■ミッション・募集背景 BaseMeの法人向け事業で、採用業務を支えるAI Agentと、企業が自社に合う候補者に出会うためのマッチング機能を開発します。 AI Agentでは、企業が承認した情報をもとに候補者の質問に答え、人事が許可した処理を実行する機能をつくります。マッチングでは、求人や求める人物像を整理し、企業が候補者を探し、推薦理由を理解したうえで、会いたい人を判断できるようにします。 ■業務内容 【採用業務を支えるAI Agentの開発】 ・大規模言語モデル（LLM）を使った対話・検索・要約を実装し、回答の根拠となる情報を提示する ・外部ツールと連携する業務フローを設計し、実行権限、事前承認、失敗時の対応や人への引き継ぎを組み込む ・PdM・FDEと導入先で得た知見を整理し、複数企業で使える共通機能に反映する 【マッチングの企業向け機能の開発】 ・求人票や採用担当者が重視する条件を整理し、候補者の検索・絞り込み・推薦に使える形にする ・候補者が共有した情報を使い、どの経験や希望が求人に合うかを、採用担当者が確かめられる形で示す ・推薦に対する企業の反応や、スカウトへの返信・面談参加など確認できる結果をもとに、検索や推薦の改善につなげる 【評価と本番運用】 ・実際の問い合わせや推薦事例から評価データをつくり、回答の正確さ、業務の完了、推薦の妥当性を確かめる。変更による品質低下をリリース前に検知する ・本番ログから誤回答や誤実行、推薦のずれを調べ、品質・応答時間・利用コストを改善する ・企業ごとのデータと権限を分け、推薦理由の根拠や処理の記録を確認できるようにする。合否などの重要な判断は人が行う前提で設計する ■この仕事の魅力 つくった機能が、採用の現場でどんな判断や行動につながったかを確かめられます。候補者は求人や選考について必要な情報を得られたか。企業は推薦理由を理解し、会いたい候補者に出会えたか。現場の声と利用データをもとに、AIの回答や推薦を改善します。

・LLMを使った機能を設計・実装し、本番で運用した経験 ・検索結果を根拠に回答を生成する仕組み（RAG）、外部ツール連携、複数手順の業務実行のいずれかを実装・改善した経験 ・評価データやテスト、本番ログから失敗の原因を特定し、機能を改善した経験 ・Python、TypeScriptなどを用いたバックエンド開発経験と、API・データベース・認証や権限を扱った経験 ・PdMや事業担当者と利用場面や要件を整理し、技術上の制約や品質基準を共有しながら開発した経験

・検索順位・推薦モデルの改善や、利用者の反応を使った評価・実験の経験 ・法人向けSaaSでのデータ分離、監査ログ、個人情報の取り扱いの設計経験 ・人事・採用領域での業務経験や、採用管理システム（ATS）との連携経験

AIの回答や推薦が期待とずれたときに、データや処理をたどって原因を確かめられる方。採用担当者が判断しやすいことと、候補者が納得して次に進めることの両方を考え、改善を積み重ねられる方を求めています。