一般財団法人GovTech東京の【G1-03】AI・イノベーション室_アプリケーションエンジニア（エキスパート）の求人

＜配属予定部署＞
AI・イノベーション室

＜業務内容＞
AI・イノベーション室は、生成AIをはじめとする先端技術を積極的に取り入れ、行政サービスに新たな価値をもたらすユーザー体験の創出を目指す部署です。
アイデアのプロトタイピングと検証を繰り返しながら、実用性が確認されたプロダクトを本番環境へと展開していくアプリケーション開発に取り組んでいただきます。
また、設計・実装だけではなく、GovTech東京内外の関連部署との連携や仮説検証にも主体的に関わっていただくことを期待しています。

具体的な業務内容は、以下の通りです（一例）
〇 生成AIを活用したアプリケーションの設計・開発・テスト・運用
〇 RAG（Retrieval-Augmented Generation）を含むAI基盤の開発・活用
〇 プロトタイピングやPoC開発による新機能の検証
〇 先端技術の調査と行政サービスへの活用方法の検討

（変更の範囲）
従事すべき業務の変更予定はありません。

＜技術スタック＞
〇 言語：TypeScript / JavaScript / Python
〇 フレームワーク：React / Next.js / Vite / Hono
〇 クラウド：Microsoft Azure / Google Cloud / AWS
〇 ソースコード管理：GitHub
〇 コミュニケーションツール：Notion / Miro / Microsoft Teams
〇 その他：Dify / Azure OpenAI / Vertex AI

＜採用予定人数＞
若干名

＜選考方法＞
書類選考、面接
※一部ポジションでは、選考プロセスの中でリファレンスチェックを行うことがあります

＜その他 参考資料＞
団体の理解を深めていただくうえで以下ご参照ください

▼GovTech東京 公式オウンドメディア（note）
プロジェクトの裏側や職員の紹介、組織カルチャーなど幅広いテーマで職員の声をお届けしています。
https://note.govtechtokyo.jp/

▼GovTech東京 テックブログ
エンジニアたちが、行政でのテクニカルな取り組みを発信しています。
https://zenn.dev/p/govtechtokyo

▼外部メディア記事：GovTech東京の設立背景やプロジェクトの紹介
都民1,400万人を支える。前例なき行政デジタルサービスを構築する
https://www.bizreach.jp/job-feed/public-advertising/laeecde/

現場の「できる」と「手取り時間」を増やす、「AI・イノベーション室」の挑戦｜GovTech東京
https://note.govtechtokyo.jp/n/ne83c82b60425

東京都がAI活用に向け有識者会議　開発中の生成AIプラットフォームに松尾豊教授「めちゃくちゃいい」（1/2 ページ） - ITmedia AI＋
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2412/06/news102.html

〇 GovTech東京と東京都が牽引するDX推進事業への強い共感
〇 曖昧な状況でも自ら課題を発掘し、主体的に動き、問題解決を図れる方
〇 公務に向き合う高いコンプライアンス意識、誠実且つフェアーに対応する姿勢
〇 組織横断的にコミュニケーションを自ら取りながら業務に取り組むことができる方
〇 自身を取り巻く環境や状況の変化に順応し、成長に繋げることができる方
〇 最新のシステム・技術・IT業界のトレンドについて、積極的に情報収集を行っている方

＜アプリケーション開発＞

• Webアプリケーションの設計・開発・運用経験（3年以上）
• TypeScriptまたはJavaScriptを用いたフロントエンド開発経験（React、Next.jsなど）

＜生成AI・プロトタイピング＞

• OpenAIやVertex AI等の生成AI APIを利用したアプリケーションの開発経験
• プロトタイピングやPoC（Proof of Concept）の開発・評価経験

＜クラウド・データ＞

• Microsoft Azure / Google Cloud / AWSのいずれかを用いたアプリケーション開発・デプロイ経験
• RDBMS（PostgreSQL等）を用いたデータモデリング・SQL実装経験

＜開発プロセス＞

• GitHub等のソースコード管理ツールを用いたチームでの開発経験
• NotionやMiro等を活用した、チーム内外との円滑なコミュニケーション経験

〇 Dify、LangChain、LlamaIndexなど、RAG（Retrieval-Augmented Generation）関連のライブラリやツールの利用経験
〇 Pythonを用いたバックエンド開発経験（FastAPI、Flaskなど）
〇 Embeddingやベクトルデータベース（Pinecone、Weaviate、FAISSなど）の活用経験
〇 LLM（大規模言語モデル）のファインチューニングや評価の経験
〇 Clean ArchitectureやDDDに基づいたアプリケーション設計の経験
〇 スクラム等のアジャイル開発の経験
〇 ディープラーニングによる画像・物体検出モデルの開発経験
〇 図面検査システムや音声対話システムの構築経験