職種
AI・LLMエンジニア年収
800万円 〜 1,200万円利用技術
- Python
- TypeScript
- React
- Flutter
- Next.js
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-08-19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
生成AIモデルの開発・LLM技術の研究開発を行っているプロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している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, Claude, Langfuse, AI Agent, Claude Code, Codex, RAG, OpenAI API
仕事内容
【本ポジションについて】
Nishikaが目指すのは、ビジネスにおけるあらゆるコミュニケーションをデータ化し、そのデータから企業活動を理解したAIエージェントが価値を発揮する世界です。会議には、誰が・何について・どんな状況で何を決めたかという、企業活動の文脈が集まります。
そのために欠かせないのが、会話を高い精度でデータにすることと、そこから有用な情報を取り出してメタデータにすることです。用語や話者を取り違えたデータからは、AIエージェントは企業を正しく理解できません。
開発環境
【技術スタック】
・SecureMemo（オンプレミス版）
-プログラミング言語・フレームワーク: Python, FastAPI, Flutter
-AI/ML: 音声認識AI、話者分離AI、大規模言語モデル、自然言語処理
-開発ツール: Git, Docker
-インフラ: Windows OS, AWS（LLM Fine-Tuni
求人の特徴
利用技術
- Python
- TypeScript
- React
- Flutter
- Next.js
- FastAPI
- AWS
- Azure
- Docker
- Langfuse
- Git
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
- グローバルな環境への適応
- ロジカルさや問題解決能力
- モバイル
- インフラ
- ビッグデータ・データ解析
- 機械学習
- 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
- 継続的な改善活動
- 社会的な影響力や意義
- 周囲とのコミュニケーション