上場マーケティング支援企業のAI子会社でのバックエンドエンジニアの求人

期待する役割について
Backend Engineerとして、当社のプロダクト群のバックエンドシステムの設計・開発・運用をリードしていただきます。
スケーラブルで堅牢なバックエンドアーキテクチャの設計・構築、AIエージェント技術や大規模言語モデルを活用した次世代プロダクトの技術基盤構築に取り組むとともに、多職種チームとの協働を通じてプロダクトの価値向上に貢献することを期待しています。

このポジションの魅力
- 最先端技術への挑戦：大規模言語モデルや生成AIといった最先端技術を活用したプロダクト開発に携わることができます。
- 複雑なSaaSプロダクトの開発：高負荷B2Bプロダクトの課題解決を通じて、市場価値の高い専門性を高めることができます。
- 社会貢献性の高いプロダクト開発：AI技術を活用して社会や企業の課題解決に貢献する、インパクトの大きな仕事に携わることができます。
- 多様なメンバーとの協働：多様なバックグラウンドを持つ優秀なメンバーと協働し、刺激を受けながら成長できる環境です。
- 自己成長と組織成長の両立：変化の激しい環境で柔軟に対応しながら、自己成長と組織成長を両立できるダイナミックなフィールドです。

業務内容
- AIプロダクト開発
- AIプロダクトのバックエンドシステムの設計・開発・運用
- 大規模言語モデル (LLM) を活用したAIエージェントシステムの実装
- リアルタイム音声処理・音声合成システムのAPI開発
- 自然言語処理パイプラインの構築・最適化
- システムアーキテクチャ・インフラ
- マイクロサービスアーキテクチャによる分散システム設計
- 高トラフィック対応のためのスケーラブルなAPI設計・実装
- GCP環境でのコンテナ化・Kubernetes運用
- データベース設計・クエリ最適化 (大量データ処理対応)
- 開発プロセス・品質向上
- CI/CDパイプラインの構築・改善
- コードレビュー・テスト自動化の推進
- 監視・ログ分析システムの構築
- セキュリティ要件に基づいた実装・運用
- 機械学習・AI統合
- 機械学習モデルのプロダクション環境への統合・デプロイ
- MLOpsパイプラインの構築・運用
- 推論APIの性能最適化・レイテンシ改善
- A/Bテスト基盤の開発・データ分析支援
- チーム協働・技術推進
- 多職種チーム (デザイナー、PdM、PjMなど) との協働開発
- 技術選定・アーキテクチャ決定への参画
- 新技術調査・プロトタイプ開発・技術検証
- 開発プロセスの改善、自動化の推進

必須条件
- コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における学士号または同等の実務経験
- Pythonを用いたアプリケーション開発経験：5年以上
- 複雑なSaaSプロダクトや高負荷BtoBプロダクトの開発経験：3年以上
- クラウドサービス (AWS, GCP, Azure) およびコンテナ技術 (Docker, Kubernetes) の経験：3年以上
- スタートアップや成長フェーズ企業での勤務経験、または同等の環境での経験
- AI関連技術に関する知識と情熱
- 言語レベル：いずれか必須
- 日本語：Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル)
- 英語：ビジネスレベル

歓迎条件
- 自然言語処理や機械学習を活用したシステム開発経験
- Python、TensorFlow、PyTorchを用いた機械学習モデル開発経験
- チャットボット、音声認識システム、AIエージェント開発経験
- 0→1フェーズでの新規事業・プロダクト立ち上げ経験
- フルスタックでのアプリケーション開発経験
- バイリンガル (日/英)