▼TuneCore Japanのサービスについて 自分で作った楽曲を利用者であれば、“誰でも”世界中（185ヶ国以上）で55以上の配信ストア・プラットフォームへ配信できる米音楽配信ディストリビューションサービス『TuneCore』の日本版。2012年10月より日本でのサービスを開始。アーティストへの還元総額は700億円を突破しました！「あなたの音楽でセカイを紡ぐ」のビジョンのもとアーティストをサポートし、音楽の素晴らしさを世界中に広めるため、積極的にサービスを展開しています。 ＼＼ポジションの魅力／／ ◎AIを「研究」ではなく「プロダクト価値」に変える仕事 整った社内 AI 活用カルチャーを次のフェーズとしてユーザー向けプロダクト機能への LLM 組み込みを本格化する経験ができます！ ◎LLMプロダクトの企画・技術選定から実装までリード可能 プロダクトに最適な技術を選び、設計・実装・改善まで一気通貫で携われます。 ◎最新のAI技術を実プロダクトで試せる 社内AIエージェント基盤や既存のAI活用ノウハウをベースに、次のAI活用をプロダクト領域へ広げていくフェーズです！ ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ▼業務内容 LLM API をプロダクト機能への統合をお願いします。モデルトレーニング・MLOps ではなく、LLM API を呼び出しプロダクト価値を生む機能設計・実装が主務。バックエンド実装言語は問いません（TypeScript / Python / Go など既存プロダクト構成に合わせるため）。 - LLM API 統合機能の設計・実装 （Amazon Bedrock / OpenAI / Anthropic Claude / Google Gemini など） - 社内 AI エージェント基盤の機能拡張・改善・運用 - MCP（Model Context Protocol）サーバーの設計・実装・社内エコシステムへの統合 - バックエンドサービスへの AI 機能組み込み （ストリーミング・非同期処理・エラーハンドリング設計含む） - RAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインの構築（ベクトル DB 選定・検索精度改善） - プロンプトエンジニアリング・AI 機能の品質評価サイクルの仕組み化 - 最新 LLM サービス・OSS のキャッチアップおよびチームへの技術共有 ▼開発ツール ◎技術スタック - TypeScript / Go / React / Next.js / Node.js / OpenAPI / AWS ◎開発スタイル - スクラム / GitHub / Notion / Claude Code / GitHub Copilot などの AI コーディングツール ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ <変更の範囲> *仕事内容 ご入社直後：上記内容 変更時の範囲：会社の定める業務 *勤務地 ご入社直後：東京本社 変更時の範囲：会社の定める場所

- TuneCore Japan のビジョン・バリュー・ミッションへの共感 - LLM活用経験 （Amazon Bedrock / OpenAI / Anthropic / Google Gemini などのAPI利用経験） - LLMを用いたプロダクト機能の開発経験 （Webアプリ・バックエンドへの組み込み実績） - REST API 設計・実装 （クリーンなインターフェース定義・エラーハンドリング・非同期処理） - クラウドサービス（AWS / GCP のいずれか）を用いたアプリケーション開発・デプロイ経験 - Git / GitHubを用いたチーム開発経験（PR レビュー含む） - プロジェクトマネージャー・関係部署と能動的に連携してサービスローンチに携わった経験 【ひとつでも当てはまる方を歓迎します！】 - 音楽が好きな方、または音楽サービスに関心がある方 - LLM を「研究」ではなく「プロダクト価値創出のツール」として捉えられる方 - ビジネス課題から AI 機能の仕様を逆算できる FDE（Forward Deployed Engineer）型の方 - 最新 LLM 動向をキャッチアップし続け、チームに技術共有できる方

▼下記のご経験がある方歓迎します！ ◎バックエンド・FE 開発 - Go言語を用いたバックエンド開発経験（プロダクトの主要バックエンドが Go のため） - TypeScript / Node.js / Python によるバックエンド開発経験 - React / Next.js を用いたフロントエンド開発経験（AI機能のUI実装） ◎LLM / AI エージェント - MCP（Model Context Protocol）サーバーの実装・統合経験 - AIエージェント・マルチエージェントシステムの実装経験 - RAG・ベクトル検索（pgvector・Qdrant など）の実装経験 - プロンプトエンジニアリングの実務経験（評価・A/B テスト・自動評価メトリクス構築） ◎LLM 基盤・エコシステム - Claude Code・Claude API などの Anthropic エコシステムへの深い理解 - Amazon Bedrockの利用経験（LLM 基盤の採用候補として検討中） ◎データ活用 - データウェアハウス・BIツールを用いた AI 活用分析経験

- 音楽が好きなメンバーと前のめりに働きたい方 - 領域・職種にとらわれず、プロダクト志向を大事にしながら働きたい方 - AI コーディングツールなど、次世代の開発スタイルに積極的にチャレンジしたい方 - セキュリティを単独機能ではなく開発フロー全体を考えてみたい方