職種
機械学習エンジニア/テックリード年収
720万円 〜 1,100万円利用技術
- Python
- TypeScript
- Next.js
- FastAPI
- GitHub
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-09-15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
LLM, CodeRabbit, Cursor, AI Agent, MCP, Claude Code, Codex, LLMOps, OpenAI API
生成AI活用状況の詳細
LobbyAIは、1億件を超える議会データと、200万件を超える公文書、1,700以上の自治体・政府機関データをプラットフォーム化している行政×AIスタートアップです。
▍AI駆動開発
ハーネス・自動レビュー基盤を構築。社員1人1人にOpenAIの最上位プランを付与。
DGX SparkでローカルLLMを動かせる体制。公文書・議事録・予算・入札といった一次情報をつなぎ合わせ、政策ナレッジグラフという形で構造化しています。
▍AI駆動開発
ハーネス・自動レビュー基盤を構築。社員1人1人にOpenAIの最上位プランを付与。
DGX SparkでローカルLLMを動かせる体制。公文書・議事録・予算・入札といった一次情報をつなぎ合わせ、政策ナレッジグラフという形で構造化しています。
仕事内容
LobbyAIの中核となる「行政データから提案を生成するAI」を、設計から本番運用まで担うポジションです。
全国の自治体が公開する議会議事録・予算・行政計画・入札情報は、形式も文脈もバラバラで、約1億件にのぼります。これらを意味のある形に構造化し、ユーザーの問いに応じて必要な情報を集め、推測を含む提案へと変換する。この一連のAI処理の中心を担っていただきます。
LLMを主軸に、必要に応じて自然言語処理や画像処理を含む機械学習全般を活用し、プロダクト価値につながる形で実装していただきます。
■ 構造化（データエンジニアと協働）
・形式・文脈が異なる膨大な文書
開発環境
＜開発環境＞
・言語
・Python
・TypeScript
・フレームワーク
・Next.js
・FastAPI
・ソースコード管理
・GitHub
・情報共有ツール
・MicrosoftTeams
求人の特徴
利用技術
- Python
- TypeScript
- Next.js
- FastAPI
- GitHub
趣向性
- 自社サービスの開発
- 職場の一体感
- 変化の早い業界・職場
- サービス企画・提案業務への参加
- 最後までやり抜く責任感
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- アウトプットへのこだわり
- 部下・メンバーのサポート
- 成果に対する意識
- 継続的な改善活動
- モバイル
- アプリケーション開発
- ビッグデータ・データ解析
- 機械学習
- 自然言語処理
- 開発の効率化・最適化
- 研究開発
- 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