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NEW【年収800万円〜1,800万円｜生成AI実装型コンサルティングファーム｜創業5年目で年商12億突破！】急成長する生成AI市場で活躍するAIエンジニアを募集！

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フルスタックエンジニア、AI・機械学習エンジニア

東京都（渋谷駅）

800-1800万円

正社員

ReactAWSPythonTerraformPyTorch

自社サービスありリモートワーク可服装自由副業可オンライン選考可フレックス制度あり新規立ち上げ新技術に積極的ベンチャー企業残業月20時間未満女性エンジニアが活躍中裁量労働制あり

事業概要

Acrosstudio株式会社は、業界で先駆けの「生成AI実装型コンサルティングファーム」です。事業立ち上げから3期で社員数60名超、売上12億円を突破するなど急成長を遂げています。

当ポジションでは、AIチームで最先端の生成AI実装を担っていただきます。コンサルタントが抽出したクライアントの深い課題に対して、最適なAIアーキテクチャを定義し、クライアントが実際に使うシステムやプロダクトを0から形にします。単なるモデル構築やPoCには留まりません。

Acrosstudio株式会社について

仕事内容

【具体的な業務内容】 ◾️ システム要件定義・アーキテクチャ設計・業務課題のヒアリング、As-Is / To-Be の構造化、業務要件からシステム要件（機能・非機能）への落とし込み・システム全体のアーキテクチャ設計、データパイプライン（データフロー）の設計 ◾️RAG・検索基盤の構築・Agentic RAG をはじめとする検索拡張生成の設計・精度評価・改善・ベクトル検索とグラフ構造を組み合わせたハイブリッド検索基盤の開発・ドメイン特化データのクレンジング、チャンク分割戦略の最適化 ◾️モデルの最適化と評価・特定ドメインへの適応に向けたプロンプトエンジニアリング、ファインチューニング・生成精度・品質の評価設計と継続的な改善 ◾️プロダクション環境へのデプロイおよびLLMOps ・推論コストの最適化、リアルタイム性を重視したAPI実装・本番環境でのパフォーマンス監視・評価基盤（オブザーバビリティ）の構築 ◾️技術選定およびR&D ・国内外の最新論文・技術動向のキャッチアップ

求められるスキル・人物像

【必須（MUST）】 ◾️Webシステムまたはデータ基盤におけるシステム要件定義、および基本設計の経験（目安：5年以上） ◾️LLM／RAG／AI Agent を用いたアプリケーション実装経験（目安2年以上） ◾️顧客または非技術者のステークホルダーに対し、技術的な提案・要件のすり合わせファシリテーション（説明、議論、合意）を行った経験 ◾️パブリッククラウド（AWS, Google Cloud, Microsoft Azure のいずれか）を利用したアーキテクチャ設計の実務経験

【歓迎（WANT）】 ◾️AIプロジェクト（PoCから本番システム導入まで）におけるテックリードやアーキテクトの実務経験 ◾️生成AIを活用したシステム（RAGシステムの構築、またはモデルのファインチューニング等）の設計・開発経験 ◾️MLOps / LLMOps の設計・構築に関する知見 ◾️AIコンサルティングファームやSIerでの上流工程（顧客折衝・要件定義）の経験

【求める人物像】 ◾️AI技術の進化に対して常に高いアンテナを張り、キャッチアップを楽しめる方 ◾️専門的な技術の話を、分かりやすい言葉に翻訳して他者に伝えるコミュニケーション能力に長けている方 ◾️曖昧な要件の中から論理的に最適解を導き出し、自ら形にしていく推進力のある方

勤務地・給与・その他情報

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アクセス
勤務時間
想定年収
雇用形態
休日・休暇

開発環境・現場

【代表的な開発環境 / 言語 / ツール（一部抜粋）】 ◾️インフラ：AWS, Google Cloud（IaC: Terraform / CDK） ◾️言語：Python ◾️フロントエンド：React, Next.js ◾️バックエンド：FastAPI ◾️フレームワーク：LangChain, LangGraph, ADK（Agent Development Kit） ◾️検索基盤：Vector DB・Graph DB を組み合わせたハイブリッド構成【その他の環境】 ◾️共有GPUサーバーを利用可能（RTX PRO 6000 Blackwell, NVIDIA DGX Sparkなど） ◾️PCはWindows/Mac自由に選択可能（エンジニアは基本Mac。US配列キーボードも選択可） ◾️会社負担で各種AIツールを利用可能（ChatGPT, Gemini, Claude Code, Cursor 等／いずれも最新モデル） ◾️最先端AIのナレッジ共有文化に加え、AI勉強会を定期開催

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: JavaPython
フレームワーク・ライブラリ: ReactNext.jsSpring BootPyTorch
ミドルウェア・ツール: Terraform
クラウド: AWSGCP
その他: 機械学習
支給PC: Mac

得られる経験・キャリアパス

【このポジションで得られる経験】 ■業界トップクラスの「生成AI実装」経験： API利用に留まらず、LangGraphやNeo4jを用いた高度なエージェント・GraphRAGの商用実装を全行程で経験できます。

■ GAFA出身CAIO・経験豊富なCTOとの業務経験：世界基準の技術選定やビジネス設計思想を、CAIO・CTOとの直接のディスカッションやレビューを通じて吸収できます。

■技術×ビジネスのハイブリッドな市場価値：コンサルと連携し、経営課題からAIシステムを定義。利益を生むAIを設計できる希少なエンジニアへ成長できます。

■PoCで終わらない「実戦的LLMOps」の知見：本番稼働を前提とした開発により、推論コスト最適化や継続的な精度改善など、実務直結のノウハウを蓄積できます。

【想定されるキャリアパス】 ■AIスペシャリスト / リードエンジニア：特定ドメインのLLM最適化や、高度なエージェント基盤のアーキテクトとして、技術のスペシャリストを目指す ■AIプロダクトマネージャー（AI-PdM）：技術的背景を武器に、AIプロダクトの企画・戦略立案からデリバリーまでを統括する ■VPoE / CTO候補：拡大するエンジニア組織のマネジメントや、技術戦略の策定を通じ、経営に近いポジションで組織を牽引する

事業内容の詳細

【このポジションの位置付け】 AIエンジニアが「実装の主戦力」だとすれば、AIアーキテクトは「何をどう作るか」を決める役割です。システム全体のアーキテクチャ設計・技術選定でプロジェクトをけん引します。設計だけに閉じず、難度の高い実装は自ら手を動かしてリードするため、コードを書き続けたいシニアエンジニア／テックリード層も対象です。

【このポジションでの2つの働き方】 ※どちらかに固定ではなく、案件やフェーズで比重が変わります。「前線にも立ちたい」も「開発に集中したい」も、どちらも歓迎です。 ◾️前線で作る（Forward Deployed Engineer的な動き方）：コンサルタントとペアで顧客に入り込み、要件定義・技術提案から本番デリバリーまでを担う。顧客の業務が変わる瞬間に立ち会いたい方向け ◾️開発に軸足を置く：顧客折衝は最小限に、RAG精度・Agentic RAG・LLMOps・難度の高い実装など、技術そのものを深める。黙々と品質を上げたい方向け