【ミッション】
AI研究開発チームやデータサイエンス部門が生み出す成果を、実際の業務やサービスで活用できる「基盤システム」として実装していくポジションです。
生成AI、LLM、マルチモーダルデータ、分散データ基盤などの最先端技術を理解し、社会実装に求められる品質／スケーラビリティ／セキュリティを備えたアプリケーションやプラットフォームを構築します。
研究成果を「技術」から「価値」へと変える、実装現場のリーダーを求めています。

【主な業務】
AI・データに関連する要素技術とデータスペース技術を組み合わせた、AIがデータを活用できる基盤の設計および実装

【具体的な業務】
・AI要素技術（LLM、Embedding、Rerankなど）の成果を理解し、基盤システムへ実装
・クラウド上でのAI／データ連携基盤およびアプリケーションの設計／開発／運用リード
・LLMや生成AI APIを活用したアプリケーションや業務支援ツールの開発
・データパイプライン、API、コンテナ環境（Kubernetesなど）の設計／構築
・PoCから本番導入までの技術検証、性能最適化、信頼性設計
・研究部門やビジネス部門との要件調整、プロトタイプ開発および改善のリード

【仕事の魅力】
AIが自律的にデータと連携する新しい世界を自らの技術で創り上げることができます。
生成AI、計算基盤、多種多様なデータの全てを揃えるソフトバンクだからこそ実現できる、次世代の基盤をぜひ一緒に開発しましょう！

■必須条件
・PythonまたはGoによるバックエンド開発経験（3年以上）
・クラウド（AWS／GCP／Azure）での開発／運用経験
・AI／データ関連システム（LLM活用、RAG、検索APIなど）の実装経験
・REST／GraphQL API設計／開発経験
・Git／CI／CD／Docker／Kubernetesなどモダン開発プロセスの理解
・異なる技術領域（AI、データ、アプリ）をつなぐ開発経験

■求める人物像
・研究成果や新技術を理解し、『動く仕組み』に落とし込める方
・現場課題を技術で解決することにワクワクできる方
・新しいAI技術をキャッチアップし、実装／検証をリードできる方
・手を動かすエンジニアでありながら、全体を俯瞰して最適解を描ける方

■歓迎要件
・AI研究成果をプロダクト／システムに実装した経験
・LLMアプリ／RAG構築の知見（LangChain、LlamaIndexなど）
・ベクトルDB（FAISS、Pinecone、Weaviateなど）の活用経験
・MLOps／推論環境構築（Vertex AI、SageMaker、MLflowなど）
・分散データ処理基盤（Kafka、Pub／Subなど）の開発経験
・システムの非機能設計（スケーラビリティ、セキュリティ、運用性）経験