【JAPAN AI】Tech Lead Engineer (Voice/Speech)/マーケティングや営業DXを展開する上場AIテック企業の求人

グループ企業として2023年4月に設立されたAIカンパニーでのポジションです。単なるAIチャットボットの提供ではなく、企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを実装することを目指しています。中核プロダクトは累計400社・1.9万人以上に導入され、売上は前年同期比で約5倍に成長しています。

募集背景:
音声認識プロダクトは、会議・商談の音声をリアルタイムに文字起こしし、話者を分離し、決定事項とToDoまで構造化するプロダクトです。新しい認識エンジンと会議横断分析を投入し、いま最も伸びている領域のひとつになっています。リアルタイム性・認識精度・GPU推論コストという三つ巴のトレードオフを、顧客ごとの専門用語や60言語超の翻訳、日本リージョン限定処理といった制約の下で成立させる必要があります。この領域の設計を主導し、チームを技術的に牽引する技術的な意思決定者を置くための募集です。

Tech Lead としての仕事:
1. 音声処理基盤の技術戦略とアーキテクチャ設計
ストリーミング音声の取り込みから、認識・話者分離・要約までの処理パイプライン全体を設計します。精度・レイテンシ・推論コストのどれを、どこまで、どうやって取りに行くか その判断の責任を持ちます。技術選定、技術的負債の返済計画、スケーラビリティとコストの設計もここに含まれます。
2. プロダクト機能の設計・実装リード
会議横断分析、LLMを用いた要約・論点抽出、Zoom / Teams / Meet からの音声取り込み、Salesforce / Slack など業務ツールへの連携。PdM と要件を詰めながら、自ら手を動かして設計・実装をリードします。ISMS / Pマーク準拠、データ暗号化、日本リージョン処理といったエンタープライズ要件も設計に織り込みます。
例: 大規模会議での話者分離精度が伸び悩んでいた。音声波形ベースの分離モデルと後段のLLM補正を組み合わせる構成に切り替え、GPU推論をバッチング化。精度と推論コストを同時に改善する。
3. チームの技術リード
設計レビュー・コードレビューを通じた品質の底上げ、メンバーのメンタリング、開発プロセスの整備。技術面接への参加を通じて、チームを一緒に作る側に回っていただきます。

チーム体制:
エンジニア組織には約60名が在籍しています。エンジニアの外国籍比率は44%です。音声認識プロダクトチームは5名。PdM、AI Platform チーム (GPU / Kubernetes 基盤)、Product Engineerと連携して進めます。

【必須スキル】
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
ソフトウェアエンジニアとしての実務経験 5年以上
技術リード / アーキテクトとしての実務経験 3年以上 (技術選定・設計の意思決定と、メンバーへの技術指導を含む)
高可用性・スケーラビリティ・コストを考慮した、大規模バックエンドシステムの設計・運用経験
クラウド (GCP／AWS・Azure) およびコンテナ技術 (Docker / Kubernetes) の実務経験
次のいずれかの実務経験
リアルタイム・ストリーミング処理 (WebSocket / gRPC / Kafka / Pub/Sub 等)
機械学習モデルの推論基盤をプロダクション環境で設計・運用した経験
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
言語 (以下いずれか)
日本語 : ビジネスレベル (日本語での面接、業務遂行が可能なレベル)
英語 : Fluent

【歓迎スキル】
音声領域 (音声認識 / 話者分離 / 音声信号処理) の実務経験または研究経験
GPU推論基盤の運用・最適化経験 (Triton / TorchServe / ONNX Runtime、バッチング、量子化など)
LLM を組み込んだプロダクトの開発経験
MLOps パイプラインの設計・運用経験
大規模データ基盤 (BigQuery / データレイク等) の設計・運用経験
ISMS / Pマーク等のセキュリティ要件下でのシステム設計・運用経験
電話・CTI連携など、会議以外の音声チャネルへの拡張経験
0→1フェーズでの新規プロダクト立ち上げ経験
TypeScript / React でのフルスタック開発経験
日英バイリンガル

【求める人物像】

【開発環境】
言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX
AI/LLM : LangChain, LangGraph, AI STUDIO SDK
インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker
データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース
ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion
AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin
作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

企業の収益拡大・生産性向上など様々な課題解決につながるソリューションを開発・提供するマーケティングテクノロジーカンパニー

アドテクノロジー/デジタルマーケティングの領域において、最先端のテクノロジーを活用し、顧客企業様の収益最大化に役立つプロダクトを独自開発。中でも、WEBメディアやスマートフォンアプリの広告枠に対し、アクセスしたユーザの分析を行い、最適な広告をリアルタイムのオークション形式で届ける、プラットフォーム事業に注力しています。