【ミッション】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 
「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。
システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、Digital Adoption Platform「テックタッチ」です。 【プロダクト】 テックタッチは、5年連続国内シェアNo.1、利用者900万人超の巨大DAP基盤を強みに、企業の生成AI活用に特化した「Techtouch AI Hub」の開発を加速しています。 AI Hubの最大の挑戦は、この強固なDAP技術を応用し、システム改修を一切行わず、LLM/RAG環境をエンタープライズの複雑な業務システムへ非侵襲にシームレスに組み込むことです。 「大規模なDAP基盤の信頼性」と「AI連携という先端技術」の両方を追求する環境で、コア開発に挑戦しませんか。 【募集背景】 『テックタッチ』は、Webシステムに対してノーコードで操作ガイドを提供できるDXプラットフォームとして、エンタープライズ企業を中心に、SaaS企業や自治体など、幅広く導入されています。 私たちが掲げる「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」という思いを実現するため、生成AIを活用してプロダクトを強化し、より多くの人が直感的にシステムを使える未来を目指すべく、研究開発を推進する「DAP Lab」を立ち上げました。 DAP Labでは、これまで人手やノウハウに依存していた部分をAIで補完・強化し、誰もが直感的かつスムーズにシステムを使える未来を目指しています。この取り組みを通じてDXの推進をさらに後押しし、より多くの人がシステムを活用できる環境を構築したいと考えています。 そこで、AIを活用してプロダクトの体験そのものを再設計し、新たな価値を生み出す Applied AI Engineer を募集しています。 弊社における Applied AI Engineer とは、AIの基盤モデルそのものを研究・開発する役割ではなく、既存の先端モデルやAIエージェント技術を活用し、ユーザーの課題を起点にプロダクト体験を再設計するエンジニアです。ユーザーの業務上の課題から仮説を立て、素早くプロトタイプを構築し、検証を経てプロダクトに届けるまでを一気通貫で担います。 単なる機能追加ではなく、「ユーザーがシステムを使いこなせる体験」をAIの力でゼロから設計し直す——そんな挑戦を一緒に推進していただける方をお待ちしています。 【主な業務内容】 • LLMやAIエージェントを活用した新機能の企画・設計・実装・運用 • 既存プロダクト機能のAI活用によるアップデート・体験の再設計 • プロトタイプの迅速な構築と仮説検証サイクルの推進 • AI機能の設計・開発・パフォーマンス最適化 • エンジニアやプロダクトマネージャとの協業を通じた継続的なプロダクト改善 【ポジションの魅力】 このポジションでは、AIを活用した「新規機能開発」に企画段階から携わり、自ら仮説を立ててプロトタイプを作り、検証を経てプロダクトに届けるところまでを一気通貫で担っていただきます。 • 生成AIを活用した新しい価値創出の最前線で、企画から運用まで一気通貫で携われる環境 • 自ら仮説を立て、プロトタイプから本番実装まで、スピード感を持って推進できる裁量 • 既存技術スタックにとらわれず、新しい言語・フレームワーク・AIツールの導入や技術選定に積極的にチャレンジ可能 • 最先端AI技術のキャッチアップを本気で推奨する文化——即効性がなくても探究し続けることを大切にしています • ユーザーへの価値提供に直結するプロダクト開発を通じ、エンジニアとしてのやりがいを深められる • SWE・データ・AI/MLのバックグラウンドを持つメンバーと共に少数精鋭で切磋琢磨しながら働けます 【関連資料】 ・ProductZine: AI時代のプロダクトマネージャーは「体験全体」を作り替えろ──機能追加ではなく“再設計”の実践知 　[https://productzine.jp/article/detail/3957](https://productzine.jp/article/detail/3957) ・テックタッチ、「ITreview Grid Award 2025 Spring」最高位である「Leader」を2部門で9期連続受賞 　[https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000282.000048939.html](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000282.000048939.html)

・LLMや生成AIを活用したアプリケーション開発、またはプロダクト機能の実装経験 • ソフトウェアエンジニアリングの実務経験（言語不問、ただしPython経験があると望ましい） • 曖昧なゴールに対してメンバーと協力しながら目標を設定し、仮説検証を回しながら自走できること • AI技術をはじめ探究心を持って最先端技術のキャッチアップができること ▼備考（ツール、技術） ＜使用技術＞ ・開発言語: Python, Go, TypeScript ・クラウド: AWS / Google Cloud ・コンテナ: Docker / ECS Fargate ・Data Warehouse: Snowflake ・オーケストレーションツール:Dagster Cloud ・データベース: MySQL / PostgreSQL ・構成管理: AWS CDK / Terraform ・CI / CD: GitHub Action ・監視: DataDog ・コーディングエージェント: ClaudeCode / Cursor / Github Copilot

• Python, Go, TypeScript でのプロダクト開発経験 • クラウド環境（AWS, GCP, Azure など）での開発運用経験 • 技術選定からアーキテクチャ設計、実装・運用まで一貫して担った経験 • 複雑なドメインを設計や実装に落とし込んだ経験 • バックエンドのAPI設計・開発経験 • ソフトウェアエンジニアリング全般への深い理解（テスト、CI/CD、コードレビュー、監視など）

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