募集要項

募集職種

【AIエンジニア】フルリモートOK/想定年収600万〜1200万/生成AI/LLM/RAG/MCP/直取引9割

募集背景

国内トップ級のAIプロフェッショナルが在籍！
AI領域のあらゆる技術に精通する当社では
大手エンタープライズ企業から、
高度な開発の依頼が急増しています。

直取引が多く、企画段階から参画する案件も拡大中。
今後は自社サービス開発にも本格着手するため、
AI領域をリードできるエンジニアを積極採用します。

仕事内容

大手企業のAI活用を支えるため、
企画・要件整理〜実装〜運用まで一貫して担当します。

【生成AI/RAG】
■LLM(GPT/Claude/Gemini)を活用した生成AIアプリケーション開発
■RAGパイプラインの構築（ベクトルDB、前処理、Retriever設計）
■プロンプト設計・開発、評価指標策定、運用改善
■スコアリング・ハルシネーション抑制設計

【GraphRAGによる知識抽出】
■Neo4jを利用したナレッジグラフ構築
■エンティティ抽出・関係性推論・Graph Embedding
■LLM×RAGによる分析

【AIモデルの実用化（MLOps）】
■既存AIモデルのクラウドリフト（GCP/AWS）
■FastAPI/Cloud RunによるAPI化
■推論基盤の最適化、ログ収集、評価基盤整備

【事業価値の創出】
■課題の深掘り、要件化、PoC設計
■分析〜レポート〜次フェーズ提案
■プロダクト側との長期伴走支援

技術領域は幅広く、AI×クラウド×データを横断して
価値創出に集中できる環境です。

【案件例】
■化粧品メーカー
独自AIモデルのクラウドリフト（GCP）
・研究レベルのAIモデルにチューニングし、高負荷試験を実施して商用API化

■海運業
異常検知モデルの運用基盤構築
・Kafka×Dockerでリアルタイム処理を実現

■リユース業
Streamlit×生成AIによる業務支援アプリ開発

■小売業
棚割自動生成ロジック開発
・数理最適化とルールモデルを組み合わせ、棚割計画を高速自動化

■レジャー・観光業
社内知識を活用し、多言語で文脈理解できる生成AIチャットを開発

【開発環境・業務範囲】
例として以下のような業務や
技術環境に携わる機会があります。

【生成AI】
■LLMを中心とした生成AIアプリケーション開発
■Embeddingモデルによるベクトル化および検索・類似度計算の最適化
■Function Callingを用いた外部サービス連携の制御フロー実装

【RAG】
■FAISS/Pineconeを活用したベクトルDB設計・構築
■文書前処理、Chunking、Embedding最適化による検索精度向上
■GraphRAG（Neo4j）設計・実装

【生成AIと独自データ連携】
■RAG/各種MCP連携
■セキュリティ/ガードレール対応

【ナレッジグラフ】
■Neo4jやCypherを用いた構築・更新
■NER/NELを活用したKnowledge Extraction実施
■node2vecなどの手法によるGraph Embedding生成・分析

【AIモデル実運用】
■FastAPI/Flaskを用いた推論API構築・運用
■Cloud Run/ECS/Lambdaでのデプロイ
■ログ収集、A/Bテスト、パフォーマンス改善など実運用における最適化

【データパイプライン】
■Airflow/Step Functions/Cloud Runによる定期処理
■特徴量生成の実施
■各種データの品質チェックおよび監視体制の整備

【技術スタック】
言語：Python/TypeScript
ML：LangChain・LangGraph/LLM（GPT/Claude/Gemini）/scikit-learn/PyTorch/Transformers
クラウド：GCP（Cloud Run/BigQuery/Vertex AI）
AWS（Bedrock/Lambda/ECS）
DB：Snowflake/BigQuery/Redshift/Pinecone/Neo4j
その他：Docker/GitHub/OpenAPI/JMeter

【働き方】
■10年以上フルリモート
■Slack中心、毎朝の朝会で連携
■Wikiで情報共有し、リモートでも孤立しない環境

【身につくスキル・キャリアパス】
生成AIアプリ開発、RAG設計をはじめとして、
AIエンジニアの様々なコアスキルを幅広く獲得できます。

また、Snowflake/BigQueryを用いたデータ基盤の理解や、
クラウド上でのML運用など、関連領域へスキルを広げることも可能です。

なお当社ではキャリアパスが固定されておらず、
「生成AI特化の専門家」「AI×クラウドのアーキテクト」
など多様な方向にキャリアを広げられます。

自分の適性と志向を軸にして
望むキャリアを形成できる環境です。

【注目ポイント】
担当プロジェクトの魅力
大手エンタープライズ企業と直接コミュニケーションをとりながら、
生成AI・RAG・データ基盤をはじめとした
最前線のテーマに取り組める点が当社の特徴です。

PoC段階から参画することも多く、
技術的な選択肢やアーキテクチャの検討にも主体的に関われます。

また、仕組みを作って終わりではなく、
運用段階まで責任を持って向き合えるため、
技術が実際に使われ価値を発揮するところまで見届けたい
という方にとって大きなやりがいがあります。

クラウド・AI・データの領域が当社では横断的につながっており、
幅広い技術知見を実務の中で磨ける点も魅力です。

【注目ポイント】
得られるスキル・経験・機会
AIエンジニアとして必要なあらゆる技術を
実案件の中で体系的に習得できます。

データの収集・整備からモデルの改善、評価指標の策定、運用まで
一連の流れを経験できるため、机上では体得できない
実践的なスキルをつけて市場価値の高い人材となれます。

大手企業のビジネス課題をAIでどう本質解決するかを考える機会も多く、
技術力だけでなく、コンサルティング能力も磨けます。
AI領域で長期的に活躍したい方にとって
成長機会の多い環境です。

雇用形態

正社員（中途）

応募資格

■必須スキル
・AI/ML関連プロジェクトに何らか関わった経験
（例：特徴量作成・モデル運用・API化・分析など）
・Pythonでの開発経験
・LLM/生成AIの基本理解（GPT系APIの利用経験歓迎）
・SQLを用いたデータ抽出経験
・Git/Dockerなどの基本操作
・技術調査を自走して進められる方
・非エンジニアと連携できるコミュニケーション能力

【歓迎する経験・スキル】
【歓迎（なくても応募可能）】
■LLM×RAGによる独自ドメインを活用した生成AIアプリ開発経験
■AWS/GCP上でのMLプロジェクト開発経験
■AirflowなどETL/ELT経験
■画像処理・認識ソフトウェアの開発・運用経験
■自然言語処理ソフトウェアの開発・運用経験
■売り上げ予測、商品レコメンドなどPOSに基づくデータ分析の経験

【採用担当より】
AIモデル開発だけでなく、
商用化にむけた設計・開発や実地検証など
生成AI×クラウド×データを
横断して成長したい方歓迎です！

【過去の採用例】
■事業会社データアナリスト → AI領域へ拡張
LLM/RAGに挑戦し、生成プロジェクトをリード。

■SIer MLエンジニア → API化・運用まで担当
生成AIアプリ開発にも携わるフルスタックAIへ成長。

勤務地

【フルリモート・在宅勤務OK】
日本全国どこにお住まいの方でもお気軽にご応募ください！
※本社オフィス／東京都渋谷区道玄坂1-2-3 渋谷フクラス17F

【交通・詳細】
JR各線「渋谷駅」南改札西口より徒歩約1分
東急東横線、田園都市線、京王井の頭線、東京メトロ「渋谷駅」より徒歩約3分

勤務時間

9:00～18:00（実働8h／休憩1h）

想定給与

【想定年収600万円～1200万円】
月給50万円～100万円+交通費+賞与（業績による）
※経験3年以上の場合
※月給額は、経験・スキルに応じて決定
※試用期間6ヶ月あり（期間中の給与・待遇に差異はありません）
※固定残業代（20時間分）を含みます
※超過分の残業代は別途全額支給
◎経験3年未満の場合は【月給30万円以上】

【賞与について】
賞与あり（業績に応じて支給）

入社後の成長サポート

入社後は既存プロジェクトの理解を深めるため、
社内Wikiや議事録の確認からスタート可能。
AI案件の背景・データ構造・技術判断を
スムーズに理解できるようサポートします。

コミュニケーションはSlack中心。
必要に応じてオンラインMTGを実施し、
ほぼ毎日の朝会で進捗共有。
フルリモートでも孤立しない体制です。

技術書・資格試験・カンファレンス費用は全額会社負担。
生成AI・LLM・RAG・Snowflake・GCP/AWS資格など
伸ばしたい領域を自由に強化できます。

待遇・福利厚生

■賞与あり（業績に応じて支給）
■昇給年1回
■社会保険完備
■交通費規定支給（月2万円迄）
■私服勤務OK
■フルリモート勤務OK（設立時から実施中）
■副業OK（会社の事業と競合しない業務かつ、
弊社業務を主軸に据えれば、どんな副業でもOK）
■新入社員研修（ポテンシャル採用のみ実施）
■社内ベンチャー制度
■資格取得支援
■人間ドック
■オフィス内禁煙

休日・休暇

【年間休日】130日
■完全週休2日制（土・日）
■祝日休み
■年末年始休暇
■慶弔休暇
■有給休暇
■産前・産後休暇
■育児休暇
※個人に裁量を委ねており、業務調整が可能であれば週休3日などもOK。