職種
AI・LLMエンジニア年収
600万円 〜 800万円利用技術
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-07-07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
社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
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, LangChain, GitHub Copilot, Claude, Gemini, Devin, LangGraph, AI Agent, MCP, Claude Code, Codex, Mastra
生成AI活用状況の詳細
当社ではエンジニアの開発業務にClaude Code・Codex・Mastra等のAIコーディングツールを活用しているほか、全社の業務プロセスへのAI浸透を推進しています。
特徴的なのは、社内のAIエージェント群をすべてSlackに統合している点です。
全メンバーがAIへの指示と出力を相互に閲覧できるため、上手な活用方法が組織全体に伝播し、現場のメンバー自身が自然言語でエージェントを育てる文化が根付いています。
実績として、広告動画の複製作業を自動化するツール（作業時間を約1/5に短縮）、広告の審査落ちをSlackに通知しワンタップで再申請まで完了できる広告再審査ボット等を自社開発し、運用現場に浸透させています。
現在は、MCP・Claude Agent SDK・LangGraph等を用いた社内エージェンティックAI基盤（LLMオーケストレーション、ツール連携、権限管理、監査ログ）の構築を進めており、各部署への専用AIエージェント設置、さらには意思決定まで担えるAIの実現を目指しています。
特徴的なのは、社内のAIエージェント群をすべてSlackに統合している点です。
全メンバーがAIへの指示と出力を相互に閲覧できるため、上手な活用方法が組織全体に伝播し、現場のメンバー自身が自然言語でエージェントを育てる文化が根付いています。
実績として、広告動画の複製作業を自動化するツール（作業時間を約1/5に短縮）、広告の審査落ちをSlackに通知しワンタップで再申請まで完了できる広告再審査ボット等を自社開発し、運用現場に浸透させています。
現在は、MCP・Claude Agent SDK・LangGraph等を用いた社内エージェンティックAI基盤（LLMオーケストレーション、ツール連携、権限管理、監査ログ）の構築を進めており、各部署への専用AIエージェント設置、さらには意思決定まで担えるAIの実現を目指しています。
仕事内容
CTO直下で、社内のリアルな課題を技術で解決していくポジションです。配属は事業フェーズと適性に応じて、以下いずれかのチームを想定しています。
▼データ基盤チーム
広告クライアントと配信先の「中間」という当社ならではの立ち位置を活かし、両者が持っていないデータをつなぐデータ基盤を構築します。
・クライアントへ最適な情報・価値提供を実現するための基盤設計
・どんな
開発環境
フロントエンド：Next.js（App Router）/ React / Tailwind CSS / shadcn/ui / next-intl
バックエンド：NestJS / Prisma / PostgreSQL（Aurora）/ Redis（ElastiCache）/ Passport / Swagger
インフラ：AWS ECS Fargate / Lambda / SQS / S3 / KMS / DynamoDB / AWS CDK / Docker
言語：TypeScript
テスト：Vitest / Playwright / Supertest
認証：Google OAuth + Auth.js