AIエンジニア

会社概要

株式会社HRdevは「採用の再現性をつくる」ことを目指し、成長企業のエンジニア・プロダクト組織に特化した採用支援に取り組んでいます。

顧客企業が採用支援に求める役割を外部の採用チームとしてAIの補助を受けながら人手で提供しつつ、それらを磨いて個別のプロダクト・事業化を重ねていくことで事業成長を実現していきたいと考えています。

募集背景

HRdevは「採用の再現性をつくる」をミッションに、エンジニア採用に特化した採用支援（RPO）を行ってきました。その現場知見を活かし、いま採用実務そのもののAI化と、それを製品化した自社開発のAIスカウトSaaS「ScoutOne」の開発（2026年6月ローンチ予定）を、両輪で進めています。

すでに Gemini・Claude・OpenAI（ChatGPT）API を組み合わせたマルチエージェント構成で開発を進め、Dify・Langfuse で一部のワークフローを構築しています。ここから採用業務のAI化とAIプロダクト化を本格的に伸ばしていくために、AI機能の開発を主務として担い、品質を支える仕組みまで横断的に作れるAIエンジニアを募集します。

開発は、PO・PdM（元CTO）・バックエンド / フロントエンド / AIエンジニアからなるチームで進めています。このポジションは、HRdevのAI領域を技術で推進する役割です。プロンプト設計や評価の仕組み（LLM as a Judge 等）まで踏み込み、AIの品質と開発速度の両方を引き上げていくことを期待しています。

業務内容

HRdevのAI領域（採用実務のAI化 ＋ AIプロダクト開発）を、開発から品質の仕組みづくりまで横断的に担っていただきます。

• マルチエージェント構成のAIアプリケーション開発（Gemini・Claude・OpenAI API の使い分け）
• プロンプト設計と改善（体系化・再現性の確保）
• AIの評価・品質担保の仕組みづくり（LLM as a Judge、Langfuse を活かした観測・評価）
• Dify でのワークフロー構築・改善
• AIのハーネス環境の整備
• スカウト・求人・その他の採用業務のAI化、およびそのプロダクト化
• 自然言語・テーブルデータを扱うAI機能の実装
• 中期：ローカルLLMの活用検討（足元はAI機能開発が主務）

仕事の進め方

• 開発プロセス：週次スプリントベースです。スプリント単位で開発を回し、優先度調整・振り返りを行います。
• 意思決定：PdMは元CTO。技術文脈でそのまま議論できるため、AIアプリの設計方針や評価のやり方についても技術の言葉で議論を進められます。

開発環境

• バックエンド：PHP / Laravel
• フロントエンド：TypeScript / Next.js
• インフラ：AWS
• AI / LLM：Gemini・Claude・OpenAI（ChatGPT）API のマルチエージェント構成
• AIワークフロー / 評価：Dify・Langfuse を一部構築済
  ※ AI開発支援：Claude・Codex 等のAIコーディングツールの利用支援補助あり。使いたいAIツールは提案ベースで前向きに導入検討できる文化。

アピールポイント

ScoutOneは、HRdevがRPOの現場で「実際に効いた採用の型」をプロダクトに落とし込んだものです。つくるAI機能の一つひとつが、採用に悩む企業の課題に直結しています。

このポジションの面白さは、AIアプリ開発から品質を支える評価の仕組みまでを横断的に担い、まだ正解が固まっていない領域を自分の手で設計できることにあります。プロンプト設計やLLM as a Judge による評価基盤を、資産としてチームに残せます。

また、HRdevは開発でのAI活用を会社として後押ししています。Claude・Codex などのAIツールの利用支援補助があり、使いたいツールがあれば提案ベースで前向きに導入を検討します。元CTOのPdMと技術文脈でそのまま議論できる環境です。

※ 機械学習モデルの研究開発よりも、Webアプリケーション領域に主軸を置いたポジションです。モデルそのものの研究は求めていません。

• Webアプリケーション開発の実務経験 3〜5年程度
• AI / LLMを活用したアプリケーション開発の実務経験、または LLM API・プロンプトを用いた機能開発の経験（強い関心と自走できる素地でも可）
• 自然言語・テーブルデータのいずれか（または両方）を扱う機能を実装した経験
• 自走して開発・検証を進める姿勢（不確実な領域でも、自分で論点を立てて前に進められる）
• 日本語でのネイティブレベルのコミュニケーション能力

• マルチエージェント構成・AIエージェント開発の経験
• LLM as a Judge / AI出力の評価・品質担保の仕組みづくりの経験
• Dify・Langfuse など、LLMワークフロー・観測ツールの利用経験
• 複数のLLM（Gemini / Claude / OpenAI 等）を使い分けた開発経験
• Laravel / TypeScript / Next.js / AWS での開発経験
• RAG・ベクトル検索など、LLM周辺技術の活用経験

• 「動く」だけでなく「狙った品質で安定して動く」AIにこだわれる方
• AIアプリ・評価手法の新しい知見を学び続け、設計に取り込める方
• 顧客価値を軸に、何を作るかから考えられる方
• お客様の課題解決を通して成果を出すことにやりがいを感じる方
• ローカルLLMなど、AIの使い方そのものを設計することに関心がある方