Engineer の求人一覧 - 株式会社RightTouch

■ 募集背景RightTouchは、「あらゆる人を負の体験から解放することで、人と企業の可能性を引き出す」をミッションに、3.1兆円を超えるカスタマーサポート市場の変革に挑戦しています。金融・通信・インフラ・航空など多様なラージエンタープライズ企業への導入が進み、2025年4月にはシリーズAラウンドで8億円（累計14.2億円）を調達。 現在はAIブランド「QANT」を軸に、複数のAIプロダクトを立ち上げ、事業を加速させているフェーズです。生成AIの実用化が急速に進むなか、お客様からの引き合いや導入機会も大きく増えています。 一方で、AIプロダクトは、PoCで「動くこと」と本番業務で「使われ続けること」の間に大きな乖離があります。顧客業務への適合、回答品質の担保、CRM・CTIをはじめとする既存システムとの連携、運用体制への組み込みなど、本番稼働までには技術だけでは解決できない数多くの論点があり、 私たちは、この "「ラストワンマイル」を埋められるかどうかが、AIプロダクト事業の成否を左右する" と考えています。現在、この役割は少数精鋭のチームで担っていますが、複数プロダクトの同時立ち上げに対してキャパシティが追いついていません。 また、個別導入で得た知見を十分に「型」としてプロダクトへ還元しきれていないという課題もあります。こうした課題を解決し、AIプロダクトのデリバリーをさらにスケールさせるため、新たな仲間を募集します。■ Agent Software Engineer（以下、ASE）とはASEは、AIプロダクトにおける「PoCから本番品質への乖離を埋める専門職」です。 セールスでも純粋な開発職でもなく、顧客の業務文脈を理解し、AIプロダクトが実際の現場で使われ、継続的に価値を発揮できる状態まで磨き込む役割を担います。一般的にはForward Deployed Engineer（FDE）やAgent Software Engineerと呼ばれる職種に近い側面があります。 ただし、RightTouchのASEは、顧客先に常駐して個別開発を行う役割でも、顧客ごとのカスタマイズを積み重ねるポジションでもありません。ASEが目指すのは、圧倒的な型化です。そのための手段として、自ら顧客案件を持ち、現場で得た一次情報をもとに、自ら開発・チューニング・検証・改善を行います。個別対応の積み重ねではなく、共通構造を見極め、再利用可能なテンプレートや導入パターン、機能改善としてプロダクトや社内ナレッジへ還元していきます。”「顧客理解」と「プロダクト化」の間をつなぎ、AIプロダクトのラストワンマイルを完成させる。”これが、RightTouchが定義するAgent Software Engineerです。■ ミッションASEのミッションは、AIプロダクトをPoC段階の可能性で終わらせず、顧客の本番業務に実装される完成品へと引き上げることです。そのために、ASEは自ら顧客案件を持ち、現場の業務文脈に深く入り込み 評価・検証・チューニング・システム連携を通じて一次情報を得ながら、プロダクトが本番運用に耐える状態をつくり上げていきます。また、現場で得た一次情報をもとに、プロダクトに不足している機能を自ら開発します。「顧客が求めているから作る」のではなく、自分が現場で掴んだ課題に対して、自分の手で解を実装する。 この姿勢こそが、ASEがAIプロダクトのラストワンマイルを完成させる原動力になります。そして、こうした活動の最終目的は、圧倒的な型化を進めることです。 チューニングや実装で得た一次情報を抽象化し、テンプレート導入パターン機能改善として社内へ還元します。個別顧客への導入成功にとどまらず、RightTouch全体のプロダクトデリバリーをスケールさせることが、ASEの最終的なミッションです。■ 期待する役割▼ 顧客に対してプロダクトの専門家として、RightTouchのAIプロダクトが提供できる価値を説明するとともに、顧客の業務内容・既存システム・運用体制・期待する成果を理解し、本番稼働に向けた調整を行います。具体的には、AIエージェントの回答品質・業務適合性の評価CRM・CTI・SaaSなどとの連携設計本番運用に向けたチューニング・検証・改善などを担当します。顧客要望を受け止めながらも、目的は個別最適なカスタマイズではありません。 チューニングや実装で得た一次情報を他の顧客にも展開できる 「型」 へ整理することが求められます。▼ 社内に対して顧客の現場で得た一次情報をもとに、プロダクトチームへ改善提案を行います。 単に「顧客が求めているから」と伝えるのではなく、なぜ必要なのかどの業務課題を解決するのかどの顧客・ユースケースに共通する課題なのか個別対応ではなくプロダクトとして型化できるか機能改善・テンプレート・運用設計のどれで解決すべきかこれらを整理し、必要に応じて自ら実装まで担います。■ 具体的な業務内容AIプロダクトのPoC導入から本番稼働までの伴走顧客案件を担当し、業務要件に合わせたチューニング・評価・検証AIエージェントの回答品質・業務適合性の評価設計本番運用に向けた設定・検証・改善サイクルの推進CRM・CTI・SaaSなど外部システムとの連携設計現場で得た一次情報をもとにした開発・プロダクト改善圧倒的な型化の推進再利用可能な機能改善テンプレート・導入パターン・運用設計への落とし込み導入プロセス・評価観点・設定パターンの標準化社内デリバリー体制への展開■ チーム構成・働き方顧客との商談・提案・関係構築はBizチームが主体となって担当します。 そのためASEは、顧客折衝に時間を奪われすぎることなく、現場で得た一次情報をもとにしたチューニング・開発・型化に十分な時間を確保できます。 さらに、ASE自身が型化を進めるほど案件ごとの工数は減り、より多くの顧客へ価値を届けられるようになります。 「自分が作った型が、自分たちの仕事をさらにスケールさせる」 そんな好循環を生み出せることが、このポジションの特徴です。【参考記事】 PoCは動く、でも「及第点」に届かない。その乖離を埋めるAI事業開発エンジニア（ASE）という仕事 https://note.com/haruki_kawashita/n/n5b99ff4222bf?magazine_key=mfe401dc628d4

■ 募集背景 当社は、『あらゆる人を負の体験から解放することで、人と企業の可能性を引き出す』をミッションに掲げ、エンタープライズ企業のAI実装の最前線であるカスタマーサポート領域の変革に挑戦しています。 カスタマーサポートは、顧客の「生の声」が集まり、企業の課題や価値が鮮明に表れる接点であり、AIとの親和性が極めて高い領域です。一方で、様々な壁によってその収集・分析・活用が十分に進んでいない現状があります。当社は、国内だけで3.1兆円超の市場規模と言われるカスタマーサポート領域を起点に、顧客体験をデータ×AIで変革するチャレンジをしています。 創業当初からエンタープライズ企業へのプロダクト導入を進め、現在では、カスタマーサポート格付けTOP評価企業の約3割に導入が進み、金融、インフラ、通信キャリア、旅行代理店、航空会社等の幅広い業界のリーディングカンパニーに展開が進んでいます。 こうした実績をもとに、2025年4月にシリーズAラウンドにて8億円（累計14.2億円）を調達しました。AIが日々進化していく現在、プロダクトの根幹となるLLMを組み込んだシステムの設計を担えるAIエンジニアは、顧客価値提供の根幹を担う存在です。 我々は、カスタマーサポートの変革をもたらす体験の実現を目指して、体験想像の最前線を担うために、AI devチームを立ち上げました。チームづくりから行い、プロダクトのコアの価値を共に作っていけるコアメンバーを募集します。 ■ 仕事概要 弊社では複数のプロダクトを運営しており、AI Engineerはそれらすべてに対して、AIを活用した新機能の提案・設計・検証・開発・改善までを一貫して担います。 単にAI機能を実装するだけではなく、弊社プロダクトにおける「AIが生み出す価値」そのものに責任を持つポジションです。 ユーザーに本質的に価値のある体験を届けるために、データ分析、アルゴリズム設計、モデル選定・チューニング、検証、プロダクト実装、顧客との対話など、必要なことを幅広く行います。 もちろん、一人ですべてを担う必要はありません。 それぞれの強みや専門性を活かしながら、チームとして価値を生み出していくことを大切にしています。 ■ 主な業務 - 解くべき課題の特定(顧客ヒアリングを含む) - 課題に対する仮説の構築 - 仮説を解くためのアルゴリズムの提案・実装・検証 - 顧客価値を生み出すためのチューニング ■ 期待する役割 1. AI技術を用いた顧客課題解決への責任を持つ 社内におけるAI技術の担い手として、複数プロダクトから集まる多種多様なデータを活用しながら、解決難易度の高い顧客課題に向き合っていただきます。 AIを用いた解決方法の提案だけでなく、実際にプロダクトとして実装し、エンドユーザーへ価値を届けるところまで責任を持って推進していただきます。 また、日々得られる知見を、実際のプロダクト機能や体験へ落とし込むことも期待しています。 2. ユーザー理解を起点に、本質的な体験を設計する 「AIとして何ができるか」ではなく、「ユーザーの課題をどう解決するか」を起点に、体験設計を行っていただきます。 実際に顧客と接しながら、ユーザーがどのように使い、どのような課題や期待を持っているのかを深く理解し、高い顧客解像度を持ってプロダクトづくりに向き合っていただきます。 理屈だけではなく、実際に価値を感じてもらえる体験を追求していただきます。 3. 高速な仮説検証を通して価値を磨き込む 確からしい仮説を立てたら、まず素早く試し、ユーザーやデータから学びながら、着実にイテレーションを回していただきます。 100%の完成度を目指すよりも、まず試して筋の良し悪しを見極めることを重視しています。 現時点では難しいことでも、将来につながる学びや技術的資産になることを前提に、積極的なトライを期待しています。 また、得られた知見はチームへ共有し、組織の資産として蓄積していくことも期待しています。 【プロジェクト例】 顧客理解を高度化するプロダクト横断データ活用の設計・検証 - AIオペレーターの利用ログ、有人オペレーターの応対ログ、Web行動データ、FAQ・マニュアル等のナレッジを横断的に活用し、顧客状態を統合的に理解するデータ連携基盤を設計する - Web行動データ、有人応対、AI応対等のデータを活用し、ユーザーの真の意図を推定するとともに、課題解決に向けた支援をプロアクティブに行う仕組みを検証する - 複数プロダクト横断で蓄積されるデータを分析し、プロダクト改善や経営判断につながる示唆を継続的に創出する仕組みを企画・提案する 顧客課題を定量化するデータドリブンアセスメントの効果実証と自動化 - 問い合わせデータ、ナレッジ、利用ログ等の非構造データを横断的に分析し、顧客課題や運用状態を定量的に把握するアセスメントを設計する - AIオペレーター・有人対応・Web行動データを統合的に解析し、AI化可能領域、ナレッジ整備が必要な領域、システム連携が必要な領域等を可視化する - アセスメント結果に基づいた顧客ごとに最適化されたサポート改善やAI活用提案を継続的に実施可能とする、AIエージェントによるアセスメント基盤を構築する 継続改善を実現する自己進化型AI基盤の設計・実証 - 実運用データを活用し、AIが継続的かつ自律的に改善されるサイクルを実現し、ユーザー体験向上につなげる - 顧客応対を自動で評価・分析し、改善課題の起票からSystem・Knowledge改善提案までを半自動で行う仕組みを設計・検証する - AI改善による品質劣化やリスクを防ぐため、自律的なテスト生成・評価を含む安全性担保の仕組みと、現場で継続運用可能なユーザー体験を設計する ■ テックカルチャー 私たちは以下のカルチャーを意識し、共通の目的に向かって自律的に動く組織を目指しています。 - ルールは最低限に エンジニアの共通ミッションは「自由な発想でプロダクトをより良くする」「パフォーマンスを意識し、最大限の力を発揮する」です。 この実現のために、プロダクトに関わる裁量を大きく渡して動ける幅を広げるとともに、ルールはできるだけ少なくとどめるような組織文化の設計を心がけています。 - 徹底したプロダクト思考 エンジニアは開発中の機能に思考が閉じやすいものです。もちろん、オーナーシップを発揮するために深く思考することは重要ですが、複合的なプロダクト全体を良くするために、俯瞰した視点から徹底的にプロダクト、そして事業に向き合っていくことを大事にしています。 プロダクト全体や事業そのものに意見を持ち、その上でいま何をすべきかが見えるようになれば、アウトカムのスケールはより大きなものとなります。 - 情報の非対称性をなくす 組織やチームがスムーズに、かつ質の高いアウトプットを出すためには情報の非対称性をなくすことはとても重要です。本当にクローズドにする必要がある情報以外はすべてオープンな場でやりとりし、知りたい情報を知りたいときに得ることができます。 また、そのタイミングも厭いません。非同期コミュニケーションやドキュメント化を日常的に行って、後からでも情報を閲覧できる、議論に参加できる状態づくりを心がけています。 少数精鋭の開発組織で、このフェーズならではの大きな裁量を持ち、プロダクトの核心に向き合う環境で、共に成長していきませんか？ ■ 開発環境 - フロントエンド：TypeScript, React, Next.js, Svelte - バックエンド：TypeScript, Python, Node.js - インフラ：Google Cloud, AWS, Kubernetes, Terraform - データベース：MongoDB, Cloud Spanner, AlloyDB,  BigQuery, Elasticsearch - DevOps：Github Actions, CircleCI, ArgoCD, Datadog, Sentry - AI：Claude Code, Cursor, 各種LLM基盤(Azure, Vertex AI)

■募集背景 当社は『あらゆる人を負の体験から解放することで、人と企業の可能性を引き出す』をミッションに、3.1兆円超のカスタマーサポート(CS)市場で変革に挑戦する企業です。金融、通信、インフラ、航空など多様なラージエンタープライズ企業で導入が進み、みなさんも気付かぬうちに弊社プラットフォーム上で動くプロダクトをご利用になったことがあるかもしれません。 2025年4月にはシリーズAラウンドで8億円（累計14.2億円）を調達し、事業はQANTという新ブランドを軸に次の成長フェーズへ移行しています。 QANTのプロダクト群は、Web・音声・ナレッジ・AIエージェントといった領域が有機的に連携するコンパウンドSaaSであり、導入後の安定稼働には高度な可観測性と継続的な品質改善が欠かせません。 CREは「顧客信頼をエンジニアリングする」役割として、AI推論やRAGの品質ドリフトを監視し、精度・安定性・再現性を技術的に担保することで、顧客が安心してAIを業務に組み込める環境を実現します。 単に障害対応や安定運用を支えるだけでなく、プロダクト全体の信頼性を“設計し続ける”立場として、RightTouchのAIプロダクト群を社会インフラとして成立させる基盤を築く存在です。 ■仕事概要 ### ミッション 生成AI/LLMを活用したプロダクトの精度・安定性・信頼性を担保し、継続的な改善ループを自動化する。エラー・ドリフト・失敗事例を検知・分析し、ナレッジとして再利用可能な仕組みを構築する。 ### 主な業務内容 - LLM/RAGシステムの運用監視・アラート・可観測性（ログ、メトリクス、トレース）の設計 - 推論品質の自動評価基盤構築（Faithfulness / Factuality / Latencyなど） - エラー発生時の一次切り分け・暫定回復・再発防止策立案 - モデル/プロンプト更新時の安全性・回帰テストの実施 - PoC～本番環境における運用Runbook/SLO/SLAの整備 - ナレッジ運用（VoC・FAQ・負例分析）と精度改善レポートの継続運用

■ 募集背景QANTのプロダクト群拡大と「AIコンタクトセンター」構想の実現に向けて、事業や顧客課題に向き合いながら、プロダクトづくりの中核を担うProduct Engineerを募集します。RightTouchは、データとAIでカスタマーサポートを変革するプレイド初の子会社です。『あらゆる人を負の体験から解放することで、人と企業の可能性を引き出す』をミッションに掲げ、カスタマーサポートを利用するエンドユーザーの顧客体験(toC)から、コールセンターで働くオペレーターの生産性向上(toE)まで、CSにまつわる負の体験をなくし、生活者と企業の両者がフルポテンシャルを発揮できる世界を目指しています。エンタープライズ企業への導入が進み、プロダクト群「QANT」が拡大していくこのフェーズだからこそ、事業戦略や顧客課題を踏まえながらプロダクトの方向性を描き、価値あるプロダクトを生み出していく仲間が必要です。変える余地もインパクトも大きいカスタマーサポートというドメインに対して、技術の力で一緒に変革を起こしませんか？■ プロダクトエンジニアという働き方RightTouchではプロダクトエンジニアという働き方をベースにしています。特性は次の通りです。プロダクトの成長に寄与するあらゆることに主体性をもちたい分業せず、フルサイクルな開発を行いたいエンジニアリングに閉じず、他職種のメンバーと積極的にコミュニケーションをとりながら働きたい従来のPdMが仕様を決めてエンジニアが作るという構造と異なり、エンジニアが戦略レベルまで踏み込み、最大限自分ごと化しながら働けるのが大きなメリットです。昨今のAIの発展により技術がコモディティ化しつづける現代において、この働き方が今後当たり前になっていくと考えています。■ ご経験や志向に応じて広げられる役割RightTouchでは、プロダクトエンジニア一人ひとりが事業や顧客課題に深く向き合いながら、プロダクトの価値向上に取り組んでいます。 その中で、ご経験や志向に応じて、担当プロダクトの開発にとどまらず、プロダクト群全体の方向性や組織づくりにも関わっていただけます。例えば、「何を作る／作らないか」をリードする — 同じ機能でも作り方によってインパクトも工数も大きく変わるAI時代において、事業インパクトと開発コストを踏まえながら、最もレバレッジの効く選択を行う領域を越えて巻き込む — 複数プロダクトやBizメンバーと連携しながら、滞っている論点を発見し、自ら関係者を巻き込んで前に進めるQANT全体で最適を考える — 自プロダクトに閉じず、共通基盤化やシナジー創出の視点を持ちながら、プロダクト群全体の価値最大化を考えるこうした役割を担うかどうかは一律ではなく、ご経験や志向に応じて相談しながら決めていきます。 一方で、プロダクトの価値を最大化するために必要であれば、役割や領域にとらわれず踏み込んでいく姿勢は、RightTouchのプロダクトエンジニアに共通しています。■ こんなことに挑戦できますAIオペレーターそのものを創る — 「QANT スピーク」「QANT Web」など、人に代わって"わかってくれる"応対を実現するAIプロダクトを、企画・設計から実装・改善まで一貫して担うAIコンタクトセンターの"頭脳"をつくる — 応対ログ・Web行動・ナレッジなど複数プロダクトに散らばるデータを統合し、AIが顧客状態を理解して先回りで動くための共通データ基盤を設計する「円環」を回す仕組みを組み上げる — 「データ収集・分析→ナレッジ改善→無人/有人応対」が自律的に改善され続けるカスタマーサポートオートメーションを、プロダクト横断で実現する0→1を立ち上げる — 事業戦略や顧客課題をもとに新規プロダクトを構想し、世に出すまでやり切るエンドユーザーが触れる体験を磨く — ユーザー視点に立った管理画面や、ハイパフォーマンスなサードパーティスクリプトなど、価値が直接届く接点を作り込む職種を越えて価値を最大化する — デザイナー・Bizメンバーと密に協働し、顧客の声を起点にプロダクトの方向性そのものを動かす■ 私たちが創る「AIコンタクトセンター」私たちが目指しているのは、人とAIが協働する次世代のAIコンタクトセンターです。問い合わせに自律的に応対するAIオペレーターを中核に、カスタマーサポートのあり方そのものを作り替えようとしています。自然な会話で意図を汲み取り自ら考えて応対する"わかってくれる"自律型AIボイスボット「QANT スピーク」、AIエージェントが真に課題を解決する「QANT Web」、Web行動データから最適なオペレーターへ自動でつなぎ"Webと電話の分断"を解消する「QANT コネクト」、顧客の声をAIで"気づき"と"行動"に変える「QANT VoC」。これらを束ねるのがプロダクト群「QANT（クアント）」です。QANTが本当に目指すのは、個々の機能ではなく、カスタマーサポートの全業務を自律的に回し続ける「円環」です。「データ収集・分析」→「ナレッジ作成・改善」→「AIオペレーターによる応対」→ そこで得たデータが再び次の改善へこのサイクルをQANT全体でシームレスに統合し、人とAIが役割を分担しながら自律的に改善し続ける状態をつくる。これが私たちの挑戦です。プロダクト群が共通のデータ基盤の上に成り立つからこそ実現できる構想であり、シームレスなUXを支えるアーキテクチャ、AIが参照するデータ基盤の構築など、技術的に面白い難題が数多くあります。カスタマーサポートは、顧客の「生の声」が集まり、企業の課題や価値が鮮明に表れる接点であり、AIとの親和性が極めて高い領域です。当社は、国内だけで3.1兆円超の市場規模と言われるこの領域を起点に、すでにカスタマーサポート格付けTOP評価企業の約3割に導入が進み、金融・インフラ・通信キャリア・旅行代理店・航空会社など幅広い業界のリーディングカンパニーに展開しています。こうした実績をもとに、2025年4月にはシリーズAラウンドで8億円（累計14.2億円）を調達しました。■ テックカルチャー私たちは以下のカルチャーを意識し、共通の目的に向かって自律的に動く組織を目指しています。ルールは最低限に — エンジニアの共通ミッションは「自由な発想でプロダクトをより良くする」「パフォーマンスを意識し、最大限の力を発揮する」です。プロダクトに関わる裁量を大きく渡し、ルールはできるだけ少なくとどめる文化設計を心がけています。徹底したプロダクト思考 — 開発中の機能に思考が閉じやすいものですが、複合的なプロダクト全体を良くするために俯瞰した視点から徹底的にプロダクト・事業に向き合います。プロダクト・事業に意見を持てれば、アウトカムのスケールはより大きくなります。情報の非対称性をなくす — クローズドにする必要がある情報以外はすべてオープンな場でやりとりします。非同期コミュニケーションやドキュメント化を日常的に行い、後からでも情報を閲覧・議論に参加できる状態づくりを心がけています。少数精鋭の開発組織で、このフェーズならではの大きな裁量を持ち、プロダクトの核心に向き合う環境で、共に成長していきませんか？■ 開発環境フロントエンド：TypeScript, React, Next.jsバックエンド：TypeScript, Python, Node.jsインフラ：Google Cloud, AWS, Kubernetes, Terraformデータベース：MongoDB, Cloud Spanner, AlloyDB, BigQuery, ElasticsearchDevOps：Github Actions, CircleCI, ArgoCD, Datadog, SentryAI：Claude Code, Cursor, 各種LLMモデル(Gemini, GPT, Claude)

■募集背景 当社は『あらゆる人を負の体験から解放することで、人と企業の可能性を引き出す』をミッションに、3.1兆円超のカスタマーサポート(CS)市場で変革に挑戦する企業です。金融、通信、インフラ、航空など多様なラージエンタープライズ企業で導入が進み、みなさんも気付かぬうちに弊社プラットフォーム上で動くプロダクトをご利用になったことがあるかもしれません。 2025年4月にはシリーズAラウンドで8億円（累計14.2億円）を調達し、事業はQANTという新ブランドを軸に次の成長フェーズへ移行しています。 QANTは、QANT Web、QANT Webエージェント、QANT コネクト、QANT VoC、QANT スピークといった複数のプロダクトが連携して価値を生むコンパウンドSaaSです。顧客接点からオペレーション、ナレッジ、音声までをつなぐことで、CS領域全体の変革を担っています。 その中でSolutions Engineerは、顧客の表層的な課題・ニーズを鵜呑みにせず、業務構造・チャネル設計・顧客体験レベルから課題を再定義し、最適なプロダクト構成を設計する役割です。 RightTouchの複数プロダクトを「点」ではなく「線・面」として組み合わせ、本質課題を解くアーキテクチャを描き、顧客体験そのものを再設計する──単なる導入支援にとどまらない、事業価値の中枢を担う存在です。 ■仕事概要 ### ミッション 生成AI・RAG・Voicebotを中心としたAIプロダクトの価値を顧客に伝え、技術的信頼と共に受注を牽引する。AE（営業）と連携し、PoCやワークショップを通じて顧客の業務変革を支援する。 ### 主な業務内容 - 顧客課題・ユースケースを抽出し、生成AIソリューションを設計・提案 - RAG/LLM/プロンプト設計を用いたカスタムデモ・PoCの構築と実施 - 技術検証（セキュリティ、性能、品質）におけるリード・技術回答 - 導入スコープの線引き（無償/有償）と提案資料への反映 - 技術ワークショップの設計・運営（顧客部門横断での教育・導入支援） - 顧客フィードバックをもとに製品チームと改善サイクルを回す