職種
AI・LLMエンジニア年収
1,003万円 〜 1,805万円利用技術
- Go
- Python
- AWS
- Google Cloud
- BigQuery
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-08-29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, GitHub Copilot, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Claude, Gemini, CodeRabbit, Cursor, Cline, Devin, Kiro, MCP
生成AI活用状況の詳細
Claudeを中心にDevinなどを取り入れ、レビューについてもCodeRabbitを中心に活用し開発生産性の向上に取り組んでいます。また、新たに登場してきたツール・エディタについても多面的に検証を行い、順次導入を進めています。
生成AIを活用した生産性の高い開発組織の実現に向けて、勉強会やワークショップの開催を行い、組織的にノウハウを蓄積・シェアする体制を構築しています。
生成AIを活用した生産性の高い開発組織の実現に向けて、勉強会やワークショップの開催を行い、組織的にノウハウを蓄積・シェアする体制を構築しています。
仕事内容
・プロダクトへのAI/ML導入・伴走支援
-クラウドサインやLegal Brain エージェント等のプロダクトチームと密に連携した、ドメイン特化型の課題解決
(例)プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、RAG(Retrieval-Augmented Generation)を用いた具体的機能の実装と最適化
・精度評価・改善サイクルの構築と運用
-プロダクトの特性に合わせた評価方法の設計と継続的な精度向上プロセスの確立
・プロダクト横断的なAI基盤・共通コンポーネントの設計・開発
・R&D活動
-最新
開発環境
●言語・フレームワーク
バックエンド: Go
機械学習: Python / scikit-learn など
LLM: LangChain / LangGraph / Langfuse
●技術基盤
インフラ: AWS / Google Cloud
データベース: Aurora / BigQuery
A
開発環境や技術選定等に関する特集記事
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求人の特徴
利用技術
- Go
- Python
- AWS
- Google Cloud
- BigQuery
- OpenSearch
- LangChain
- Vertex AI
- Gemini
- Cursor
- Devin
- LangGraph
- Langfuse
- Claude Code
- Slack
- GitHub Actions
- Google Workspace
- 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
- 新しい取り組み・技術の活用
- 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
- 周囲とのコミュニケーション
- 成果に対する意識
- 継続的な改善活動
- ロジカルさや問題解決能力
- インフラ
- 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



