職種
機械学習エンジニア/テックリード年収
720万円 〜 920万円利用技術
- 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が扱う行政・公共データを、ユーザーにとって意味のあるインサイトへ変換するためのAI機能を実装・改善していくポジションです。
議会議事録、予算、行政計画、入札情報など、非構造で複雑な公共データを対象に、AIエージェントや機械学習モデルを活用しながら、推論、情報抽出、構造化、評価、改善までを担っていただきます。
LLMの活用に限定されず、自然言語処理や画像処理を含む機械学習全般を対象に、プロダクト価値につながる形で実装していただきます。
・AIエージェント（タスク分解、状態管理、ツール連携等）の設計・実装
・機械学習モデル（NLP / 画像処理等）の設計・実装・評価
・学習済みモデル・外部モデルのプロダクト統合
・推論パイプラインの
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
- 法人顧客向けサービスの開発
- 自社サービスの開発
- 職場の一体感
- 変化の早い業界・職場
- これまでにない挑戦
- 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
- 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