新設されるAI開発チームの初期メンバー（ソフトウェアエンジニア）として、LLMをコアに組み込んだ自社向け・顧客向けAIプロダクトの開発、およびアーキテクチャ設計をリードしていただきます。
技術検証（PoC）にとどまらず、プロダクション環境で安定稼働するスケーラブルなシステムの構築を担うポジションです。

≪具体的な業務内容≫
・AIアプリケーションのバックエンド開発・システム設計
　PythoやTypeScript、Goなどを用いた、LLMを活用するAIアプリケーションの設計・実装。
　※開発言語においては特に制限はありません。必要に応じてそのシーンに最適な言語を選択していただけます。

・RAG（検索拡張生成）データ基盤の構築
　大規模なドキュメントデータを効率的に処理・検索するためのデータパイプライン構築（クラウドインフラの構築）と、ベクターデータベースの選定・統合・チューニング。

・AIエージェント群の開発とAPIオーケストレーション
　LLM/AIが自律的に社内データベースや外部SaaSと連携するためのAPI連携基盤の設計やステート管理の実装など。

・最新AI技術のプロダクトへの組み込み検証
　OpenAI API、Claude、Gemini等の最新モデルや周辺技術（LangChain, LlamaIndex等）を検証し、プロトタイピングから本番のプロダクト環境へのデプロイまでを一貫して担当。

【募集背景】
当社は現在、急成長フェーズにあり、組織の拡大に伴い業務の複雑化が進んでいます。 この課題を「人海戦術」ではなく「テクノロジー（AI）」で解決するため、新たに「AI推進室」を立ち上げることになりました。 今回はその1人目（専任担当）として、CTOや経営層と近い距離で、当社の「AIネイティブ化」を推進してくれる仲間を募集します。

【開発環境】

・開発言語：Python, Go, TypeScript...(開発言語は問いません。)
・インフラ：AWS, GCP, CloudFlare...
・IaC：Terraform, Serverless Framework, AWS SAM...
・コンテナ：Docker
・CI / CD：GitHub Actions, AWS CodePipeline...
・データ基盤（データレイク／分析）：
　・AWS S3 ＋ Athena
　・AWS Glue ＋ OpenSearch
　・AWS Kinesis Data Firehose ＋ Redshift
　※要件に応じたデータ基盤
・監視 / オブザーバビリティ：
　・AWS CloudWatch (Metrics / Logs / Alarms)
　・AWS Managed Grafana
　・Datadog
・データベース / ストレージ：
　・AWS S3, Neptune, Aurora, OpenSearch, DynamoDB...
　※RAGやAIエージェントの開発に伴い、要件に応じたベクターDBなど
・バージョン管理：Git, GitHub
・ツール等：Notion, Jira, Slack, Google Meet
・AI開発支援：Claude, GitHub Copilot, Gemini, OpenAI, Cursor（全社的にAIツールの活用を推奨・支援しています）

■必須条件
・Webアプリケーションのバックエンド開発経験（目安3年以上 / Go, TypeScript, Python, Rubyなど言語は問わず）
・RESTful API または GraphQL等のAPI設計・実装の実務経験
・RDBMS / NoSQLを用いたデータベース設計・運用経験
・パブリッククラウド（AWS, GCP 等）を利用した開発経験
・【マインドセット】生成AI（Claude, Gemini, Github Copilot, Cursor, ChatGPT等）の技術的な仕組みへの強い関心

■求める人物像
・Web開発の枠を超え、AIアプリケーションエンジニアへとキャリアを拡張したいという強い熱意をお持ちの方
・技術トレンドの激しい変化を楽しみ、未知の領域に対しても「まずコードを書いて検証する」ハンズオンのスタンスを持てる方
・仕様書通りに実装するのではなく、自ら要件を定義し、最適なアーキテクチャを考え抜いてゴリゴリと実装を推進したい方

■歓迎要件
・LLM API（Anthropic, Google Gemini, OpneAI等）を利用したアプリケーションの開発・運用経験
・LangChain, LlamaIndexなどのAIフレームワークを用いた実装経験
・RAGシステムの構築経験、または検索エンジンやベクターデータベースの運用経験
・マイクロサービスアーキテクチャや分散システムの設計・開発経験
・Docker/コンテナ技術、Terraform等を用いたIaCの経験