【JAPAN AI】AIソリューションエンジニア (Speechプロダクト)の求人

### JAPAN AI株式会社について JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。 特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。 JAPAN AIは、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、クライアントに対して最適なソリューションを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。 私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。 関連URL * [当社ウェブサイト](https://japan-ai.co.jp/) * [会社紹介資料](https://www.docswell.com/s/geniee/Z828R2-japan-ai%5Fcompany-deck) * [Tech Blog](https://engineering.japan-ai.co.jp/) ### 募集背景 AI技術の急速な普及に伴い、当社のAIプロダクト「JAPAN AI Speech」を活用した音声ソリューションの導入ニーズが急増しています。特に、コールセンター業務効率化、営業支援、音声対話システムなど、お客様の個別要件に応じた音声AIソリューションの設計・開発案件が増加しており、音声技術とバックエンド開発の専門性を持ったエンジニアの体制強化が急務となっています。 ### 期待する役割 ソリューションエンジニアチームのSpeechプロダクト担当としてチームに参加いただきます。JAPAN AI Speechプロダクトを活用し、お客様の業務課題を音声AI技術で解決するカスタムソリューションのバックエンド開発をリードしていただきます。顧客要件に基づいたシステム設計・実装から、既存システムとの統合、運用保守まで一貫して担当することを期待しています。 ### このポジションの魅力 * _最先端音声AI技術への挑戦:_ * ASR/TTS/LLMを組み合わせた次世代音声対話システムの開発に携わることができます。 * _リアルタイム処理の専門性獲得:_ * WebRTC/Twilioなどを用いた低遅延音声ストリーミング基盤の設計・運用を通じて、市場価値の高い専門性を高めることができます。 * _顧客課題解決の最前線:_ * 多様な業界のお客様と直接対話し、技術で課題を解決する実感を得られます。 * _社会貢献性の高いプロダクト開発:_ * コールセンター業務効率化や営業支援など、企業の生産性向上に直結するインパクトの大きな仕事に携わることができます。 * _多様なメンバーとの協働:_ * AIエンジニア、SRE、PdM、セールス、CSなど多様なバックグラウンドを持つ優秀なメンバーと協働し、刺激を受けながら成長できる環境です。 * _自己成長と組織成長の両立:_ * 変化の激しい環境で柔軟に対応しながら、自己成長と組織成長を両立できるダイナミックなフィールドです。 ### 業務内容 * _音声AIプロダクト開発_ * JAPAN AI Speechプロダクトを活用した顧客向けカスタムソリューションの設計・開発 * リアルタイム音声処理システム (ASR/TTS/対話) のバックエンド実装 * WebRTC / Twilio / SIPなどを用いた低遅延音声ストリーミング基盤の構築 * 大規模言語モデル (LLM) を活用した音声対話システムの実装 * 音声データ収集・前処理・メタデータ管理パイプラインの構築 * _システム統合・API連携_ * 既存システム (CRM/CTI/業務システムなど) とのAPI連携設計・開発 * マイクロサービスアーキテクチャによる分散システム設計 * REST/gRPC/GraphQL APIの設計・実装 * Webhook設計・イベント駆動アーキテクチャの実装 * _インフラ・運用_ * GCP環境でのコンテナ化・Kubernetes運用 * データベース設計・クエリ最適化 (Postgres/Redis/Elasticsearchなど) * ストリーミング基盤 (Kafka / Pub/Subなど) とバッチETLの設計・運用 * CI/CDパイプラインの構築・改善 (GitHub Actions / ArgoCDなど) * 監視・可観測性システムの構築 (Prometheus/Grafana/ELK/Jaeger) * _機械学習・AI統合_ * 音声認識・音声合成モデルのプロダクション環境への統合・デプロイ * 推論API (Triton / TorchServe / ONNXなど) の性能最適化・レイテンシ改善 * MLOpsパイプラインの構築・運用 * 顧客対応・プロジェクト推進 * 顧客との要件定義・技術説明・受注開発 * PoC設計・実施・評価 * プロジェクトの技術的リードおよび進行管理 * 開発したソリューションの保守・運用サポート * セキュリティ要件に基づいた実装・運用 (音声データ暗号化・マスキング・保持ポリシー) ### チーム体制 約70名が開発組織に在籍しています。 開発は下記のグループに分かれています。 * クライアント向けソリューション開発 * 自社 AI SaaS 開発 * 共通基盤開発 (Infra / Data / DX / AI R&D) 本ポジションはクライアント向けソリューション開発のグループ (Speechチーム) への配属となります。 ### 必須条件 * コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における学士号または同等の実務経験 * Pythonを用いたアプリケーション開発経験 : 3年以上 * 顧客との要件定義・技術説明・受注開発の経験 * リアルタイム通信 (WebRTC / WebSocket / gRPCなど) またはストリーミング処理 (Kafka / Pub/Subなど) の実務経験 * クラウドサービス (GCP優先、AWS/Azure可) およびコンテナ技術 (Docker, Kubernetes) の経験 : 3年以上 * RDB/NoSQL (Postgres, Redisなど) およびオブジェクトストレージ (GCS/S3など) の設計・運用経験 * スタートアップや成長フェーズ企業での勤務経験、または同等の環境での経験 * AI関連技術に関する知識と情熱 ### 歓迎条件 * 音声系プロダクト (ASR/TTS/音声信号処理/話者分離など) の実務経験 * Twilio / SIP / AsteriskなどのCTI統合経験 * SIP/VoIP技術を用いた音声通信システムの設計・開発・運用経験 * チャットボット、音声認識システム、AIエージェント開発経験 * フルスタックでのアプリケーション開発経験 (TypeScript/React) * 0→1フェーズでの新規事業・プロダクト立ち上げ経験 * 顧客折衝やプロジェクトマネジメント経験 * バイリンガル (日/英) ### 開発環境 * 言語: Python (フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX * インフラ: GCP (コンテナ / K8s), Docker * 音声・ML関連: Triton / ONNX / TorchServe / PyTorch / TensorFlow * ストリーミング: Kafka / Pub/Sub / WebRTC / Twilio * ツール: Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion など * 作業環境: Mac (Appleシリコン), デュアルモニタ対応 ### 学習と開発の支援 * AIツール利用サポート * JAPAN AI SaaS サービス, Curosor, CharGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 * 開発ツール支援 * 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) * 書籍購入補助 * 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) * 語学学習 / 資格取得支援 * 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 * リフレッシュ手当 * ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) * e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 * 家賃手当 * 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) ### 働き方 ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート フレキシブルな勤務時間帯 : コアタイムは要相談 柔軟性 : 将来的により柔軟なワークスタイルの検討も可能 平均残業時間 : 15時間/月 ### 選考フロー 書類選考 → コーディングテスト → 面接（2～3回）→ 内定 ※最終面接までにリファレンスチェックをご対応いただきます