顧客と伴走しながら、生成AI/機械学習を組み込んだアプリケーション・システムの設計～開発～運用までをワンストップで担当します。シニアとしてはアーキテクチャ設計・LLMOps基盤構築・プリセールス/PMをリードする役割を担います。

【具体的には】
- RAG / AIエージェント / マルチエージェント基盤のアーキテクチャ設計・構築リード
- LLMOps / MLOps基盤の設計・構築(Promptfoo / Langfuse / Microsoft Foundry / Mosaic AI / Vertex AI Pipelines 等)
- コーディングエージェント(Claude Code / Codex CLI)を活用した大規模システムのモダナイズ・開発リード
- ハルシネーション対策 / プロンプトインジェクション対策 / ガードレール設計を含む生成AIシステムのセキュリティ・品質設計
- 生成AI活用プロジェクトのプリセールス / 提案 / PoC 計画立案 / 要件定義リード
- 機械学習・生成AI関連の新規技術・サービス調査検証

◾️開発環境
当社ではプロジェクトに応じて最適な技術スタックを選定しており、以下のような技術環境を整えています。

【機械学習全般】
LLM：生成モデル ／ RAG ／ AIエージェント ／ ベクトル検索
クラウドAI基盤：AWS（Bedrock, Amazon SageMaker）／Google Cloud（Vertex AI, BigQuery ML, Gemini）／Azure（Azure OpenAI Service, Azure ML）／ Snowflake（Cortex, Snowpark）／ Dify
フレームワーク：各クラウドAPI ／ LangChain

【開発環境】
VSCode, IntelliJ IDEAなど選択可
Cloud Code Max, ChatGPT, GitHub Copilot, Cursor などコーディングエージェント

■必須条件
下記「共通条件」をすべて満たしていて、かつ「選択条件」のうちひとつ以上を満たしていること

【共通条件】
- RAG / AIエージェント / マルチエージェント基盤のアーキテクチャ設計・リード経験
- LLMOps / MLOps基盤の設計・構築(Promptfoo / Langfuse / Microsoft Foundry / Mosaic AI / Vertex AI Pipelines 等)
- いずれかのクラウド(AWS / Google Cloud / Azure / Snowflake / Databricks)上での開発・構築経験
- MLOps または LLMOps の設計・開発・運用の実務経験(目安1年以上)
- 機械学習・深層学習の主要フレームワーク(PyTorch / TensorFlow / scikit-learn 等)を用いたモデル開発・実装経験
- プロジェクトにおけるリード経験
- ビジネスレベルの日本語によるコミュニケーション能力


【選択条件】
- LLMOps 基盤(Promptfoo / Langfuse / Microsoft Foundry / Mosaic AI 等)の設計・構築経験
- 生成AI / 機械学習関連プロジェクトでのプリセールス・提案書作成・PoC計画立案・要件定義リード経験
- コーディングエージェント(Claude Code / Codex CLI)を活用した開発・チーム生産性向上のリード経験
- お客様から課題を引き出し、整理・解決まで導くコミュニケーション能力

■歓迎要件
- Snowflake Cortex / Databricks Mosaic AI Agent Framework / Genie 等のエンタープライズAI基盤上での設計・構築経験
- MCP / A2A / Function Calling を中核に据えたマルチエージェントアーキテクチャ設計経験
- GENIAC等の研究開発・基盤モデル学習プロジェクトの参画経験
- 論文執筆・特許出願・OSS貢献・技術コミュニティでの発表経験
- 大規模データ基盤(Snowflake / Databricks / BigQuery)上での生成AIユースケース(Text-to-SQL / セマンティックレイヤ等)の構築経験
- 受託開発における提案・PM経験(生成AI/機械学習領域)
- Terraform / GitHub Actions / Kubeflow 等を用いた本番運用基盤の設計経験
- 英文技術ドキュメントの読解力
- 社内・社外向けの情報発信・コミュニティ活動経験