株式会社カミナシのENG-6001.AIエンジニアの求人

職務概要

カミナシでは「ノンデスクワーカーの才能を解き放つ」というミッションのもと、現場で働く人々のポテンシャルを IT の力で最大化し、ノンデスクワーカーが非効率から解き放たれた世界の実現に取り組んでいます。

デスクワークの世界では IT の活用がこの四半世紀で私たちの生産性を大きく引き上げてきました。私たちは、世の中を支える”現場仕事”においても、これらの成功を再現できると信じています。

現場で働くノンデスクワーカーの多くは、日常生活ではスマートフォンを使っています。プライベートな予定をカレンダーアプリで管理し、日々の支払いではキャッシュレス決済が当たり前。そんなデジタルに慣れ親しんでいるはずの彼らが、現場仕事では非効率な紙ベースの業務遂行や管理に多くの時間を奪われています。

カミナシ エンジニアリングチームは、そのような現場に変革をもたらすプロダクトを開発し、サービスとして提供しています。3,900万人 ー 日本を支える就労人口のおよそ半分を占めるノンデスクワーカー。彼らの新しい働き方を、私たちと一緒に実現していきましょう。

カミナシ エンジニアリングチームの特徴

• カミナシのAIエンジニアはAI機能の検証から運用・改善までを一貫して見据え、ソフトウェアエンジニア（SWE）と並走しながらプロダクト開発を前に進めます。
• ユーザーとの距離の近さを活かし、顧客インタビューや現場理解を通じて得た一次情報を、検証設計や実装方針に反映します。
• 特定技術に軸を置くエンジニアが多いですが、バックエンドだけ、インフラだけ、という分業ではなく、技術の垣根を越えて課題解決に向き合うスタイルを目指しています。

本ポジション募集の背景

2023年のシリーズB資金調達後、カミナシはマルチプロダクト戦略に舵を切り、直近1〜1.5年の間にその提供プロダクト数をそれまでの1つから5つまで拡大してきました。

この急加速したプロダクト展開と事業成長、そして事業およびプロダクト両面でのAI活用が進むなかで、各サービスチーム（製品開発チーム）がAIを前提とした検証・開発・運用を自律的に行える状態を組織として支える必要性が高まってきました。

こうした背景のもと、2026年1月にAI Engineeringチームを新たに立ち上げました。AI Engineeringは、各サービスチームの中でAIを活用した機能の検証や開発を行うことに加え、そうした機能の評価・運用を支える共通基盤の整備や、中長期的な競争力につながるAI技術の継続的な研究開発を通じて、各サービスチームがAIを継続的に価値へと変えられる状態を実現することを目的としています。

本ポジションでは、AI Engineeringチームの初期メンバーとして、サービスチームと並走しながら、AI機能の検証から開発、運用・改善までを前に進めていくAI エンジニアを募集しています。

業務内容

• 特定プロダクトの開発チームに帯同し、プロダクトマネージャーやソフトウェアエンジニアと連携しながら、現場の課題を解決するAI機能の検証から実装までを技術面からリードします。
• 開発チームが自律的にAI機能の運用・継続改善を行えるよう、品質の定量化やモニタリング環境の整備を主導し、チームがデータに基づいて自然とAIを育てていける文化を醸成します。
• CTOやAI Engineeringの現メンバーと会話しながら、カミナシにおけるAI価値を最大化するための組織作りに貢献。中長期的な成果を見据えたチームの役割定義や体制強化に主体的に関わっていただきます。

本ポジションの魅力

• 食品や機械の製造工場、物流倉庫など様々な現場へと実際に足を運び、現場のオペレーションやペインを理解することから始めます。その過程で「通信環境の悪い工場でも高速動作する画像検査を実現するには？」や「新人作業員が設備保全業務でベテランと同等の効率と質を実現できるようにするためにAIでどんな補助ができるか？」といったリアルな現場の課題や制約に対し、特定の技術領域に縛られることなく最適なソリューションを追求するため、技術の幅と深さを同時に伸ばせます。
• 「出したら終わり」のPoCで終わらせず、現場のフィードバックを受けて開発チームが自律的にAIを磨き続けられるエコシステムを主導できます。
• AI技術で創出できる価値を最大化するための組織立ち上げにゼロから関われます。各サービスチームのAI開発を発展させる共通基盤の構築や中長期的な競争力となる技術検証を見据え、「チームがどう動くべきか」「どんな体制が必要か」といった組織の意思決定に深く関与していけます。CTOや現メンバーと肩を並べ、会社の未来の技術戦略をその手で描くチャンスがあります。

主な技術スタック

AIエンジニア以外のソフトウェアエンジニアが扱う技術も含む、カミナシのエンジニアリング組織全体の主な技術スタックです。

アプリケーション開発：AI機能以外

• TypeScript
• React
• Go

アプリケーション開発：AI機能

• Python
• TypeScript
• C++（一部）

インフラストラクチャ

• AWS
• Terraform Cloud

監視

• Datadog
• Sentry
• Langfuse

AIツール

• GitHub Copilot for Business
• ChatGPT Team
• Google Gemini, Google NotebookLM plus for Workspace
• Claude Code

その他

• Git, GitHub
• Slack
• Notion
• Google Workspace

選考フローについて

書類選考実施の上で原則カジュアル面談を実施させていただいております。
カジュアル面談では、相互の期待値調整や弊社へのマッチングを確かめていただく場を想定しております。

カジュアル面談後、選考をご希望いただける場合、次の選考フローが基本となります。
技術課題 → 一次面接 → 二次面接 → 最終面接
※途中、選考要素のないご面談を実施する可能性があります。
※カジュアル面談含む面談・面接は原則オンライン実施となります。

ご内定後にオファー面談を実施させていただきます。
オフィスご訪問の希望やメンバー等とのご面談の希望も別途承ることが可能です。

• カミナシの Mission, Vision, Values に共感いただける方
• ソフトウェアテクノロジーによる “現場仕事” の改善や改革にワクワクできる方

• Webアプリケーション開発の実務経験（以下の開発経験を通算3年以上お持ちの方）
  • Webアプリケーション（フロントエンド/バックエンド）の開発・運用経験
  • LLMや画像認識などのAI技術をプロダクトへ組み込んだ経験
• ステークホルダーと連携し、課題を特定・解決へ導いた経験
  • 顧客や社内の他職種のメンバーとの対話から課題を発見し、要件定義・実装・検証までを推進した経験
  • 課題に対して、特定のAI技術領域に捉われずに技術的な解決策を提案した経験
• AIモデルやアルゴリズムのパフォーマンス改善に取り組んだ経験
  • 検証フェーズにおいて、プロトタイプの精度向上や手法の選定に向けた試行錯誤を繰り返した経験
  • 運用フェーズにおいて、本番環境のモニタリングやユーザーフィードバックをもとに継続的な品質向上を行った経験

• 画像認識、自然言語処理、情報検索など幅広い分野における開発経験
• データ基盤や学習パイプライン、オブザーバビリティを含む MLOps/LLMOps 基盤の構築経験
• テックリードやエンジニアリングマネージャーとして、チームの立ち上げや体制強化に携わった経験