数増加に必要な、求人レコメンドにおけるRAG／ベクトル検索基盤の構築とモデル(OpenAI/Gemini/Claude等)及びパラメーター最適化 ・直近立ち上げる予定の新規HRプロダクトの0→1立ち上げ（企画/PoC/実装/デリバリーまで） ※ 技術スタック：Python（FastAPI）、AWS（ECS Fargate／OpenSearch など）、TypeScript（Expo + React Native）、Terraform ほか ※ ChatGPT Team, Cursor, GitHub CopilotなどのAIツールを導入しており、生産性が向上するAIツールはどんどん導入していく予定でございます ■ AIジョブサーチの面白さ 【最先端AIツールで加速する少数精鋭開発体制】 ・GitHub CopilotやCursorなど、最先端のAIツールをフル活用し、少数精鋭チームで高速かつ高品質な開発を実現しています。日々登場する AI エージェントは、効果が見込めるものから積極的に導入し、開発生産性を最大化しています。 【CaratはAIへフルベット】 ・2017年より機械学習ベースの求人レコメンドエンジンを自社開発し、生成AIに偏ることなく幅広いAI技術を組織的に理解・活用してきた点が大きな強みです。さらにCTOはレコメンドエンジン研究の論文執筆経験を持ち、最先端アルゴリズムと理論をプロダクトに落とし込むことで、実践的かつ学術的な視点から課題解決を推進しています。 【正解のない、本質的な課題解決へのアプローチ】 ・理想とする世界観からの逆算での「エンジニアリングとしてのモノづくり」を手を動かしていきながら、高速で開発/検証を行うため、自ら企画・実装をして進めたい方には非常に面白い機会をご提供できる環境です。 【明確なユーザーフィードバックとデータに基づいた改善】 ・リリースしたばかりのプロダクトのため、ユーザーの反応や行動データをダイレクトに得ながら、機能改善やアルゴリズムの最適化を高速で行い、データを活用した改善する文化です。 【事業成長へのダイレクトな貢献】 ・PMFを目指し、収益化も進むプロダクトの中心メンバーとして、自身のコードやアイデアが事業の成長に直結するやりがいを感じられます。 【フルリモート環境での柔軟な働き方】 ・場所に縛られず、自身の生産性を最大化できる環境です。 【オープンでフラットなチーム】 ・CEOやCTOとも密に連携を取りながら、プロダクト開発を進めます。 ・採用活動にもメンバーが関わっており、全員で会社を作っていく文化です。 ■ ご面接フロー ① カジュアル面談 CTO斎藤または、代表の松本が事業のこと、サービスのこと、今後のこと、働き方のことなど、ご説明させていただきます。 ② 書類選考 / 一次面接 これまでのご経験や、今後達成したいことなどを中心に、お話させていただきます。 ※場合によっては追加でコーディングテストや、ご希望がございましたら、弊社社員ともご面談のお時間を設けさせていただきます。 ③ 最終面接 代表の松本並びに、CTO斎藤がご面接させていただきます。 ④ 内定 / オファー面接 ご期待したい役割のご説明や、気になることがございましたら、ご説明させていただきます。 ■その他情報 ・Carat/メンバーページ https://caratinc.jp/Member ・AIジョブサーチ/サービスページ https://job-search.ai/ ・会社やメンバー情報についてはこちらにより詳しくまとまっています。 https://speakerdeck.com/caratinc/zhu-shi-hui-she-carat-company-deck-v1-dot-0 ・直近の事業状況note_LLM×求人検索「AIジョブサーチ」、2年間の軌跡と今後の展望。 https://note.com/na0kii/n/n51baf500fa1c ・CTO斎藤が解説する、「AIジョブサーチ」でのLLMを用いた技術アプローチ https://note.com/saitoxu/n/na479f9f3ce2e