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【キャリア採用】リードAIエンジニア
HEROZ株式会社 · 108-0014 東京都港区芝5-31-17 PMO田町7F 最寄駅: ・JR「田町」駅 三田口 徒歩2分 ・都営地下鉄「三田」駅 A3出口 徒歩1分
About The Role
- 【LLMエージェント開発リード】顧客の基幹業務をAIで変革|上場×ベンチャー裁量
- 仕事概要
- 【ポジション概要 / ミッション】
- このポジションは、HEROZが第二創業フェーズで掲げる「AIの社会実装」の最前線で、プロジェクトをリードしてきた経験を活かし、LLMエージェント開発の案件をリードするポジションです。
- 将棋AI「Ponanza」で名人に勝利した技術的DNAを源流に、私たちは今、金融・建設・エンタメをはじめとした日本の基幹産業に対し、生成AI・予測AI・最適化AIを"組み込み"、業務そのものを変革するフェーズにいます。AI活用は「PoC」から「業務ワークフローへの深い組み込みと定着化」へと急速に移行しています。
- このポジションに求めるのは、単にLLMを使ったソフトウェアを作れることよりも、顧客業務に即したLLMエージェントを設計・実装でき、かつプロジェクトを前に進め、EMとともにチームを牽引できる方です。「AIを顧客のビジネスにどう組み込めば事業が変わるか」を、現場を率いながら構想・実装してください。
- 【具体的な業務内容】
- ■ 担当いただく工程(フルレンジ)
- ・顧客業務に即したLLMエージェントの構築・評価・改善(設計・実装・評価・性能改善まで一気通貫)
- ・LLMエージェントが利用するツール群・専用機械学習モデルの設計・構築・評価・改善
- ・LLMで実現できない領域における専用ロジック/専用MLモデルの検討。他AIエンジニアと協働してモデルを用意し、エージェントへ接続
- ・クラウド上のWebサービスとして成立させるアプリケーションアーキテクチャ設計、顧客提示水準のモック構築
- ・LLMエージェントに関する新技術・フレームワークのキャッチアップと、案件に応じた技術選定
- ・運用中AIシステムのロジック不具合調査、修正、機能追加
- ・プロジェクトEMと協力してプロジェクトを牽引し、チームメンバーへのタスク割り当て・進捗管理・開発物レビューを補佐
- ■ プロジェクト例
- ・視覚障害者の移動を支援する自律型ナビゲーション「AIスーツケース」の対話システム部の実験・開発
- ・企業社内文書の対話検索システムの構築(製造業、建設業、金融業など)
- ・企業法務業務を支援するLLMエージェントの構築実験・開発 など
- ※業界知識は入社後にキャッチアップ可能。むしろ「未知の業界の業務を理解しに行く」ことを楽しめる方を歓迎します。
- 【このポジションの希少価値 / 3年後のあなた】
- ・LLMエージェントのコアロジックを設計し、エンタープライズに組み込む設計者としての市場価値が手に入ります。
- ・上場企業の安定基盤の上で、ベンチャー的な裁量と速度で意思決定できる環境。技術選定の裁量、顧客への提案の機会があります。
- ・キャリアパスは一本道ではありません。PM、組織マネージャ、さらに技術を深めるならテックリード(エキスパート)など、上級ポジションの道は複数開かれています。
- ・将棋AI開発で培った"探索・最適化"の思想と、最新の生成AI/エージェント技術が交差する開発文化。AI技術の縦の深さと横の広さの両方が手に入ります。
- 【現在の環境と共に越えてほしい壁】
- ・生成AI/AIエージェント前提の開発スタイルへの組織転換は、今まさに進行中です。正解はまだ社内にも存在せず、我々とともにあなた自身も手を動かしながら型を作っていく必要があります。
- ・顧客と一体となった共創型開発への事業シフトの最中で、エンジニアにも顧客折衝・課題発掘の機会が増えています。人とのコミュニケーションは控え、コードだけ書きたい方には合わない環境です。
- ・運用フェーズに入ったプロジェクトの安定化、Quality Assuranceの仕組みづくりも、リード層が一緒に考えるべきテーマです。
- 【開発環境・技術スタック】
- ・言語:Python(メイン)、TypeScript、Go 等
- ・クラウド:AWS/GCP/Azure(プロジェクトにより選定)
- ・AI/LLM:HEROZ ASK(自社開発AISaaS)、ClaudeEnterprise、ChatGPT、Gemini、社内LLM基盤、LangChain、LlamaIndex、LangGraph 等
- ・インフラ:Docker、Kubernetes、Terraform
- ・計算資源:NVIDIA製高性能サーバを社内完備。クラウドGPUとのハイブリッド運用
- ・開発手法:アジャイル(スクラム)及びウォーターフォール型、技術選定はチーム裁量
- 業務において積極的に生成AIを活用しており、特に開発等に必要なClaudeEnterpriseのアカウントは会社より提供されています。
- 必須スキル
- 【ポジション概要 / ミッション】
- このポジションは、HEROZが第二創業フェーズで掲げる「AIの社会実装」の最前線で、プロジェクトをリードしてきた経験を活かし、LLMエージェント開発の案件をリードするポジションです。
- 将棋AI「Ponanza」で名人に勝利した技術的DNAを源流に、私たちは今、金融・建設・エンタメをはじめとした日本の基幹産業に対し、生成AI・予測AI・最適化AIを"組み込み"、業務そのものを変革するフェーズにいます。AI活用は「PoC」から「業務ワークフローへの深い組み込みと定着化」へと急速に移行しています。
- このポジションに求めるのは、単にLLMを使ったソフトウェアを作れることよりも、顧客業務に即したLLMエージェントを設計・実装でき、かつプロジェクトを前に進め、EMとともにチームを牽引できる方です。「AIを顧客のビジネスにどう組み込めば事業が変わるか」を、現場を率いながら構想・実装してください。
- 【具体的な業務内容】
- ■ 担当いただく工程(フルレンジ)
- ・顧客業務に即したLLMエージェントの構築・評価・改善(設計・実装・評価・性能改善まで一気通貫)
- ・LLMエージェントが利用するツール群・専用機械学習モデルの設計・構築・評価・改善
- ・LLMで実現できない領域における専用ロジック/専用MLモデルの検討。他AIエンジニアと協働してモデルを用意し、エージェントへ接続
- ・クラウド上のWebサービスとして成立させるアプリケーションアーキテクチャ設計、顧客提示水準のモック構築
- ・LLMエージェントに関する新技術・フレームワークのキャッチアップと、案件に応じた技術選定
- ・運用中AIシステムのロジック不具合調査、修正、機能追加
- ・プロジェクトEMと協力してプロジェクトを牽引し、チームメンバーへのタスク割り当て・進捗管理・開発物レビューを補佐
- ■ プロジェクト例
- ・視覚障害者の移動を支援する自律型ナビゲーション「AIスーツケース」の対話システム部の実験・開発
- ・企業社内文書の対話検索システムの構築(製造業、建設業、金融業など)
- ・企業法務業務を支援するLLMエージェントの構築実験・開発 など
- ※業界知識は入社後にキャッチアップ可能。むしろ「未知の業界の業務を理解しに行く」ことを楽しめる方を歓迎します。
- 【このポジションの希少価値 / 3年後のあなた】
- ・LLMエージェントのコアロジックを設計し、エンタープライズに組み込む設計者としての市場価値が手に入ります。
- ・上場企業の安定基盤の上で、ベンチャー的な裁量と速度で意思決定できる環境。技術選定の裁量、顧客への提案の機会があります。
- ・キャリアパスは一本道ではありません。PM、組織マネージャ、さらに技術を深めるならテックリード(エキスパート)など、上級ポジションの道は複数開かれています。
- ・将棋AI開発で培った"探索・最適化"の思想と、最新の生成AI/エージェント技術が交差する開発文化。AI技術の縦の深さと横の広さの両方が手に入ります。
- 【現在の環境と共に越えてほしい壁】
- ・生成AI/AIエージェント前提の開発スタイルへの組織転換は、今まさに進行中です。正解はまだ社内にも存在せず、我々とともにあなた自身も手を動かしながら型を作っていく必要があります。
- ・顧客と一体となった共創型開発への事業シフトの最中で、エンジニアにも顧客折衝・課題発掘の機会が増えています。人とのコミュニケーションは控え、コードだけ書きたい方には合わない環境です。
- ・運用フェーズに入ったプロジェクトの安定化、Quality Assuranceの仕組みづくりも、リード層が一緒に考えるべきテーマです。
- 【開発環境・技術スタック】
- ・言語:Python(メイン)、TypeScript、Go 等
- ・クラウド:AWS/GCP/Azure(プロジェクトにより選定)
- ・AI/LLM:HEROZ ASK(自社開発AISaaS)、ClaudeEnterprise、ChatGPT、Gemini、社内LLM基盤、LangChain、LlamaIndex、LangGraph 等
- ・インフラ:Docker、Kubernetes、Terraform
- ・計算資源:NVIDIA製高性能サーバを社内完備。クラウドGPUとのハイブリッド運用
- ・開発手法:アジャイル(スクラム)及びウォーターフォール型、技術選定はチーム裁量
- 業務において積極的に生成AIを活用しており、特に開発等に必要なClaudeEnterpriseのアカウントは会社より提供されています。
- 歓迎スキル
- ・LangGraph等のフレームワークを用いたLLMエージェント開発経験
- ・エンタープライズ向けLLMエージェントの開発実績
- ・顧客とのLLMエージェント要件折衝経験
- ・専用機械学習モデルの開発経験(Deep Learning、GBDT 等)
- ・クラウド上へのWebアプリ構築経験
- ・ローカルLLMを用いたエージェント構築経験(モデルのFineTuningを含む)
- ・データ前処理・後処理を含むLLMエージェントシステムの設計・開発経験
- ・メンバーの開発物レビュー、タスク割り当て、育成補佐(EM補佐)の経験
- 求める人物像
- ・プロジェクト/チームをリードした経験を、AI領域で活かしたい方
- ・LLMエージェントの開発を、自らの手で前に進めたいという意欲
- ・未経験ドメイン(金融・建設・製造など)も、学習対象として歓迎できる方
- ・生成AIをドキュメント・コード・テストに使い倒すことに抵抗がなく、新技術を自ら継続的にキャッチアップできる方
- ・リード/マネジメントロール(PM・組織マネージャ 等)への挑戦意欲がある方
- ・要件変動/領域横断を面白いと感じられるカオス耐性
- ・チームでの成果を志向し、感謝とリスペクトを示せる方
- 応募概要
- 給与
- 【年収】700万円~850万円
- ・経験・能力を考慮の上、当社規定により決定致します。
- ・賞与支給年2回(8月・2月)
- 【月給】
- 507,000円~616,000円
- ※時間外労働の有無にかかわらず20時間分の固定残業代を支給。(68,600円~82,330円)
- ※20時間を超える時間外労働分についての割増賃金は追加で支給。
- 勤務地
- 108-0014 東京都港区芝5-31-17 PMO田町7F
- 最寄駅:
- ・JR「田町」駅 三田口 徒歩2分
- ・都営地下鉄「三田」駅 A3出口 徒歩1分
- 雇用形態
- 正社員
- 勤務体系
- 専門裁量労働制の場合、定め無し(みなし労働時間:8時間)
- フレックスタイム制の場合、10:00~19:00(所定労働時間:8時間)
- ※休憩時間:60分
- ※リモートワーク・在宅勤務可(許可制)
- ※フレックスタイム制の場合、固定残業時間代を20時間分支給いたします。
- 試用期間
- 有(3ヶ月)
- 福利厚生
- ■社会保険
- 雇用保険、労災保険、厚生年金、健康保険(関東ITソフトウェア健保)完備
- ■交通費支給 ※在宅勤務可
- ■服装自由
- ■希望スペックのPC用意(エンジニアのみ)
- ■計算処理用GPUサーバ利用
- ■オフィス無料ドリンクサーバー設置
- ■AIネイティブ支援制度:業務活用の可能性を検証するため、新しいAIツールの試験利用費用を補助(規定あり)
- ■会社が業務に必要と判断したAIツール(Claude等)は会社負担で提供
- ■慶弔見舞金(結婚祝い金・出産祝い金・弔慰金)
- ■インナーコミュニケーション
- (全社つながりの場、全社ミーティング、納会、勉強会・案件共有会)
- ■人事評価制度
- ■ご友人紹介制度(お食事代お一人あたり1.5万円まで支援+入社後インセンティブ報酬)
- ■ベビーシッター利用割引制度
- ■住まサポ制度(不動産仲介手数料優待サービス)
- 【最新技術環境】
- ■NVIDIA製ハイエンドサーバーなど最新の高性能設備を完備
- ■開発環境の自由な選択
- 【休日休暇】
- ■年間休日:定例日 毎週(土・日)曜日、国民の祝日、その他(会社が指定した日)
- ■年次有給休暇:6ヵ月継続勤務した場合 10日付与(以降、勤続年数に応じ増加。上限23日)
- ■その他の休暇 (入社時特別休暇・年末年始休暇・傷病時特別休暇・慶弔休暇あり)
- 【選考プロセス】
- 書類選考
- ↓
- WEB面接(2回)
- ↓
- オファー
- ※選考前にカジュアル面談の実施も予定しています。
- ※選考フローは変更になることがございます。
- ※必要に応じて、リファレンスチェックをさせていただく可能性がございます。
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