【事業横断】ソフトウェアエンジニア（LLM）

DeNAでは、AIネイティブな新規事業を次々と立ち上げています。生成AIを活用した言語学習、受験学習の伴走型コーチング、AI×ゲームによる新しい体験など、その領域は多岐にわたります。

本ポジションは、AI技術開発部のソフトウェアエンジニア（LLM）として、これら複数の新規事業のいずれかに入り、LLMを活用した機能・ワークフローの開発と継続改善を担うポジションです。

業務では、サービス開発の現場に密に入り、PdMやフルスタックエンジニアとワンチームで、複雑なLLMワークフローの設計・実装、プロンプトとワークフローの改善、評価ハーネスやログ基盤の整備を担います。作って終わりではなく、実ユーザーに提供されるプロダクトの中で、出力品質・応答速度・コスト・安定性を粘り強く改善していくことを期待しています。必要に応じて、推論基盤、ファインチューニング用の実験・実行環境、GPUワークロード基盤など、LLMプロダクトを支える基盤領域にも関わります。

職務詳細

ご自身のスキル適性や志向性を踏まえ、以下のいずれかのプロジェクトでLLMワークフロー開発とLLMOpsを担当いただきます。

展開中の主なプロジェクト例

• AI英会話アプリ
  • LLMによるシナリオ生成とエージェント技術を用いた、挫折しない言語学習体験の構築
• AI受験コーチング
  • 手書き答案の思考プロセス分析と学習計画の自動最適化により、教育格差を解消する伴走型プロダクト開発
• AIネイティブゲーム
  • AIをゲームバランスや体験の核に据えた、新しいエンターテインメントの創造

ミッション

• LLMプロダクトの「動く」を「ユーザー価値」に引き上げる
• 個別プロダクトのLLMワークフローを、実ユーザーの反応やログに基づいて継続的に改善する
• 評価、ログ、推論、運用の仕組みを整え、データドリブンな改善基盤を作る

業務内容

LLMワークフローの設計・実装

• 多段プロンプト、条件分岐、ツール呼び出し、エージェントワークフローの設計・実装
• LangChain / LangGraph等を用いたワークフロー構築、既存ワークフローの改善
• ストリーミング、コンテキスト長・出力トークン管理、リトライ、タイムアウト、フォールバックなどLLM特有の挙動を踏まえた設計
• LLMマイクロサービスの実装
• 評価用・アノテーション用社内ツールの実装

プロダクト開発・運用改善

• PdMや事業部エンジニアと連携した要件定義、コア価値・コアユーザーの探索
• ユーザー体験上の課題がLLMワークフロー、UI/UX、サーバー、データのどこにあるかを切り分けるための仕組みづくり
• 立ち上げ期は検証速度を重視し、運用改善期は保守性・スケーラビリティを高める開発
• 本番運用に必要なセキュリティ、権限管理、監査ログ、障害対応、コスト管理

LLMOps・評価基盤の構築

• 入出力ログ、ユーザー行動ログ、評価ログの収集・構造化・保存設計
• 評価データセットや評価ケースを用いた評価ハーネスの構築
• LLM-as-a-judge、自動評価、回帰テスト、品質モニタリングの仕組み化
• プロンプトやワークフロー変更の影響を定量的に確認できるCI/CD・検証フローの整備
• レスポンス品質、レイテンシ、コスト、エラー率などの可視化・監視

利用技術・開発環境

開発言語

• Python
• SQL

LLM / AIアプリケーション

• OpenAI API、Anthropic Claude、Google Gemini、その他LLM API
• LangChain、LangGraph
• RAG、ベクトル検索、Embedding、AIエージェント
• LLM-as-a-judge

インフラ

• Google Cloud
  • Cloud Run
  • Cloud SQL
  • BigQuery
  • Vertex AI / Agent Builder
  • Cloud Logging
• Docker
• Terraform
• GitHub Actions

開発支援ツール

• GitHub
• Claude Code
• Codex
• Cursor
• Devin

働き方

週5日の渋谷オフィス出社を前提としています。

0→1フェーズの小さなチームでの密なコミュニケーションを重視しているため、基本的にはオフィスでの勤務となります。ただし、体調不良やご家庭の都合など一時的なご事情によっては、一部リモート勤務とすることもご相談可能です。

• toCまたは多数のユーザーが利用するLLMプロダクトにおいて、出力品質・応答速度・コストなどを改善した経験
• Pythonを用いた開発経験
• クラウド環境でのサービス開発・運用経験
• PdMなど複数職種と連携して仕様策定からリリースまで推進した経験
• 日本語による円滑なコミュニケーション能力と、技術的な課題や仕様を明確に説明・議論できる能力

• Pythonを用いたWebバックエンドシステム開発・運用経験
• LLMプロダクト、AIエージェント、RAG、LLMOpsの開発・運用経験
• LangChain / LangGraph等を用いた複雑なLLMワークフローの構築経験
• 評価ハーネス、LLM-as-a-judgeの構築経験
• vLLM、TensorRT-LLM、量子化、バッチング、キャッシュ設計など推論最適化の経験
• BigQuery等を用いたログ設計・可視化・モニタリングの経験
• セキュリティ、可用性、パフォーマンス、コストを考慮した本番システム設計の経験
• Cursor、Devin、Claude Code等のAIネイティブな開発ツールを活用した開発経験

• LLMプロダクトをPoCや社内RAGで終わらせず、実ユーザーに価値が届く状態まで作り切りたい方
• プロンプトやモデルだけでなく、ログ、評価、運用、推論基盤まで含めてプロダクト品質を高めたい方
• 出力のばらつき、ハルシネーション、遅さ、コスト、評価の難しさに粘り強く向き合える方
• 事業やユーザー体験に関心を持ち、PdMや事業部と同じ目線で技術判断ができる方
• 不確実性の高い0→1フェーズでは素早く試し、運用改善フェーズでは保守性・再現性・スケーラビリティを重視できる方
• AI開発ツールや新しい技術を積極的に取り入れ、開発生産性を高め続けられる方