職務内容

• プロダクトマネージャーやBizメンバーと一緒に、解きたい課題と成功指標を整理して、AIでの解決アプローチを設計する

• LLMや機械学習モデルを用いて、プロトタイプから本番を見据えた機能まで開発する

• 既存のマイクロサービス / バッチ基盤上での実装（API化、バッチ処理、ワークフロー構築など）を行う

• 本番環境での運用を設計し、モニタリング・アラート・改善サイクルを回す

• 既存のMLOps基盤（GKE / ワークフロー基盤など）の整備や改善に、アプリケーション側からフィードバックを行う

■中長期的なミッション

• 単一の機能ではなく、AIプロダクトのまとまりを一つの領域としてリードしていただく

• ドメイン特化のデータサイエンティストと協力しながら、モデル開発〜アプリ実装〜運用までの「型」を作り、他サービスにも展開する

• 開発組織全体のAI活用（AIコーディングエージェント、ドキュメント生成など）についても、使い方を試し、標準化する

■ AI環境
・NotionAI
・OpenAI
・Claude
・Gemini
・NotebookLM
・CURSOR
・Devin

必須要件

• Python を用いたソフトウェア開発経験（目安：3年以上）

• 機械学習または自然言語処理モデルの構築・評価・改善の実務経験（例：レコメンド、分類、回帰、自然言語処理など）

• WebアプリケーションまたはAPIの開発・運用経験（言語は問わない）

• パブリッククラウド（GCP / AWS / Azure いずれか）を利用した開発経験

• ビジネス側メンバーと対話しながら要件をすり合わせ、仕様を決めて進めた経験

• 本番環境での運用に主体的に関わった経験（障害対応や改善を含む）

• モデルの説明性やリスクを意識して設計・実装した経験

歓迎要件

• LLM / 生成AI を用いたアプリケーション開発の経験（プロンプト設計、評価フローの設計、ガードレール設計などを含む）

• 機械学習システムの本番運用経験（モデルのモニタリング、データドリフト検知、再学習パイプライン構築など）

• MLOps / GenAIOps ツールの利用経験（例: MLflow, Langfuseなど）

• レコメンド、異常検知、不正検知いずれかのモデル開発・運用経験

• AI活用の社内展開や、AIツール導入の推進経験