1ｰe.Applied_AI エンジニア※リモート可

【主な業務内容】

顧客の業務課題を起点とし、AIエージェントの設計・実装から、業務で安定稼働させるための仕組み（ハーネス）構築、評価、モデルの最適化までを一貫してお任せします。
プロダクト開発チームと協働し、AIの技術的性能を「実務で使える価値」へと昇華させるポジションです。

• 顧客やドメインエキスパートと対話し、業務上の成功条件・フェイルセーフを定義
• 業務要件に最適なAIエージェントの構成（単一/複数/ワークフロー等）の技術選定
• エージェントを安全に動かす仕組み（ハーネス）の設計・実装（ツール権限、状態保存、再試行、ヒューマンインザループ、ログ追跡など）
• エージェントフレームワークの選定および共通部品化
• 自動/人手評価・実利用データを用いた評価基準の設計と品質検証
• モデルの比較選定、プロンプト/RAG調整、必要に応じたファインチューニングや軽量化による最適化（品質・コスト・速度の改善）
• 複数プロダクトへ展開可能なエージェント基盤や運用サイクルの確立

※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務

【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】

• 大きな裁量と一気通貫の開発：フレームワークの選定からエージェント構成の決定、評価、組み込みまで裁量を持って取り組めます。
• 全社への影響力：単一プロダクトにとどまらず、得られた知見を複数製品の共通基盤へとスケールさせるダイナミズムを経験できます。
• 「使えるAI」の追求：先端技術の探求だけでなく、実際のビジネス現場で価値を発揮するUI/UX・実用性を追求できる環境です。

【使用技術・開発環境】

• アプリケーション開発：TypeScript, React/Next.js, NestJSなど
• AI：各種LLMを活用したAI機能・エージェントの開発、評価・改善
• エージェント：LangGraph, 各社Agent SDK, MCPなど（プロジェクトごとに最適技術を選定）
• 機械学習・評価：Python, PyTorch, Pandas, Jupyter Lab, SageMaker Studioなど
• クラウド・データ基盤：AWS, GCP, Databricksなど
• 開発・コラボレーション：GitHub/GitHub Actions, Notion, Google Workspace

※最新技術を積極的に検証・導入するカルチャーです。

【採用背景】

各プロダクトへのAI実装を加速させるための体制強化です。
個別のAI開発で得た知見を標準化し、全社で再利用可能なエージェント基盤へと発展させていくため、中核となるエンジニアを募集します。

【配属先チームの特徴】

Applied AI部は、データとAIをコアに「スモールビジネスの仕事を再設計する」全社横断組織です。
会計・税務・給与・請求領域における新規AIプロダクトの検証や、既存製品へのAI機能組み込みを推進します。
製品部門や業務専門家と密に連携しながら開発を進めるチームです。

【チーム人数/活躍しているメンバーの経歴／特徴等】

現在立ち上げ・拡充中のチームであり、本ポジションはまさにコアメンバーとしてのジョインとなります。
社内のデータ・AI専門部署や各製品部門と越境して連携できるフラットな環境です。

【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】

AIエージェント領域における深い専門性を築けるのはもちろんのこと、ご志向に応じて「テックリード」や、複数プロダクトを横断する「AI基盤・品質管理のリードエンジニア」などへのキャリアパスが広がっています。

商用リリースの有無は不問です。社内導入やPoCレベルでの実利用経験も歓迎します。

・LLMや機械学習システムの設計・実装、および実利用者への提供・改善経験
・AIを安定稼働させる仕組み（ハーネス等）の設計・実装経験（再試行、ログ追跡、性能監視などのうち複数）
・ユーザーのフィードバックに基づく評価設計と、モデル・手法の改善経験
・事業部門や開発チームと連携し、技術的な意思決定を推進した経験

※入社時点での業務知識や、特定のエージェントフレームワークの利用経験、基盤モデルの構築経験は問いません。

※以下は歓迎要件であり、すべてを満たす必要はありません。

・エージェント開発フレームワーク（LangGraph, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK等）の利用経験
・マルチエージェント構成の設計・運用経験
・ツール接続・権限管理（MCP等）や、実行・監視基盤（Temporal, Langfuse等）の導入経験
・モデル最適化経験（複数モデルの使い分け、ファインチューニング等）
・LLM以外の機械学習の実務経験
・RAGの品質改善や評価サイクルの運用経験
・業務システムやバックオフィス領域の開発・運用経験
・英語での技術情報収集に抵抗がなく、業務に活かせる方

・入社後、会計・バックオフィス等のドメイン知識を継続的に学んでいく意欲がある方
・顧客の業務を学び、技術的な性能と業務上の成果を結びつけて考えられる方
・仮説と評価結果をもとに判断し、継続的に品質を改善できる方
・シンプルな構成から始め、エージェントを分ける・増やす理由を、品質とコストで説明できる方
・他の専門家と協働し、AIの品質・信頼性・セキュリティに責任を持てる方