【Engineer】AI Engineer

Frictio は「営業活動の摩擦をゼロにする」をミッションに掲げる AI-Native CRM を開発しています。議事録の自動要約、メールからの CRM 入力生成、フォローアップ提案など、AI の出力が直接ビジネスの信頼に関わるプロダクトです。 AI が速く大量に生成するほど「人間が監督しきれない」リスクが増大します。AI の出力品質を体系的に管理し、Human-in-the-Loop を「安全弁」としてだけでなく「気持ちよい UX」として設計する、プロダクト価値の核心を担うエンジニアを募集しています。 「どこまで AI に任せ、どこから人間が介入すべきか」の基準を継続的に見直し、プロダクト全体の品質と効率のバランスを最適化し続ける役割です。場合に応じてプロダクト開発部隊と共創しながら AI 機能をデリバリーすることにも関わっていただきます。 【AI 自律稼働環境の整備（全エンジニア共通）】 AI エージェントが自律的に高品質な成果を出し続けるための環境を整備します。AI 自律稼働環境の整備は専門領域にかかわらず、全エンジニアポジション共通の責務です。 ・AI エージェントの出力品質を構造的に担保する仕組みの設計・構築（プロンプト・ルール・ガイドライン・自動チェック等） ・変更リスクの自動評価とガードレール設計により、人間の介入を最小化するレビューワークフローの構築 ・AI エージェントが自律的にテスト・検証できる QA 環境の整備 ・セキュリティ・コンプライアンス・ポリシー準拠の自動検証 ・施策の妨げとなる技術負債の把握・可視化 【AI 品質・監督設計（AI エンジニア固有）】 ・LLM（Claude, GPT 等）を活用した議事録要約・メール解析・CRM 入力生成パイプラインの品質設計 ・AI 出力の品質指標の定義と計測基盤の構築（採用率・修正率・介入理由の分析） ・確信度スコア・根拠表示・差分レビューなど、Human-in-the-Loop UX の技術設計 ・プロンプトエンジニアリング、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、ファイン・チューニングの最適化 ・AI 出力に起因するリスク（誤入力・誤送信・コンプライアンス違反）の検知・防止の自動化 ・AI 推論コストの最適化と、品質・コスト・レイテンシのトレードオフ管理 ・新しい AI モデル・技術（マルチモーダル、エージェント連携等）の調査・評価と、プロダクトへの適用可能性の検証（PoC） ・将来施策に向けた技術的な実験・プロトタイピングの推進 ・AI パイプライン共通基盤（モデル管理・評価フレームワーク・推論基盤）の設計・整備

・LLM / NLP を活用したプロダクト開発経験 3年以上（AI/ML 領域全体で 5年以上） ・プロンプトエンジニアリング・RAG パイプラインの設計・運用経験 ・Python および TypeScript/Node.js での開発・PoC経験 ・AI 出力の評価指標設計と品質改善サイクルを回した経験 ・B2B 文脈での AI 品質保証（精度・安全性・コンプライアンス）への理解 ・AI コーディングエージェント（Claude Code, Codex 等）を活用した開発環境の設計・運用経験 ・職能の境界にとらわれず、課題解決のためにフルスタックで動ける姿勢 ・AI の進化に応じて「人がやるべきこと」の範囲を自ら見直し、働き方を柔軟に変えていける方

・日本語 NLP の実務経験 ・CRM・セールステック領域での AI 活用経験 ・LLMOps（モデルバージョニング・A/B テスト・モニタリング）の構築経験 ・音声認識・話者分離技術の知見

・「検証をする人」ではなくユーザー価値まで届けることを熱望する方 ・AI ツールを「使う」だけでなく、環境を設計して AI の品質を構造的に担保できる方 ・少人数チームで、曖昧な課題に対して自律的に仮説を立てて実行できる方 ・B2B SaaS の信頼性（セキュリティ・正確性・コンプライアンス）の重要性を理解している方 ・施策からデリバリーまでの「人間の介在」を減らすことに執着できる方 ・AI の進化に合わせて自分の働き方を常にアップデートし続け、変化そのものを楽しめる方 ・AI の出力を「動くから OK」ではなく、品質・安全性・可用性などの観点で批判的に評価し、再発防止を仕組み化できる方 ・ユーザーにとっての「気持ちよさ」を技術で実現することに情熱を持てる方