職種
機械学習エンジニア/エンジニアリングマネージャー年収
1,500万円 〜 2,000万円利用技術
- Python
- TypeScript
- FastAPI
- React
- AWS
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-01-15最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
プロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
ChatGPT, GitHub Copilot
生成AI活用状況の詳細
顧客とのコミュニケーションが頻繁に行われる業界では、顧客対応の品質向上が常に求められています。しかし、多くの企業が顧客との会話で発生したタスクの見逃しやその管理の複雑さに課題を抱えています。
そうした課題に応えるため、業種を問わず、通話中に発生する多くのタスクやフォローアップ事項を自動で整理し、顧客対応の品質向上を実現することが可能となる「AIタスク抽出」機能を追加しました。
そうした課題に応えるため、業種を問わず、通話中に発生する多くのタスクやフォローアップ事項を自動で整理し、顧客対応の品質向上を実現することが可能となる「AIタスク抽出」機能を追加しました。
仕事内容
【募集背景・ミッション】
当社にはCTI（電話・通信）領域において、実際の電話・コミュニケーションのデータが豊富に蓄積されています。
しかし、既存の汎用AI（API）を利用するだけでは「平均的な80点の対応」はできても、残りの20点となる「業種特有の言い回し」や「会社ごとの応対ルール」、「ベテランの暗黙知」をカバーできず、結果として現場で使われるレベルに到達しません。
お客様の業務に寄り添い「現場で本当に使えるAIサービス」を提供するためには、AIモデルを含む技術スタックを自社で最適化する技術の獲得が不可欠です。
これは既存の開発組織の延長では実現できないと判断し
開発環境
AI／LLM
- LLM：Gemini Live API、ChatGPT Realtime APIなど Realtime系のAPI
- 音声AIオーケストレーション：Pipecat（Transport管理／パイプライン制御／割り込み制御／Function Calling中継）
- 音声処理：Silero VAD（ONNX・CPU推論）、SmartTurn（Whisper Tiny）、PCM 16kHz↔24kHz変換
- RAG／エージェント：LangChain、LangG
求人の特徴
利用技術
- Python
- TypeScript
- FastAPI
- React
- AWS
- PostgreSQL
- Redis
- Nginx
- Docker Compose
- Zabbix
- Docker
- LangChain
- LLM
- LangGraph
- Langfuse
- Jira
- Figma
- GitHub
- GitHub Actions
趣向性
- 法人顧客向けサービスの開発
- 自社サービスの開発
- 技術力・専門知識の獲得
- 職場の一体感
- 変化の早い業界・職場
- 新しい取り組み・技術の活用
- 最後までやり抜く責任感
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- 前向きな向上心
- 周囲とのコミュニケーション
- 関係者・関係部署とのやりとり
- 部下・メンバーのサポート
- 迅速な意思決定
- 成果に対する意識
- 柔軟な思考や対応
- 継続的な改善活動
- ロジカルさや問題解決能力
- Web
- ビッグデータ・データ解析
- 新規事業・新サービス
- 開発の効率化・最適化
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計
- マネジメント