Nehan株式会社のAIエンジニアの求人

Nehan株式会社では、「新しい公共を共に創ろう」をミッションに、自治体や官公庁と取引をする企業向けのAIプラットフォーム「Labid」を開発・提供しています。

Labidでは、行政データと顧客データをAIで活用した機能が増えています。データは集まっていても、AIがそのまま使える形になっていなければ、精度・再現性・改善速度は上がりません。
同時に、生成AI・エージェントは「動く」と「使える」の間に大きなギャップがあります。プロンプトを直すだけでは、何が改善されたか測れず、改善が再現しません。
必要なのは、データの意味を定義し、AIの出力を評価し、改善サイクルを回せる基盤をつくれるエンジニアです。

ミッション

AIが誤らず使える意味データを整える

事業データの定義（エンティティ・指標・意味）を、プロダクトとAIが直接使える形で設計・実装します。セマンティックレイヤーはその手段の一つであり、課題に応じて最適な設計を選びます。

AIの品質を測れる状態にする

生成AI・エージェントの出力を評価セットで継続的に測り、改善の根拠をつくります。

AI機能の改善サイクルを短くする

データ定義と評価基盤を通じて、AI機能の開発・改善を高速に回せる状態をつくります。

具体的な業務

• 事業データのエンティティ・指標・意味の定義と実装
• AIが誤らず使えるデータ設計（セマンティックレイヤー等、手段は課題に応じて選定）
• 既存の取得データ・意味データの上に、必要なレイヤーを設計・構築
• 生成AI・エージェントの評価セット設計・運用
• 失敗パターンの分類と、データ定義 vs モデル／エージェントの切り分け
• PdM・バックエンド・MLエンジニアとの連携
• 評価結果をプロダクト改善・データ改善に還流

• 「何を測って何を直すか」まで設計できる方
• PdM・エンジニアなど他メンバーとディスカッションし、仕様や優先順位の意思決定に参加できる方
• データの例外や違和感を放置せず、定義まで掘れる方
• 研究だけでなく、本番で回る基盤をつくりたい方

• 事業データの定義（エンティティ・指標・意味）を、プロダクトまたはAIが直接使う形で設計・実装した経験
• データパイプラインまたはAI機能を本番環境に出し、継続的に改善した経験
• Python等を用いたデータ処理・AI関連実装の経験
• 曖昧な要件を具体化し、PdM・エンジニアと合意形成した経験

• 生成AI・エージェントの出力を、評価セットで継続的に測った経験
• 既存の取得データ・意味データの上にレイヤーを足した経験
• セマンティックレイヤー・ナレッジグラフ・オントロジー等、意味データの設計手段を選定・実装した経験
• 検索・RAG・レコメンド等のAI機能開発経験
• 公共・行政領域への関心