職種
AI・LLMエンジニア年収
400万円 〜 550万円利用技術
- RAG
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-11-03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, LLM, Amazon Bedrock, Claude, Gemini, MCP, Claude Code, Codex, RAG, LLMOps, 強化学習
生成AI活用状況の詳細
自社プロダクトと受託開発の両方に生成AIを組み込んでいます。Amazon Bedrock上のClaudeを中心に、社内文書を検索して出典付きで回答するRAG製品、書誌データベースを扱うMCPサーバー、広告表現の審査を支援するLLMアプリケーションなどを開発しています。用途ごとにGemini・ChatGPTを含む複数のモデルを比較し、評価用データで精度を測ってからプロンプトやモデルを更新する仕組み（LLMOps）を整えています。
社内では開発の主軸をClaude Code・Codexに置いています。設計・実装・テスト・コードレビューに加え、Terraformによるインフラ構築や設計書・提案資料の作成までをAIエージェントと分担し、少人数で複数のプロダクトを並行して開発・運用しています。依存ライブラリの脆弱性確認も毎朝エージェントが自動で行い、対応が必要なものをIssueとして起票する運用にしています。
社内では開発の主軸をClaude Code・Codexに置いています。設計・実装・テスト・コードレビューに加え、Terraformによるインフラ構築や設計書・提案資料の作成までをAIエージェントと分担し、少人数で複数のプロダクトを並行して開発・運用しています。依存ライブラリの脆弱性確認も毎朝エージェントが自動で行い、対応が必要なものをIssueとして起票する運用にしています。
仕事内容
AIシステムの設計・開発だけでなく、顧客との対話を通じた課題整理から、導入・評価まで一貫して携わるAIエンジニアを募集します。
「何をつくるか」が最初から決まっている案件ばかりではありません。
顧客の業務やニーズを理解し、AIをどのように組み込めば実際の業務で価値を生み出せるのかを考えながら、自ら設計・開発し、形にしていくポジションです。
生成AIをはじめとする新しい技術を、単なる技術検証で終わらせず、実際に現場で使われるシステムとして届けるところまで携わっていただきます。
■事業内容
AIが日常的に使われるようになる中、企業の業務で
開発環境
求人の特徴
利用技術
- RAG
趣向性
- 法人顧客向けサービスの開発
- 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
- これまでにない挑戦
- 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
- 周囲とのコミュニケーション
- 部下・メンバーのサポート
- 継続的な改善活動
- ロジカルさや問題解決能力
- モバイル
- フロントエンド開発
- アプリケーション開発
- 研究開発
- サービスの仕様策定・設計