■会社概要
株式会社U-ZEROは、「Unhappyな働く人をゼロにする」ことをミッションに掲げる創業2年目のスタートアップです。

私たちは、従業員の声（VoE：Voice of Employee）を経営の意思決定に活かす「U-ZEROエンゲージメントスイート」を開発・提供しています。設立間もないながらも、数万人規模の社員を抱える国内有数のエンタープライズ企業からの導入・引き合いが急増しており、組織変革のスタンダードを目指して急成長を遂げています。

▼会社紹介資料
https://speakerdeck.com/u_zero/u-zero-company-profile-for-engineers

■担当プロダクトについて
組織エンゲージメント改革AI SaaS「U-ZEROエンゲージメントスイート」
AIインタビュアーが従業員一人ひとりの「本音」を引き出し、経営層に直接届けることで、迅速かつ的確な組織改革を支援するプラットフォームサービスです。

現在、プラットフォームで稼働するマルチプロダクト開発を推進しております。

• コンストラクティブフィードバック: AIインタビュアーが従業員の声を深掘りし、組織課題を可視化します。
• フィードバックモニタリング：フィードバックモニタリングのサーベイ結果に基づいて、フィードバックスキルの可視化・フィードバック文化の醸成を支援します。
• エンゲージメントサーベイ：会社・組織へのエンゲージメントを把握、組織エンゲージメント改善を行うためのサーベイ実施します。

今後は応答精度のさらなる向上に加え、社内ドキュメントを参照するRAGの実装や、3Dモデル・音声と連動するマルチモーダルAI機能の実装など、AIプロダクトとしての進化を急加速させていくフェーズにあります。

■募集背景
私たちは創業2年目のスタートアップでありながら、数万人規模の社員が活躍する大手企業からの導入、引き合いが急増しており、事業の急成長フェーズを迎えています。

また、エンタープライズ企業からの要求水準は非常に高く、数万人規模のユーザーが利用する環境下において、AIインタビュアーの「自然さ」と「精度の高さ」を両立させることが事業成長の絶対条件となっています。

現在、社内ではPdMや既存エンジニアが最新技術のPoCを回していますが、AIをプロダクトに堅牢に組み込み、継続的な性能改善サイクルを運用するためのリソースが不足しています。そこで、Webアプリケーション開発の確かなバックグラウンドを持ち、最新のLLM技術を駆使して堅牢かつスケーラブルなAI機能の実装をリードしていただけるAIアプリケーションエンジニアを募集いたします。

■業務内容
U-ZEROのAIエンジニアとして、AIを活用した組織エンゲージメント改革プラットフォーム「U-ZEROエンゲージメントスイート」で提供されるAIプロダクト開発をリードしていただきます。

Webアプリケーション開発のスキルを活かして弊社の事業の中核となるAIインタビュアーを中心とした、AIエージェント開発におけるシステムアーキテクチャの設計から、LLMを活用した具体的な機能実装までを横断的に担当していただきます。

「どのようなプロンプトやアーキテクチャにすれば、ユーザーの本音をより深く引き出せるか」を考え抜き、RAGやコンテキストエンジニアリングなど様々な手法を駆使して実装していただきます。

また、LLM自身に回答を評価させる「LLM-as-a-Judge」の仕組みをブラッシュアップし、AIが自律的に品質を向上させていくループの開発にも携わっていただく重要な役割です。

■具体的な業務内容

• AIエージェントの設計・開発: TypeScriptやKotlinを用い、最新のLLM API（OpenAI, Claude等）を統合したマルチエージェントシステムの開発を行っていただきます。
• 応答性能のシビアな改善: プロンプトの最適化にとどまらず、RAGの設計・実装やファインチューニングの検討を通じて、エンタープライズの要求に応える精度を実現していただきます。
• 品質評価サイクルの構築: 人間の目視に頼らない定量的な評価基盤（LLM-as-a-Judge）を構築し、CI/CDプロセスに組み込んで継続的な改善ループを運用していただきます。
• 最新技術の検証とプロダクト実装: 新しいAIモデルやライブラリが登場した際は即座に検証環境（Google Colab等）でテストし、有効性を確認した上で本番環境へ迅速にデプロイしていただきます。
• 機能要件の定義: PdMと密に連携し、「ビジネス要件」を「AIのプロンプトやシステムアーキテクチャ」へと翻訳・設計していただきます。

■仕事の進め方
PdMから「解決すべき経営課題」や「向上させたいユーザー体験」など共有を受けて、エンジニア全員で「どのAI技術をどう使えば解決できるか」を議論し、プロトタイプの作成へと進みます。

仮説検証のためのPoCをGoogle Colab等で高速に回し、有効なAIモデルやロジックが見つかれば、すぐにプロダクトの開発チームと連携して本番環境へ実装していただきます。

エンジニアからの技術観点の提案も積極的に行われており、研究や分析だけで終わらず、自身の検証結果がスピーディにユーザーへ提供される実感を得ながら働くことができます。

■開発環境・技術スタック
私たちは、顧客価値を最大化するために、常に最適な技術選択を追求しています。エンジニア一人ひとりが技術に対して高いアンテナを持ち、積極的に新しいツールや技術を導入・活用しています。

• AI / ML:
  • LLM: Azure OpenAI, Gemini
  • AIパイプライン/制御: Google Cloud Speech-to-Text / Text-to-Speech, Silero VAD, PyTorch
  • 埋め込み・検索: SentenceTransformers
  • プロトタイピング環境: Google Colab, Jupytext
• フロントエンド: TypeScript, Next.js
• バックエンド:
  • 新規プロダクト Ruby on Rails
  • 既存プロダクト Kotlin (Spring Boot)
  • AIエージェント Python (FastAPI)
• データベース: Cloud SQL for PostgreSQL
• インフラ: Google Cloud
• 認証基盤: Keycloak
• バージョン管理: GitHub
• CI/CD: GitHub Actions
• ツール: Slack, Notion,JIRA, BOX
• AIツール: Claude Code, ChatGPT, NotebookLM, CodeRabbit, Devinなど

■働き方

• リモートワークでもコミュニケーションが取りやすいように、GoogleMeetを繋いだ任意参加の常設URLなどもあり、同期的なコミュニケーションも取りやすい環境です。
• 裁量労働制を採用しているため、中抜けや勤務時間の調整は自由度が高く、個人のパフォーマンスやライフスタイルに合わせたフレキシブルな働き方が可能です。小さいお子様がいるメンバーも、お子様の送り迎えに合わせて中抜けやMTG実施時間の調整をするなど、柔軟な働き方を実現しており「メリハリをつけて働ける」と好評です。
• 開発チームは、ローンチ前などのフェーズによって忙しさの波があり、繁忙期には時間外労働が発生することもあります。（役割、タイミングによって異なりますが月40時間程度）
• 残業はあくまでも「期日を守るため」に必要な場合に行っており、無意味に長時間働くことを推奨しているわけではありません。また、休日出勤が発生した場合は代休を取得していただくなど、無理のない働き方の実現に配慮しており、今後より一層働きやすい環境を整えていく方針です。
• まだ仕組みづくりの途中にある組織だからこそ、パフォーマンスを高めるため施策の提案や改善などもこれから一緒に形にしていけるフェーズです。自由度高い環境を活かし、メンバー一人一人が組織作りも楽しんでいます。

■このポジションが向き合う挑戦

• 非決定的なシステムの品質保証と評価: LLM特有の「出力の揺らぎ」を持つシステムにおいて、いかに品質を担保し評価し続ける仕組みを築くか。現代のソフトウェアエンジニアリングにおける最先端の課題に向き合います。
• 複雑なステートとコンテキストの管理: ユーザーとの長時間の対話において、文脈を破綻させず適切なタイミングで深掘りを行うための、高度なコンテキストエンジニアリングと状態管理が求められます。
• マルチプロバイダーによる最適化: Gemini、Azure OpenAI、Claude等の特性を理解し、コスト・精度・速度のバランスをミリ秒単位で最適化する、AI時代のシステム設計に挑戦できます。

■このポジションの面白さ

• AIプロダクトエンジニアへの進化: STT（耳）からVAD（呼吸）、LLM（脳）、TTS（声）までを繋ぐリアルタイム音声対話パイプラインの構築に携われます。APIを叩くだけではない、AIプロダクトのスペシャリストとして成長できる環境です。
• AIコーディングエージェントによる圧倒的な生産性: Claude Code等のAIエージェントと対話し、仕様と実装を同時に生成するスタイルが標準です。定型コード作成はAIに任せ、人間は本質的な設計と顧客価値の実現に集中できるAIネイティブな開発者体験の中で活躍できます。
• 自らのアイデアがプロダクトの中核に: 「正解」が決まっていない領域だからこそ、試行錯誤の末に見つけたプロンプト設計やアーキテクチャの最適解が、そのままプロダクトの競争力へと直結する手応えを味わえます。

• Webアプリケーション（フロントエンドまたはバックエンド）の設計・開発・運用経験
• 業務または個人開発において、LLM（OpenAI, Claude, Geminiなど）を活用したアプリケーションの実装経験
• プロンプトの工夫やアーキテクチャの変更を通じて、AIの出力精度を向上させる試行錯誤を行った経験
• 最新のAI技術トレンドに対する強い好奇心を持ち、日常的に情報をキャッチアップしている方

• RAG（Retrieval-Augmented Generation）を始めとした応答性能を考慮した設計・実装、改善経験
• LangChainなどのフレームワークを用いたAIエージェントの開発経験
• LLMを用いた出力結果の自動評価（LLM-as-a-Judge）の仕組みを構築した経験
• エンタープライズ向けSaaSの開発経験

• 「決まった仕様を作る」ことよりも、「仕様そのものを探求する」ことにやりがいを感じる方
• 技術の境界線を引かず、フロントエンドからAI基盤までフルスタックに挑戦したい意欲がある方
• 新しいツールや技術が登場した際、まずは手を動かして「やってみる」ことができるフットワークの軽い方
• チームメンバーと協調し、自身の学びを積極的にシェアして組織全体の技術力向上に貢献できる方