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NEW【エキスパートポジション】AIエージェントエンジニア｜プロンプト・RAG・評価・ガードレールなどをリード｜プライム｜リモートワーク中心×中抜けOKフレックス

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アプリケーションエンジニア、AI・機械学習エンジニア

東京都（豊洲駅）

694-984万円

正社員

Python

リモートワーク可オンライン選考可フレックス制度あり残業月20時間未満裁量労働制あり

仕事内容

●ポジションについて本ポジションは当社のSI事業からの募集となり、システムインテグレーション本部への配属を予定しております。プライムとして顧客課題に直接向き合い、課題の可視化・要件化〜PoCでの効果検証〜実装・運用設計まで一気通貫でご担当いただきます。

LLMの特性と非機能（品質・安全性・拡張性・運用性）を起点に、エージェント／RAG／コンテキスト基盤／MCP連携を含むアーキテクチャを設計し、実装まで主導いただきます。また、技術選定や施策には大きな裁量があり、部門横断の専門家と連携して設計標準やベストプラクティスの策定・展開をリードいただくことが可能です。多様な業界のステークホルダーと協働し、検証に基づく意思決定を促しながら、成果を組織知（標準化・ナレッジ・育成）へ還元していただきます。

●募集背景顧客企業の生成AI活用は、PoC段階から本番運用・業務自動化へ移行しています。プロンプト／コンテキスト設計、RAG最適化、評価・ガードレール設計、MCP（Model Context Protocol）によるツール呼び出し・外部API連携を前提とした「エージェント型」案件が増加しています。

一方で、本番運用フェーズでは「精度」だけでなく、品質・安全性・運用性・コスト・監査性（説明責任）といった非機能要件が成功を左右します。当社ではプライムとして上流から伴走し、検証に基づく意思決定を進めながら、再現性のある提供モデル（標準・リファレンス・評価/運用の型）を整備していく必要があります。

そこで本ポジションでは、AIエージェント型アプリケーションの上流設計〜実装〜運用設計までをリードしつつ、得られた知見を「型（標準・テンプレ・メニュー）」として組織に展開し、外部環境に受け身にならずに機会を増やしていく土台づくりにも前向きに取り組める方を募集します。

●職務概要 AI領域のエンジニアとして下記の2つを中心にご活躍いただきます。１．組織横断支援専門家としてプロジェクトに直接参画し、専門的知見に基づく施策の企画・実行を通じて、部門横断の支援を行っていただきます。２．顧客向けの高難度プロジェクト遂行顧客と直接向き合い、技術的に難易度の高いプロジェクトの遂行いただきます。

●職務詳細 LLMの特性と非機能要件（品質・安全性・拡張性・運用性・コスト等）を踏まえ、AIエージェント型アプリケーションの設計・開発に携わっていただきます。チームや関係者と相談・連携しながら、顧客課題や要件を整理し、検証結果を踏まえた設計・実装を進めていく役割です。

例：プロンプト設計／コンテキスト設計、RAG設計・最適化、評価設計・ガードレール設計、MCPによるツール呼び出し、外部API連携、など

また、案件の初期段階や検討フェーズにおいて、営業やプロジェクトメンバーと連携し、技術的な観点での相談対応、要件整理、PoC方針の検討・提案といったプリセールス工程に関わっていただくことがあります。

あわせて、日々の案件で得られた知見や工夫を持ち寄り、標準化・ナレッジ整備・育成などを通じて、メンバーと一緒に組織の基盤づくりを進めていくことを期待しています。

検証や試行を重ねながら、「提案しやすい形」「再利用しやすい型」をチームとして整えていくポジションです。

求められるスキル・人物像

・LLMアプリの設計～実装の実務経験（プロンプト/コンテキスト、ツール／API連携のいずれかをリード、経験年数2年程度を目安）・RAG（検索・索引・前処理・評価）の設計・改善経験、または同等の知識体系・Python または TypeScript での開発経験（API設計／テスト／パッケージング等の基本運用を含む）・ベクトルDB／埋め込みモデルに関する基礎理解と、評価・ガードレール設計の実践・PoC～本番化の推進経験（品質・コスト・運用面の合意形成）

・専門領域に関するコミュニティに継続的に参加し、最新知識をキャッチアップしている方・講演や執筆で専門知見を外部に発信したご経験がある方（登壇／ウェビナー／書籍・記事など）・Webアプリケーション開発の実務経験がある方・SI（システムインテグレーション）の実務経験がある方

勤務地・給与・その他情報

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雇用形態
休日・休暇

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: TypeScriptPython

得られる経験・キャリアパス

●ポジションの魅力１．LLMの特性と品質・安全性・運用性といった非機能要件を起点にアーキテクチャを設計できる２．エージェント／RAG／コンテキスト基盤／MCP連携など、生成AI活用の中核領域を主導できる３．プロンプト設計だけでなく、評価・ガードレール設計まで含めた実運用レベルのAI設計に関与できる４．技術選定・設計思想に大きな裁量があり、設計標準やベストプラクティス策定をリードできる５．検証結果を組織知へ昇華し、生成AI活用を再現可能な仕組みとして定着させる役割を担える