franky株式会社の【Mori】Software Engineer, AIの求人

Moriについて

Moriは生活の中の会話を文字起こし・要約し、1日の終わりには会話や出来事を1ページの日記にまとめるプロダクトです。
STT（Speech-To-Text）とLLMの技術を組み合わせることで、単純な議事録アプリではなく、日常を振り返ることをより身近にし、日々の生活をより大切に過ごすきっかけを届けることを目指しています。
ウェアラブル端末、LLMを活用したバックエンド、振り返る意味のある日記を表現するアプリまで、一貫したプロダクト体験を設計しています。
米国での展開に加え、日本では2026年8月31日にMakuakeで先行販売を開始し、販売開始から24時間で応援購入総額7,000万円を突破しました。
日本を拠点とするチームが生み出す新しい体験を、世界へ届けるメンバーを募集しています。

自社サイト: https://mori.to/
Makuakeプロジェクト: https://www.makuake.com/project/mori/

チームが大切にしていること

私たちは少人数のチームで、大きな価値を生むことを目指しています。
職種に関わらず全員が手を動かし、日々新しいコンセプト、プロダクト、機能を作っています。

• オーナーシップ: メンバーそれぞれが解くべき課題と目指す体験を考え、設計からリリースまでのすべてのプロセスに関わります。
• 選択と集中、早いリリース: その時々に一番重要なことへ集中し、信頼と高い自律性をもとに素早く開発します。
• 細部へのこだわり: ハードウェアにもソフトウェアにも細部を徹底し、触れた人に感動を与える品質を追求します。
• 100倍のアウトプット: 少人数でより大きな成果を出すために、AIを前提にした働き方を作り、生産性を上げるための工夫や投資を惜しみません。
• 不確実性や課題を楽しむ姿勢: 不確実な未来や難しい課題に向き合うプロセスそのものを前向きに楽しみます。

ポジションについて

LLMのアプリケーションレイヤーへの実装を中心としたバックエンド開発を推進するソフトウェアエンジニアを募集しています。
このポジションでは、LLMの最新トレンドを追いながら評価フレームワークを整備し、プロダクト全体のバックエンド開発/改善を推進します。
プロダクトチームにおけるコアメンバーの一員としてユーザーニーズを深く理解しながら、価値のある機能を素早く形にしていく、プロダクトの技術的な方向性に大きな影響を持つ役割となります。

こんな方に向いています

• ものづくりが好きであること。新しいプロダクトを作ることへの情熱を持っている人。
• プロジェクトを自分ごととして完遂できる。必要な人を巻き込みながら素早く前進できる。
• バックエンドからUXまで、LLMを使ったプロダクトのリリース・運用経験がある。
• コードだけでなくユーザーと成果を重視し、プロダクトを作る人として考えることを好む。
• 日々生まれる新しい技術やプロダクトへの好奇心と、純粋な楽しさを感じる人。
• 0→1を生み出すスタートアップで働くことが好き、またはそうした環境に強く惹かれる人。
• 工夫をしながらLLMで遊んだり、実験したりすることが好きな人。

担当業務

• LLM機能の設計・開発・運用: プロンプト設計からバックエンドの呼び出しアーキテクチャ、コスト最適化、ログ・再現性の担保までをエンドツーエンドで担う。OpenAI、Anthropic等の複数プロバイダーを目的に応じて使い分ける。
• 評価フレームワークの構築: プロンプトの反復改善とセマンティック検索の品質向上のための評価基盤を設計・運用し、定量的な改善サイクルを確立する。
• バックエンドアーキテクチャの設計・構築: API設計、非同期パイプライン、データモデリングを通じて、ハードウェアデバイス・AI処理・モバイルアプリをつなぐバックエンド基盤を構築・進化させる。
• 音声・デバイスデータパイプラインの開発: デバイスからの非同期イベント、音声認識（STT）、話者識別、意味解析の出力をPub/Subベースのパイプラインで処理し、スケーラビリティと信頼性を担保する。
• プロトタイピングと技術検証: 新しいアイデアやLLMの新手法に対してPoCを素早く構築し、プロダクトへの適用可能性を検証する。
• チーム横断での連携: プロダクトマネージャー、デザイナー、モバイルエンジニアと密に連携し、プロダクト全体の整合性と品質を保つ。

この環境で得られるもの

• 最先端の技術を用いて、未来のコンシューマーハードウェア/ソフトウェアの体験を形作る。
• 透明性の高いチームの中で裁量を持って課題を解決し、実際にプロダクトを作り上げる経験。
• スピード感のある少人数チームで、AIを前提にした開発プロセスの中で働くこと。
• グローバルの優秀な人と働き、世界に向けてプロダクトを届けること。

• ものづくりが好きであること。新しいプロダクトを作ることへの情熱を持っている人。
• プロジェクトを自分ごととして完遂できる。必要な人を巻き込みながら素早く前進できる。
• バックエンドからUXまで、LLMを使ったプロダクトのリリース・運用経験がある。
• コードだけでなくユーザーと成果を重視し、プロダクトを作る人として考えることを好む。
• 日々生まれる新しい技術やプロダクトへの好奇心と、純粋な楽しさを感じる人。
• 0→1を生み出すスタートアップで働くことが好き、またはそうした環境に強く惹かれる人。
• 工夫をしながらLLMで遊んだり、実験したりすることが好きな人。

バックエンド

• Go、TypeScript（Node.js）、Pythonなどで商用プロダクトのAPIを設計・実装した経験。特定のフレームワークよりも、API設計、非同期処理、エラーハンドリング、スケーラビリティに対する深い理解を重視。
• リレーショナルDB（PostgreSQL、MySQL等）を用いた実践的なデータモデリング経験。単純なCRUDではなく、履歴管理、時系列データの集計、クエリパフォーマンスを考慮した設計ができること。
• Pub/Sub、Cloud Tasks、SQS、Celery等を用いたイベント駆動・バックグラウンド処理の設計・実装経験。
• GCP（Cloud Run、Cloud Functions、BigQuery、Cloud Storage等）またはAWSの本番環境での実務経験。
• 外部API（AI、決済、IoT、SaaS等）のプロダクトへの統合経験。レート制限、リトライ、冪等性、障害時のフォールバックを考慮した堅牢な設計ができること。

AI / LLM

• LLM API（OpenAI、Anthropic、Vertex AI等）を本番環境で使用した開発経験。プロンプト設計にとどまらず、バックエンドからの呼び出しアーキテクチャ、コスト管理、ログ取得、再現性の担保を含む。
• プロンプトの評価・改善サイクルを構築・運用した経験（手動評価・自動評価いずれも可）。
• 複数のLLMプロバイダーを用途に応じて使い分けた経験があるとなお良い。

• IaC（Terraform、CloudFormation）の経験
• IoT、デバイスデータ、ハードウェア連携システムの経験
• RAG、ベクトル検索、ナレッジグラフなど、大規模コンテキスト処理の設計経験
• LLM出力の評価フレームワーク（自動評価、ログ・トレーシング基盤）の構築経験
• アーリーステージのスタートアップで複数の役割を担った経験
• 日本語/英語コミュニケーションスキル