株式会社スカイウイルの【AIエージェント×品質保証のオファリング開発リード】LLM・RAGによるAIエージェントを「本番で信頼できる」サービスに。AI開発と品質保証のエンジニアを率い、チームで届ける型をつくるの求人

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スカイウイルについて

「作れる」AIエージェントは増えました。「本番で信頼できる」と言えるAIエージェントは、まだ多くありません。

当社のAIの開発と品質保証を担う組織は、「AIエージェント×品質保証で売り、AI駆動開発×品質保証で作る」を方針に、本番で信頼できると担保されたAIエージェントをサービスとして届けようとしています。AIソリューションを開発するエンジニアと、品質保証（QA・テスト）のエンジニアは、すでに同じ組織にいます。求めているのは、自らも手を動かしながら、そのエンジニアたちを率いてサービスを開発し、チームで提供できる状態をつくるリードです。

■このポジションの3つの特徴

01 「本番で信頼できるAIエージェント」をサービスにします
LLM・RAGを使ったAIエージェントを作るだけでなく、評価・品質の担保まで含めて顧客に届けます。作る側（AI開発）と確かめる側（品質保証）が同じ組織にあるからこそできるサービスです。

02 AI開発・品質保証のエンジニアを率いて、サービスをつくります
一人で作り込む仕事ではありません。社内のエンジニアでチームを組み、役割を分け、設計とレビューを担い、技術の判断をしながら開発を進めます。ご自身も手を動かし、チームに見本を示します。

03 仕事のキモは「チームで提供できる」状態をつくることです
作って終わりではありません。開発の型（AI駆動開発の標準・品質ゲート）と評価の型に落とし、誰が作っても品質を落とさずに提供できるチームをつくることが、このポジションの成果です。

■このポジションではないこと

ミスマッチを防ぐため、あらかじめお伝えします。

・全社のDX・変革を企画し、推進する役割ではありません。担っていただくのは、AIエージェント×品質保証のサービスです。
・資料づくりや取りまとめが中心の、PMO・企画の役割ではありません。技術の判断と、ご自身が手を動かすことが欠かせません。
・一人で作り込むスペシャリストの役割でもありません。エンジニアのチームを動かし、チームで提供できる状態をつくることが仕事の中心です。

■担当していただくサービス

【サービスの方向性】
本番で信頼できると担保されたAIエージェントを、顧客に届けるサービス

【サービスの中身（例）】
① AIエージェントの構築：業務の分解から、AIエージェント・ワークフロー型AIの設計・構築、既存システム・データとの連携（LLM・RAG、AIエージェントを支えるデータ基盤を含む）、運用まで
② 品質の担保：正確性・タスクの完了・権限・安定性・安全性・業務への適合の観点での評価設計、評価データセットと自動評価、モデル更新時の回帰評価
③ 作り方の型：AI駆動開発で、速く、品質を落とさずに作るための開発標準・レビュー基準・品質ゲート

【いまの進み方】
複数のチームが並行して、AIエージェント基盤と品質担保の型づくりを進めています。自社の業務（営業支援のAIなど）を題材に作り、まず自社で効果を確かめてから社外へ届けます。大手SIerのプロジェクトにはチームで参画し、AIエージェントを支えるデータ基盤の開発も進めています。

【一緒に動くメンバー】
社内のAIソリューション開発のエンジニア、品質保証（QA・テスト）のエンジニア、営業担当

【いまの状態】
社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中です。

※ どこから担っていただくか、サービスの中身をどう広げるか、社内のリードエンジニアとどう役割を分けるかは、ご経験と得意な領域をうかがったうえで一緒に決めます。

■技術環境

【言語 / フレームワーク】
React、TypeScript（フロントエンド）／Python、C#（バックエンド）

【クラウド】
Azure（AWS・GCPのご経験も歓迎）

【データベース / 基盤】
PostgreSQL、Databricks

【AI領域】
生成AI（LLM／RAG／AIエージェント）を活用したAI駆動開発

【AI開発ツール】
Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit

【品質保証・評価】
テスト設計、テスト自動化、CIの品質ゲート、AIの評価設計（評価データセット・自動評価・回帰評価）

■募集背景

当社は創業以来20年以上にわたり黒字経営を続け、強固な顧客基盤を築いてきたIT企業です。いま、エンジニアの技術力を提供するビジネスに加えて、技術とノウハウを「サービス」として提供する事業を立ち上げています。

AIの開発と品質保証を担う組織には、AIソリューションを開発するエンジニアと、品質保証のエンジニアがそろっています。作る力も、確かめる力もあります。一方で、それをサービスとして形にし、エンジニアを率いて開発を進め、チームで提供できる状態をつくるリードが足りていません。現在は一人のリードエンジニアが、自ら手を動かしながらエンジニアを動かして型づくりを進めていますが、これを一人に頼らない体制にしたいと考えています。今回の募集は、その中心を担う方をお迎えするためのものです。

当社では2026年10月に、セキュリティの専門家が入社し、ご自身の専門を軸にセキュリティのサービスの立ち上げを始めています。同じように、AIエージェントと品質保証の分野で、エンジニアのチームを率いてサービスを立ち上げていただく方を求めています。

■職務内容

担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。どれも切り離せない仕事ですが、最も大切にしていただきたいのは「4. チームで提供できるようにする」です。作って終わりではなく、ご自身がいなくても、チームが同じ品質で提供できる状態をつくることが、このポジションの成果です。

【1. 決める ― サービスの中身と、提供の形を決める】

・顧客の業務と課題から、AIエージェントで何を解き、どの水準の品質を約束するかを決めます。
・提供メニュー・手順・品質基準・価格の考え方を、事業の責任者と相談しながら決めます。

【2. 作る ― 自らも手を動かし、技術の判断を担う】

・AIエージェントの設計、RAG・データ基盤との連携、評価の仕組みなど、要となる部分はご自身でも作り、試します。
・担当する範囲のアーキテクチャ・技術選定・品質の基準について、技術の判断を担います。

【3. 率いる ― AI開発・品質保証のエンジニアを動かして開発する】

・社内のAI開発・品質保証のエンジニアでチームを組み、役割を分け、開発を進めます。
・設計・コードのレビュー、評価結果の確認を通じて、チームの成果物の品質に責任を持ちます。

【4. チームで提供できるようにする ― 型にして、誰が作っても品質を落とさない状態にする】

・開発の手順、AI駆動開発の標準、品質ゲート、評価の設計を「型」として書き起こし、チームで使える状態にします。
・型をメンバーに教え、ご自身がいなくても、チームが同じ品質でサービスを作り、提供できるようにします。

【5. 届ける ― 顧客の前に立ち、最初の提供をやり切る】

・営業担当と組み、技術面の提案を担います。
・最初の案件では、チームを率いて導入・提供をやり切り、社外の実績をつくります。

■入社後のロードマップ

【入社〜3ヶ月】
進行中のAIエージェント基盤・品質担保の型づくりに加わり、チームと技術の現状をつかみます。あわせて、自社の業務を題材にしたAIエージェントの開発を、評価の設計まで含めてリードし、サービスの原型を1つ形にしていただきます（例：営業支援のAIを、品質の基準まで含めて自社で使える状態にする）。

【3〜6ヶ月】
自社で確かめた結果をもとに、提供メニュー・品質基準・価格の案を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。開発と評価の手順を、チームの型として書き起こします。

【6ヶ月〜1年】
社外の顧客への提供実績をつくります。チームのメンバーが型に沿って、品質を落とさずに作れる状態にします。

【1年〜】
サービスの責任者として、サービスとチームを育てていただきます。次のサービスの立ち上げや、型を使えるエンジニアの育成もリードいただきます。

※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。

■あえてお伝えしたい「厳しいリアル」

【サービスはまだ「売れる形」になっていません】

社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中で、何を型にするかを決めるところから関わっていただきます。

【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人もいます】

サービス開発に関わるエンジニアの稼働は、事業の責任者と調整しながら確保します。限られた時間の中で、役割を分け、成果につなげるリードが求められます。

【立ち上げの段階は、ご自身が手を動かす場面も多くあります】

チームを率いる役割ですが、型ができるまでは、要となる部分をご自身で作り、見本を示す場面が多くなります。

【営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます】

営業担当と組む体制で進めます。一方で、技術面の提案や最初の提供では、ご自身が顧客と直接向き合います。

【原則「出社」の環境です（リモートワーク不可）】

立ち上げの段階は、事業の責任者・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。

■必須要件

以下の3点をすべて満たす方を対象としています。

1. 次のいずれかについて、現在または直近まで、ご自身が手を動かして設計・実装した経験
   ・生成AI（LLM）を使ったシステムの開発：AIエージェント、RAG、ワークフロー型AIなど（PoCを含む）
   ・ソフトウェアの品質保証：テスト設計、テスト自動化、品質ゲート、AIの出力の評価設計など
   ・AI駆動開発：生成AIツール（Claude Code・Cursor・GitHub Copilot・Codex等）を開発プロセスに組み込み、開発標準やレビューの仕組みにする
2. 複数名のエンジニアのチームで、技術のリード（役割の分担、設計・コードのレビュー、技術的な判断）を担った経験（テックリード・リードエンジニア・PLなど。役職は問いません）
3. 開発標準・品質基準・評価の手順・テストの基盤・共通部品などの「型」をつくり、自分以外のチームや組織で使われる状態にした経験

※ 経験年数は問いません。AIエージェントの本番運用の経験も求めません。職務経歴書には、リードしたチームの規模と役割、つくった型とその使われ方を具体的にお書きください。

■3つの入り口 ― あなたの強みはどれですか

次のいずれかで「人に語れる深い実績」をお持ちの方を求めています。すべては求めません。足りない部分は、社内のAI開発・品質保証のエンジニアと組んで補います。

【AIエージェント・LLMアプリ開発】
こんな実績：LLM・RAGを使ったAIエージェントやワークフロー型AIを設計・開発し、チームで開発を進めた（PoCを含む）
例えばこんな経歴：AI専業・SIerのLLMアプリ開発のテックリード、データ基盤（Databricks等）とAIの連携を担うリードエンジニア
入社後に組む相手：品質保証のエンジニアと組み、評価・品質担保をサービスに組み込みます

【品質保証・AIの評価】
こんな実績：テスト戦略・テスト自動化・品質ゲートを設計して組織に定着させた／LLMの出力の評価設計・自動評価をつくった
例えばこんな経歴：QAリード・テストアーキテクト、品質コンサルタント、AIプロダクトの評価エンジニア
入社後に組む相手：AI開発のエンジニアと組み、作る側と一体で品質を担保します

【AI駆動開発・開発基盤】
こんな実績：生成AIツールを開発プロセスに組み込み、開発標準・レビュー基準・CI/CDとしてチームに展開した
例えばこんな経歴：開発標準・共通基盤のテックリード、DevOps・開発生産性の推進リード
入社後に組む相手：AI開発・品質保証のエンジニアと組み、作り方の型をサービスの土台にします

■歓迎要件

・AIエージェント・RAGの本番運用、LLMOps（監視・評価・改善のサイクル）の経験
・AzureやDatabricksを使った、AI・データ基盤の構築経験
・CodeRabbit等のAIによるコードレビューを、開発プロセスや品質ゲートに組み込んだ経験
・AIエージェントと既存システムの連携、権限設計・監査ログなど、AIエージェントの安全対策（ガードレール）の設計経験
・JSTQB、CT-AI（AIテストの資格）、ISO/IEC 42001などの品質・AIガバナンスの知見
・技術担当として、顧客への提案やPoCを行った経験
・金融・保険・製造など、誤りが許されない業務のシステム開発の経験
・勉強会・研修の講師、後進の育成、技術ブログ・登壇・OSSなどの経験

■求める人物像

・自ら手を動かすことと、チームを動かすことの両方に手応えを感じる方
・「作れる」で終わらず、「本番で信頼できる」にこだわれる方
・自分ができることを、チームができることに変えることに喜びを感じる方
・生成AIなどの新しい技術を自ら試し、実務に取り入れ続けている方
・未整備であることを、自分で決められる余地として前向きに捉えられる方

■このポジションで得られるもの

・AIエージェント×品質保証という、まだ勝者の決まっていない領域で、サービスを立ち上げる経験。
・作る（AI開発）・確かめる（品質保証）・直すがひとつの組織にそろった環境で、チームを率いて開発できること。
・自分たちがつくった型に価格がつき、チームで顧客に届く経験。
・サービスの責任者として、サービスとチームを育てていく道。

■選考フロー

書類選考 → 1次面接 → 最終面接（社長面接） → 内定
※ 最終面接のあと、速やかに条件を含めてご連絡します。