【こんな会社です】 アポロは、AIとデータサイエンスを主軸としたソリューション開発とテクノロジーコンサルティングを提供する企業です。 創業以来、業界や規模を問わず多様な企業の課題解決に取り組み、ソフトウェアとデータ技術によって事業の変革を支援してきました。 当社の特徴は、戦略立案から実装・運用までを一気通貫で担う体制にあります。単なるアドバイザリーにとどまらず、ソフトウェアを自ら開発し、実用レベルで提供することにこだわっています。 そのようなプロフェッショナルサービスの提供を通じて蓄積されたノウハウを活かし、現在は自社プロダクトの開発にも注力しています。 【エンジニア組織の本格拡充へ】 アポロは着実に積み上げてきた実績を踏まえ、さらに事業の幅を広げていくフェーズに差し掛かっており、エンジニア組織を中核に据えた事業拡大を目指しています。 そのために今回、ソフトウェア開発全般を担うメンバーを広く募集することとなりました。フロントエンド、サーバーサイド、MLOps、DevOpsなど、それぞれのご経験・ご志向に応じたポジションをご用意しています。 【アポロのエンジニアの業務範囲（経験によって調整）】★アポロのエンジニアが「何を」やるのか ・顧客向けAIソリューションの開発・運用 例：需要予測、画像解析、配送最適化、RAG構成のAIアシスタントなど ・自社プロダクトの企画・開発・運用 例：マーケティング支援ツール、人事評価系サービス、ナレッジ検索システム等 ・技術基盤・開発体制の整備 例：クラウドインフラの設計、CI/CD・MLパイプライン構築、監視・セキュリティ強化 など いずれの業務も、要件定義から設計・実装・運用まで一貫して関わっていただく想定です。 開発体制やツール類については、新しい知見を取り入れた技術選定や開発プロセスの構築にも積極的に関わっていただけます。 --------------------------------- ■MLOps / AIアプリケーションエンジニアの仕事概要 MLOps / AIアプリケーションエンジニアは、生成AI（LLM）や機械学習技術を活用したソリューション・プロダクト開発の中核を担うポジションです。 RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成の設計・実装や、推論APIの構築・運用、自動評価基盤の整備など、先端技術を現場で機能させる役割を担います。 リモートワーク・フレックスタイム制を活用した柔軟な働き方ができることや、 安定した経営基盤の上で、中長期視点でのプロダクト開発ができることも魅力の1つです。 ■ 主な業務内容　★「どうやって」やるのか ・LangChainやLlamaIndex等を用いたLLMアプリケーションの構築 ・ベクトル検索基盤の設計・実装（FAISS / Weaviate / Qdrant など） ・推論用API（FastAPIなど）の設計・開発・運用 ・RAG構成のPoC〜プロダクション化 ・モデル・データ・アプリのパイプライン管理（MLflow / DVC 等） ・Embedding生成／更新処理の設計とバッチ管理 ・プロンプト設計、自動評価、A/Bテスト環境の構築 ・顧客要件に応じた生成AIの導入支援（プロンプト調整・コスト試算等） ■このポジションの魅力 ・LLMやRAGといった生成AI技術の実用化・社会実装に直接携われる環境 ・ソリューション／自社プロダクトいずれにも関与可能 ・MLOps〜LLMアプリ〜フロント接続まで全体像に関わる経験が積める ・成長中のチームで、技術選定や基盤構築に初期から関われる

・Pythonによるソフトウェア開発経験（2年以上） ・LangChain / OpenAI API などを用いたLLMアプリケーション開発経験 ・ベクトル検索（FAISS, Weaviate等）の基本理解と実装経験 ・REST APIの設計・実装経験（FastAPI等）

・MLOps関連ツールの利用経験（MLflow, DVC, Airflow, Prefectなど） ・自動評価・実験管理・ハイパーパラメータ探索の実務経験 ・GPU環境での推論APIや学習ジョブの構築・運用経験 ・セキュリティやコストを考慮した外部LLM API活用経験 ・LangSmithやPromptLayerなどのLLMトレーシングツール利用経験

・技術を用いて課題解決に取り組むことが好きな方 ・顧客や他職種と連携しながら開発を進めることに関心がある方 ・スタートアップ／スモールチームならではの柔軟性とスピード感を楽しめる方 ・プロダクトの構想段階から携わり、責任を持って育てていく意欲のある方