株式会社IVRyのE04. ソフトウェアエンジニア（AIエージェント）の求人

対話型音声 AI プラットフォーム「アイブリー」に蓄積された通話データを、AI エージェントが検索・分析し、必要な情報を届け、顧客の業務改善に活かすプロダクト「IVRy Data Hub」の開発を担うポジションです。ユーザーが自然言語で問いかけると、エージェントが通話ログを横断的に読み解き、根拠となる通話を引用しながら答えを返す。そうした体験を、Databricks や LLM を活用しながらバックエンドから設計・実装していただきます。
直近チームで議論・実装しているのは次のようなテーマです。

• 親エージェントとサブエージェント（Tool）の責務分割、およびエージェントランタイムそのものの設計・刷新
• 非決定的な失敗に対するリトライ戦略の設計（リトライすべきエラーの切り分け、ストリーミング配信中の扱い、リトライ機構をどのレイヤーに集約するか）
• トークン設計・データサンプリング、および定型分析の固定パイプライン化
• モデル・プロバイダーの選定と、切り替え可能な構成の維持（レート制限・リージョン・単価・可用性を踏まえた判断）
• 回答中の引用を UI 上で機能させるためのデータ取得・キャッシュ設計と、テナントごとのアクセス境界の担保
• 生データへのラベリング機能の設計（ラベル体系の定義、付与パイプラインの構成、精度とコストのバランス）
• エージェントが参照する知識ベースの設計・実装

LLM という非決定的なコンポーネントを本番サービスとして安定稼働させ、評価しながら改善し続けることが中心にあります。「AI エージェントをつくる」だけでなく、「つくったものを本番で動かし切り、品質を測って直し続ける」ところまでを担っていただくポジションです。

株式会社IVRyについて

IVRyは「最高の技術を、すべての人と企業に届ける」をMissionに掲げ、対話AIプラットフォーム「アイブリー」を開発・運営しています。独自技術で応対品質と信頼性を担保し、導入アカウントは6万を突破。人が本来の価値を発揮し"働くことは楽しい"と皆が感じられる社会の実現を目指します。
2025年11月までに累計106.1億円の資金調達を完了。アイブリーに蓄積される貴重な「対話データ」と、最新のAI技術を掛け合わせ、データの価値を最大化。そして、顧客の声という一次情報を経営判断へと繋げ、企業の業務そのものを変革し、さらに顧客体験を向上させていきます。

• IVRy、シリーズDで総額40億円の資金調達を実施
• 対話型音声AI SaaS「アイブリー」が 顧客の”声”を経営資源に変えるデータプラットフォーム 「IVRy Data Hub」を提供開始
• IVRy Company Deck（会社紹介資料）

募集背景

IVRyは「最高の技術をすべての人と企業に届ける」をMissionに掲げ、対話AIプラットフォームとしてマルチプロダクト展開を進めています。
本ポジションでは、音声・テキストデータを統合するAIエージェントと、それを組み込んだプロダクトの開発を担います。AIエージェントが「会話データを検索し、要約して通知する」「行動をトリガーする」など、LLM時代の次世代バックエンドをともにつくるポジションです。

私たちが最も重視しているのは、最新手法をどれだけ知っているかではなく、非決定的に振る舞う LLM を前提に、プロダクトとして成立する品質と運用に落とし込めるかです。手法は当然知っていてほしい。ただ、手法そのものへのこだわりよりも、プロダクトの目的とビジネス要件に合った手段を選べることを大切にしています。

お任せしたい主な業務

IVRy では、アイブリーに蓄積された通話データを AI エージェントが自律的に分析・活用するプロダクトの開発を進めています。このポジションでは、エージェントランタイムそのものをプロダクト価値の中心に据え、「エージェントが本番環境で信頼して任せられる状態」を技術で実現していただきます。

現在の課題

• エージェントの実行基盤が発展途上で、機能追加に伴って設計を作り直しながら進めている状態
• 分析対象のデータ量に対してトークン・コストの制約が厳しく、定型分析の固定パイプライン化やサンプリングによる最適化が追いついていない
• Databricks などの AI + データ基盤を横断して動作する統合 API が必要
• LLM を組み込んだ機能の評価指標が未整備で、品質を定量的に測りながら改善するサイクルを確立できていない

期待していること

• Databricks・Pydantic AI などを活用した RAG 型検索 API／要約エージェントの開発
• LLM API 単体の利用にとどまらない、Agentic Workflow およびパイプラインの設計・構築
• プロダクトの KPI に沿った評価指標の構築・監視と、それに基づく継続的な改善
• AI が行動を実行するためのワークフロー実行基盤の構築

技術スタック詳細:技術スタック / アーキテクチャー / データパイプライン

働く面白さ

• AI エージェントの実行基盤という、まだ定石のない領域の設計をリードできる
• RAG・LLM を実運用環境に組み込む「AI エージェント Ops」の最前線に関われる
• Databricks などの最新 AI + データ基盤を自由に活用できる環境
• 「つくって終わり」ではなく、評価指標を自ら設計し、数字で品質を上げていくところまで担える
• データ・インフラ・LLM を横断し、AI プロダクトの全レイヤーに関われる

一緒に働くメンバー、チームの特徴

IVRyには、多様なバックグラウンド・高い専門性・成長意欲・そして開発を楽しむカルチャーを持ったメンバーが集まっています。

多様なバックグラウンドと専門性

メンバーの経歴は、Google、AWS、Microsoft、メルカリ、クックパッド、リクルート、SmartNewsといった技術を軸にプロダクト開発を行う企業から、スタートアップ、制作会社、フリーランス、学術研究まで多岐にわたります。また、バックエンド・フロントエンド・モバイル・インフラ・LLM・音声技術など、専門性の幅も非常に広く、多様な視点を持ったエンジニアが活躍しています。

プロダクト志向と課題解決マインド

技術だけを追いかけるのではなく、「良いサービスを届けたい」「困っている人を助けたい」といったプロダクト志向とユーザー志向を持ったメンバーが多いのが特徴です。事業や組織の課題にも積極的に関わり、エンジニアリングの枠を越えて価値を届けようとする姿勢が共通しています。

自律性とオープンなチーム文化

経営・エンジニア・ビジネス全体で心理的安全性とフラットな関係性が根付いており、誰でも提案・議論しやすい環境です。また、エンジニアを含めたすべてのメンバーが自律的に判断し、前に進めるカルチャーを大切にしています。部署を越えた連携や、事業数値のオープンな共有などもIVRyのスタンダードです。

成長意欲と学習姿勢

新しい環境や領域に飛び込むことを「強くてニューゲーム」と表現し、変化や挑戦を楽しむ文化があります。アジャイル開発、組織開発、マネジメント、ビジネス視点などにも関心を持ち、エンジニアリングの枠を越えて学び続けるメンバーが多く在籍しています。

AI・LLMへの高い関心

アイブリーの中核技術であるLLMや音声対話AIを社会実装することへの関心と熱量も共通点の一つです。「LLMを使って、世の中に“なくてはならない”サービスをつくる」ことを目指し、日々の開発に取り組んでいます。

スタートアップならではの挑戦を楽しむ

急成長中のスタートアップという環境で、前例のない課題や変化を楽しみながら、自らの手でサービスや組織を進化させていくことにやりがいを感じるメンバーが集まっています。

関連する発信

• LLM時代の「AI-Ready」とは。次世代データドリブンへの挑戦 ── Tech and Me #1
• 基礎で勝ち、実装で磨く。AI音声対話を率いる花木の開発哲学 ── Tech and Me #2
• 技術の力で事業を動かす。成田が見据えるIVRyの未来 ── Tech and Me #3
• エンジニアブログ
• テックブログ（Zenn）

参考情報

選考プロセス

• エントリー
• カジュアル面談
• 書類選考
• 面接（2〜3回）
• 内定
• 条件面談

※面接から内定まで、オンラインにて対応可能です。
※エントリー時に回答いただくアンケートの内容をもとに、カジュアル面談を実施いたします。カジュアル面談を経て正式なご応募に進んでいただいた方には、書類選考をご案内します。ご希望やご経験に合うポジションの提案が難しい場合は、面談の実施を見送らせていただくこともございます。
※面接では、これまで携わられた AI・LLM を用いた開発について、「どのように品質を評価し、どう改善したか」を具体的にお伺いします。

開発実績

• アイブリー
• アイブリー AI Contact Center
• アイブリーモバイルアプリ
• IVRy AI FAX
• IVRy Data Hub

キャリア登録

ご応募を検討中の方だけでなく、「まずは話を聞いてみたい」「今後のために情報を受け取りたい」という方も歓迎です。
ご関心があれば、キャリア登録 からぜひご登録ください。

採用方針

IVRyは、年齢・性別・国籍・人種・障がいの有無・LGBTQ+・婚姻状況・雇用形態といった属性によって採用や選考の判断を行うことは一切ありません。
IVRyのミッションと「Work is Fun」という価値観に共感し、AIによって仕事と顧客体験を再定義する挑戦にワクワクできる方と、一緒に未来をつくっていきたいと考えています。

• 答えのない状態から自ら課題を見つけ、手を動かして前に進められる方（自走力）
• AI・LLM を自分の道具として使いこなし、新しいツールを試すことを楽しめる方
• 論文や技術ブログから得た知見を、プロダクトに組み込むための検証まで素早く回せる方
• 手法に詳しいことと、手法に固執しないことを両立できる方
• プロダクトやチームの目的とアラインしつつ、コストなどのビジネス要件に合ったソリューションを出せる方
• ビジネス状況・リソース状況を踏まえてトレードオフを判断できる方（一定の PM 力）
• AI エージェント領域の最新動向に対して、貪欲に学び続けられる方
• チームワークを重視し、自身のタスク管理だけでなく、周囲の課題や影響範囲を把握しながら動ける方
• 目標達成に向けて粘り強く取り組める方
• 専門外の分野にも興味を持ち、学びながら挑戦できる方
• 状況の変化に柔軟に対応し、新しい環境を楽しめる方

• Web アプリケーション・API サーバの開発経験
• 非同期処理やジョブスケジューラ（Celery 等）を用いたバックエンド開発経験
• データベース設計および運用経験（PostgreSQL / MySQL など）と、システム特性に応じた DB 選定の判断経験
• API 連携や Webhook などを利用したシステム間連携の設計・実装経験
• LLM を利用したアプリケーション・API の開発経験（規模は問いません）
• AI・機械学習の基礎知識（Transformer の仕組みなど）と、評価に対する理解
• AWS または GCP いずれかのクラウドサービスへの、ある程度の精通

• LLM・RAG・AI エージェントの基本構造（プロンプト設計、評価指標など）への深い理解
• ベクトル検索・ハイブリッド検索（FAISS / Milvus / Chroma / Elasticsearch など）の設計・最適化経験
• LLMOps / MLOps の設計・運用経験（ML モデルの精度評価、RAG 評価、プロンプト自動評価など）
• 非決定的な挙動をする LLM を前提に、挙動を安定化させた経験・知見
• LLM API 単体の利用にとどまらない、Agentic Workflow・パイプラインの構築経験
• プロダクトの KPI に沿った評価指標の構築・監視、およびそれに基づくパイプライン改善の経験
• 検索技術（全文検索・ランキング）やデータ基盤に関する知識・経験
• インフラへの理解（IaC など）
• SaaS 基盤や B2B 向けアプリケーションのバックエンド開発経験
• NLP・機械学習領域での研究経験、技術ブログ・登壇・OSS・コンペティションなどの外部アウトプット