AIエンジニア/AIネイティブCRMの開発・提供企業の求人

【業務概要】
営業活動の摩擦をゼロにすることを目指すAI-Native CRMプロダクトを展開する企業でのポジションです。AIエージェントが商談・メール・通話をもとに、CRM更新からフォローアップの起案までを自律的に実行し、人がレビューに集中するプロダクトを目指しています。
本ポジションでは、現場で信頼され続けるエージェントを評価・ガードレール・本番監視を通じて構築します。プロダクト開発チームと共創しながら、課題発見から本番運用までを一気通貫で担う役割です。

【具体的な業務】
●AI自律稼働環境の整備（全エンジニア共通）
・コーディングエージェントが高品質な成果を出し続けるための環境設計（ルール・スキル・Hooks・MCP連携・自動チェック等）
・変更リスクの自動評価とガードレール設計により、人間のレビュー負荷を最小化するワークフロー構築
・AIエージェントが自律的にテスト・検証・デバッグできるQA環境の整備
・セキュリティ・コンプライアンス・ポリシー準拠の自動検証
・技術負債の把握・可視化

●AIエージェント開発・運用（AIエンジニア固有）
・顧客業務や利用ログからAIエージェントで解くべき課題を定義し、自動化の範囲と人が介在するポイントを設計
・RAG / Agentic Search、Memory、Tool Use、マルチエージェント構成を用いたエージェントの設計・実装
・エージェントが利用するツール・API・MCPサーバーの設計
・評価データセットと実行過程を含めた評価（LLM-as-a-Judge等）により、プロンプトやモデルの変更を安全にリリースする評価駆動開発の仕組みづくり
・タスク成功率・修正率・業務削減時間・安全性・コスト・レイテンシなどの指標設計とモニタリング
・本番トレース、ユーザーの修正、失敗事例を評価データと改善に還元するフィードバックループの構築
・リスクに応じた自律度の段階設計（自動実行 / 承認後実行 / 提案のみ）
・確信度・根拠表示・差分レビューなど「確認するだけ」で済むHuman-in-the-Loop UXの技術設計
・プロンプトインジェクション対策、権限の最小化、テナント分離、監査ログなどセキュリティ・ガードレールの設計
・非同期・長時間稼働するエージェントの実行基盤と、LLMオブザーバビリティの整備
・モデルの選定・移行と、品質・コスト・レイテンシのトレードオフ管理
・評価基盤・推論基盤など共通コンポーネントの整備
・最新LLM / Agent技術の検証とPoCから本番化までの推進
・社内業務へのエージェント適用とナレッジ共有による組織全体の生産性・技術力の底上げ

【ポジション・部門の魅力】
プロダクト価値の核心となる役割として、最先端のエージェント技術やLLMを活用し、単なる検証にとどまらず現場で信頼され継続利用される本番プロダクトの開発を一気通貫で推進できます。

【必須スキル】
・LLMを活用したプロダクトの本番開発・運用経験
・Tool Use・RAG・コンテキスト設計を用いたAIエージェント / LLMアプリケーションの設計・実装経験
・評価データセット・評価指標を設計し、LLM出力の品質改善サイクルを回した経験
・PythonおよびTypeScript / Node.jsでの本番開発経験
・B2B文脈でのAI品質保証（精度・安全性・セキュリティ・コンプライアンス）への理解
・AIコーディングエージェント（Claude Code、Codex等）を日常的に活用し、その開発環境を設計・改善した経験
・職能の境界にとらわれず、課題解決のためにフルスタックで動ける姿勢

【歓迎スキル】
・複数ステップ / 長時間稼働するAIエージェントを本番環境で運用した経験
・LLMOpsの構築経験（評価のCI組み込み、トレーシング、A/Bテスト、モデル移行等）
・MCPサーバーや、AIエージェント向けAPI / ツールの設計・開発経験
・プロンプトインジェクション対策など、LLM / エージェントのセキュリティ設計経験
・評価・アノテーション用データパイプラインの設計・運用経験
・CRM・セールステック領域、またはSalesforce / HubSpot等との連携開発経験

【求める人物像】
・「検証をする人」ではなく、ユーザー価値まで届けることを熱望する方
・デモで動くことではなく、本番で「使われ続け、信頼され続ける」ことにこだわれる方
・AIの出力を「動くからOK」とせず、評価データに基づいて批判的に検証し、再発防止を仕組み化できる方
・顧客の業務を深く理解し、「そもそも何をAIに任せるべきか」から考えられる方
・少人数チームで、曖昧な課題に対して自律的に仮説を立てて実行できる方
・B2B SaaSの信頼性（セキュリティ・正確性・コンプライアンス）の重要性を理解している方
・施策からデリバリーまでの「人間の介在」を減らすことに執着できる方
・AIの進化に合わせて「人がやるべきこと」の範囲と自分の働き方を見直し続け、変化そのものを楽しめる方
・ユーザーにとっての「気持ちよさ」を技術で実現することに情熱を持てる方

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