【このポジションの魅力：Tech Point】
1. データセットの独自性（The Moat）：
「医療ビッグデータ」と「電話応答のやりとり」が対象です。健康診断の検査結果や問診データ、病院での診断・処方のレセプトデータ、健診予約時の会話データが対象です。まずは会話データをもとに、柔軟な予約対応・受診勧奨を行う会話エージェント開発にとりくみつつ、将来的には医療データを交えて、より細やかなケアをするエージェント開発にも取り組めます！

2. AIエージェントのプロダクト開発：
Coding Agent ベースの開発はもちろん、健診予約に関する様々な会話を柔軟に行うエージェント開発という、最先端の技術を使ったプロジェクト開発ができます！

3. 「LLM未経験」からの転向を歓迎：
深層学習（画像・音声・時系列等）の深い実装経験があれば、LLMの経験は問いません。しかし、Coding Agent の活用は必須です。これまでの機械学習の経験を活かしつつ、Coding Agent を駆使し、ハイパフォーマンスな会話Agentの開発に挑戦できます！


【業務内容】
電話のやりとりで健診予約を完了するAIエージェントの開発

■プロダクトの例
・AI Call: 特定健診・がん検診の予約受け付けを AI が電話で対応。予約電話の対応で専門的な業務にエフォートを避けない自治体職員のサポートになることに加え、AI による夜間や土日対応を可能とすることで健康診断を受けやすいインフラを構築するプロダクトです。


【募集背景】
新規事業ですが既にパイロット事業が決まっており、クライアントからの需要も大きく、翌年度の大規模展開に向けチームを強化することが今回の募集目的です。
また、社内での業務効率化や、住民の健康改善を目指した保健指導のAIによるサポートのニーズも高まっており、生成AIの活用を社内外多方面で推進していきます。

■主な開発環境
・Coding Agent : Github Copilot (AgentHQ で Claude Code が使用可能), 今後 Claude Code, Codex も検討中
・生成AIツール: Gemini (Google Workspace)
・PC：MacBookPro


■チーム構成
4名程度、平均年齢33歳

■必須条件
・Coding Agent を使った開発経験 (半年以上)
・PyTorchを用いた深層学習モデルの実装・学習経験（3年以上）
・機械学習、統計学、または関連分野の基礎知識
・日本語の微細な「揺らぎ」や「文脈」をネイティブレベルでジャッジできる方

■求める人物像
・「技術で、社会課題を解決する」ことへのこだわりを持っている方
・人と社会を健康にするというミッションに強く共感いただける方
・最先端技術を素早く使いこなせる方
・数年先の未来を見据えた開発ができる方
・特定の役割や業務に限定されず、チーム内外のメンバーと協働して課題解決に取り組める方

■歓迎要件
・AIエージェントを使ったプロダクト開発
・ソフトウェアエンジニアの経験
・データ分析を用いた課題解決
・公衆衛生・疫学に関する知識
・自然言語処理（NLP）の実務経験、またはTransformerアーキテクチャの深い理解
・ クラウド（GCP/AWS）上でのMLOps構築経験