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プロンプトエンジニア転職求人

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転職求人一覧

セールスイネーブルメントコンサルティング企業でのフルスタックエンジニア(LLM新規プロダクト)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1,300万円
ポジション
担当者
仕事内容
新規事業チームのフルスタックエンジニアとして、LLMを用いた新規の営業支援プロダクトの設計・開発・運用をフルサイクルで担当していただきます。単に与えられた仕様どおりに開発するのではなく、企画やPdM、デザイナーと連携し、仕様検討から要件定義、実際の開発までリードしていただきます。

●業務内容
具体的な業務内容は以下のとおりです。
・企画やPdM、UI/UXデザイナーと密に情報交換しながら、要件を策定/ブラッシュアップ(必要に応じてクライアント企業との打合せに技術観点で参加する場合もあります)
・LLM機能実装: OpenAI, Anthoropic等のLLMを組み込んだ機能の設計/実装(プロンプト設計や外部AIとのAPI連携を含む)
・フロントエンド:TypeScript/Reactなどモダンフロントエンドフレームワークを用いる
・バックエンド:TypeScript/Node.jsを用いたAPIサーバやサーバサイドアプリケーションの開発、およびデータベース設計
・インフラ:AWS等のクラウド環境での設計、構築/デプロイおよび運用管理
・その他:GitLab上でのコードレビューやCI/CDパイプラインを通じた継続的デプロイの実施、技術的意思決定

少人数によるスタートアップ的なチームのため、上記以外にも状況に応じて柔軟に役割を担っていただきます。ユーザー目線の機能提案や新技術の調査・導入まで主体的なご活躍を期待しています。

企画段階のアイデア検証からプロトタイプ開発、本番リリースまで、フルサイクルかつフルスタックで高速にスプリントを回していくダイナミックな環境が想定されます。

このポジションでは、最新技術であるLLMを活用し、営業の現場課題を解決するというミッションに挑みます。エンジニアという枠に留まらず事業のコアメンバーとして「何を作るべきか」から考え抜き、技術でビジネスの未来を切り拓いていく醍醐味を味わえます。

●技術スタック(参考:既存SaaSプロダクト)
・フロントエンド
 - TypeScript, Next.js, TailwindCSS, Ant Design, Apollo Client, monaco-editor
・バックエンド
 - TypeScript, Node.js, Nexus, Prisma, PostgreSQL, BigQuery
・インフラ
 - AWS
・その他
 - Turborepo, PEG.js, Zod, Auth0, Docker, GitHub, Bugsnag, Notion, Figma, Redash,Posthog, Fivetran, dbt
・補足
 - フロントエンド/バックエンドともにTypeScriptで統一
 - Prisma, GraphQL, Zodを用いた型安全な開発
 - Turborepoによるモノレポ・モジュラーモノリス
 - パッケージ数は30。ドメインロジックをモジュール化し、DI・Pureな関数に保つなど、テスタブルな構成で開発

●解くべき課題(新たなメンバーと一緒にやりたいこと)
具体的には以下のようなビジネス上ならびに技術上の課題を解いていただきます。

・営業現場のDX推進
営業パーソンが抱える非効率な業務(例:提案資料作成、リード情報の分析など)にLLM技術を組み込み、業務プロセスを自動化・高度化するソリューションを提供します。コンサルティングサービスで培ったノウハウとデータをプロダクトに反映させ、クライアントのビジネス課題を革新的に解決することが求められます。

・新規プロダクト開発のスピードと品質を両立
0→1フェーズのプロダクト開発では仮説検証サイクルを高速で回しながらも、将来のスケールに耐えうるアーキテクチャを構築するバランス感覚が求められます。
小さな実験的プロトタイピングから本格導入に至るまで、短期間で結果を出しつつ技術的負債を最小化する開発手法が求められます。

・LLM活用の技術的チャレンジ
大規模言語モデルを実プロダクトに組み込むにあたり、応答品質の評価と継続的な性能改善が重要課題です。例えば生成AIの回答のばらつきや誤答を抑え、ドメインに特化した有用なアウトプットを得るためのプロンプトエンジニアリングやファインチューニングが必要になるでしょう。また、外部API利用時のコスト管理やレスポンス最適化、安全性(不適切発言のフィルタリング等)といった観点でも課題解決に取り組んでいただきます。

・組織/カルチャー面
トップダウンではなくボトムアップで動く当社において、エンジニアリング組織とビジネスサイドを橋渡ししながらプロダクトを成功に導く役割です。少人数ゆえに一人ひとりの影響範囲が大きく、エンジニアリング以外の視点(事業戦略、ユーザー要望など)も統合してプロダクトを磨き上げていく必要があります。自ら考え動き、組織を横断して課題解決に当たる推進力が求められます。

●本ポジションの魅力
・最先端AI技術への挑戦
話題の生成AI/LLMに関する最新知見をチームで学び合いながら実務に活かすことができます。急速に進化するAI技術の最前線に身を置き、自ら手を動かしてプロダクトに実装する経験は貴重です。社内でも生成AIを積極活用しており、新しい技術の実験を歓迎するカルチャーです。

・0→1の新規事業立ち上げ経験
新規プロダクト開発の立ち上げにゼロから関われる貴重かつチャレンジングな環境です。
スピーディーにプロジェクトをリードし、アイデアを形にしてユーザーの反応をダイレクトに感じることができます。事業がPMFすればコアメンバーとしてのキャリアアップの機会も大きく、将来的にCTOやプロダクトオーナーへの道も開かれます。

・ボトムアップな開発文化
弊社はボトムアップなコミュニケーションを重視しており、現場の声をなによりも大切にしています。そのため、新規事業開発においても企画段階からエンジニアも議論に参加し、経営陣に対してもどんどん提案できる風通しの良さのある環境です。自分たちでサービスを育てていく実感と高い裁量を持って働けるやりがいがあります。

・顧客との近い距離感
コンサルティング部門との連携により、エンドユーザーである営業現場の声を直接プロダクトに反映しやすい環境です。ユーザーとの直接対話やフィードバックを通じて、ファクトに基づいたプロダクト開発/改善を進めることができます。自分が開発した機能が顧客の業績向上に貢献する様子をダイレクトに感じられる点も本ポジションの醍醐味です。

デジタルマーケティング会社でのデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1,200万円
ポジション
担当者
仕事内容
ミッションは、 「LLMをはじめとする基盤モデルの検証や評価、ビジネス課題への応用、ノウハウの共有」 を通じて、当社全体の生成AI活用を底上げすることです。具体的には下記のような業務を想定しています。

1.課題抽出・要件定義
・生成AI推進ステアリングコミッティと協力し、当社全体で取り組むべき課題を網羅的に洗い出し
・各事業が抱えるデータやユースケースをヒアリングし、優先度・費用対効果・実現性を総合的に判断して取り組みの対象を選定
2.LLMの検証・評価
・OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini (Vertex AI) などのLLMを調査し、性能・コスト・利用制約などの観点から比較・評価
・社内事業で実際に利用する上でのリスクや導入効果を分析し、レポートやガイドラインを作成
3.事後学習の可能性調査(fine-tuning / prompt-tuning等)
・エンタープライズ向けLLMのファインチューニングや、RAG(Retrieval-Augmented Generation)構成などを試し、精度向上やコスト削減の余地を検証
・事業チームが持つドメインデータを活用し、最適な学習戦略を立案・検討
4.PoCサポート・アプリケーション開発支援
・各事業チームのPoC(Proof of Concept)立ち上げを技術的に支援
・必要に応じてプロンプトエンジニアリングやAPI連携部分の実装をサポートし、PoCを短期で回せる環境を提供
・モデル評価指標の設計やテストデザインなど、データサイエンス観点でのアドバイスを行う
5.社内ナレッジ共有・教育
・チーム内外でLLMに関する最新の動向や実践知を継続的に発信
・勉強会・ワークショップの開催、ガイドラインの整備などを通じて、当社全体の生成AI活用レベルを引き上げる

▼やりがい
・LLMを中心とした最新の生成AI技術を深く理解し、ビジネスに直結させる経験が積める
・事業横断で多様な課題に携わるため、幅広いドメイン知識や応用力が身につく
・CTO直下のポジションで、当社全体のAI戦略に直結する取り組みを推進できる

●開発環境・利用しているツール
LLM基盤・ツール
OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など
LangChain, Langfuse
プログラミング言語・フレームワーク
Python (pandas, scikit-learn など)
必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用)
インフラ・MLOps
AWS, GCP
Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用
コミュニケーション
GitHub, Slack, Google Meet

デジタルマーケティング会社でのソフトウェアエンジニア(事業を生成AIで支援するエンジニア)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1,200万円
ポジション
担当者
仕事内容
CTO直下のGenerative AI Labチームにソフトウェアエンジニアとして所属し、各事業及び経営基盤の業務における生成AI応用のイネーブリングを行います。

●仕事の進め方
プロジェクトに携わる前の段階で、20ある事業を横断し、生成AIで解くべき課題を探します。以下のようなプロセスで課題を網羅的に探索しています。

・当社の生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索します
・その中でコスト・期間・実現性等様々な要素を加味し、Generative AI Labで支援すべき課題を特定します

プロジェクトまたはプロダクトに関わる際には、以下のようなプロセスで携わります。

・ヒアリング・要求分析: 優先度の高まった事業のチームにヒアリングします。何をやりたいのか。なぜ今なのか。現在または未来に保有するどのようなデータをもとに、可能性を広げたいのか。何を期待しているのか等をききつつ、問題の解像度を高める
・何をどのように進めるのかを決める。どのような方法で、課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する。提供方法はサーベイの支援、PoCの実装、プロダクトへの組み込み等、1つの方法によらず様々なアプローチが候補になる
・実装する。実際につくり、手触り感を確かめながら、事業メンバーからフィードバックをもらい、段階的にソリューション・プロダクト・アプリケーションを具現化する。最新のLLM・サービスを性能面・コスト面から比較検討しつつ、ニーズにあったツールを選択する。RAG・セマンティック検索等、必要に応じて実装パターンを検討し、組み込む。プロダクトへの組み込みにあたっては、セキュリティ・データメンテナンスの容易さ・開発生産性・再現性など様々な側面からエンジニアとして総合的に判断し、ツールを選定する
・継続して改善する。プロダクトのバックグラウンドとなる、Web開発技術・生成AI技術関連のツールセットや開発手法について、継続して投資し、良いプラクティスを探索する。CI/CD、LLM-as-a-judge、LLM自体のモニタリング、ソフトウェア自体のオブザーバビリティの向上など、システムを継続して利用する上でのツール及び運用改善に取り組む

そこで得られた知見を社内に伝搬するのも、業務の1つです。
・開発で得られた知見を社内のエンジニアに対しても共有し、社内の生成AIに関する開発生産性を高める

▼得られるスキルや経験
・CTOと共にホールディングス経営及び事業開発を経験できます
・複数の事業にエンジニアとして携わる機会があり、生成AIの利活用に関する実践の場があります
・アンラーンの機会が数多くあります。自らのバイアスを見直し、組織や事業に向き合うスキルを経験あるメンバーからフィードバックをもらいつつ高めることができます

▼やりがい
・最新の生成AIを活用した事業創出、業務改善の機会が多くあり、実践経験を積むことができます
・Web開発の経験に長けた同僚と共に、フルサイクルエンジニアリング文化のなかで経験を最大化することができます
・エンジニアだけではなく、クリエイティブ職やビジネス職等多くの専門性をもった同僚と、生成AIを活用した事業開発の経験を積むことができます

●開発環境・利用しているツール
バックエンド
Python (streamlit, FastAPI), Go
フロントエンド
TypeScript, React
生成AI関連ツール
基盤モデル: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI)
ツール: LangChain, Langfuse
インフラ
Google Cloud, AWS
プロビジョニングツール
Terraform, CDK
コード管理
GitHub
コラボレーション
Google Meet, Slack

ソフトウェアエンジニア(生成AI) ローカル・UGC/大手総合インターネット企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1,250万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
ローカル・UGC領域のサービス「Yahoo!マップ」「Yahoo!カーナビ」「Yahoo!知恵袋」「拠点情報管理プラットフォーム」における生成AI技術を活用した新しいサービスの設計、開発、実装をお任せする予定です。選考の過程でご希望・ご経験を考慮し、具体的にお任せする業務を決定します。

プロジェクト例
LLMを活用したサービス開発の推進LINEヤフーの各サービスやその基盤システムにLLMを導入し、新しい価値提供を目指した開発・検証を行います。
LLMによる業務効率化社内の業務システムや開発支援ツールにLLMを適用し、業務の自動化・効率化を進めます。
クライアントのニーズに基づくAIソリューションの提案と開発
開発したAIシステムのテストと評価
主な業務内容
具体的には以下の業務を想定しています。

APIやデータベース, バッチ処理などのバックエンド開発
Kotlin・Java+Spring Boot、Python+Fast API+LangChain、Go
UI・フロントエンドの開発
React、Next.js、Remix
LLMを活用したアプリケーション開発
プロンプトエンジニアリング
自動評価やモニタリングの仕組み構築
LLMOps(プロンプト・モデルの運用、改善プロセスの構築)
チームメンバーの書いたコードに対するコードレビュー
運用をスムーズにするための社内用管理画面の開発
※変更の範囲:会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり

外資系生命保険会社でのAIを活用したプロジェクトのPM

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
Mission
・当社のビジネスプロセスを革新し、競争力を高めるために、最先端のAI技術を駆使して高性能かつ信頼性の高いAIシステム(生成AI含む)を開発・最適化すること
・当社の生成AIや、データ分析モデルをAIシステムに実装、開発、最適化を行い、当社のビジネスパフォーマンスを向上させる
・機械学習のためのデータ処理(ETL等)を効率的に行い、質の高いデータを提供するとともに、機械学習モデルを動かすための環境(AIHUB)を構築し、運用を最適化する。

Scope of responsibilities(責任範囲)
・機械学習やAIのアルゴリズムを動かすための、アプリケーションの設計・開発を行う。
・既存システムとの連携におけるAPI設計・開発・実証・検証を行う。
・機械学習モデルを動かすためフレームワークの設計・開発(AIHUB)を行う。
・生成AIにおけるプロンプトエンジニアリングを行う。
・機械学習のためのデータ処理(ETL等)を行う。

<変更の範囲>
・会社が指示した業務
※会社が出向を指示した場合は出向先の定める業務となります

国内シェアトップクラスの会計システム企業における生成AIソフトウェアエンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円 経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
アシスタントマネージャー〜シニアマネージャー
仕事内容
・経営管理領域、IT領域の研究開発
・企業価値向上に役立つソフトウェア事業企画
・海外製品ベンダーとの交渉や製品評価、コミュニケーション

▼入社後に期待すること
・生成AIやPythonを活用したシステムの企画から開発と、そのために必要な最新技術の研究や調査を主体性をもって取り組んでいただけることを期待しています。実際のソフトウェアを自ら考え、開発できる方を求めておりますので、手元の技術だけでなくアイデアの創出や新しい技術や知識に対して探求心をもっている方、またその知識を占有せず周りのメンバへ教育・共有できることを期待しています。

▼特徴/魅力
・経営管理領域の専門知識を学べます。
・既存技術の制約が少なく、新たな取り組みにオープンな会社なため自ら考えるソフトウェアを自由に創り出せる環境があります。
・プロダクトマネージャーとして、キャリアは多様性が高く、将来の経営・役員層へのステップアップやリーダーシップポジションを目指す際に有利になる職種です。
・ソフトウェアを「創る」仕事です。自身で企画し名づけしたソフトウェアをつくり、社会へ広く貢献する経験を得ることが出来ます。

株式会社みずほフィナンシャルグループ/【急募】大手金融ホールディングカンパニーでのAIテックリード

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
お問い合わせください
ポジション
担当者
仕事内容
AIによるデジタルトランスフォーメーションに向けて特に技術面から仕組みづくり、開発の指揮・管理、個別課題の解決を担っていただくポジション

具体的には、チームメンバーや開発部隊と適切に連携しながら、以下の業務領域に対応
AWS Bedrock、Google Gemini、Azure OpenAIなどの生成AI技術を用いて、社内から出てきたアイデアを検証するためのアジャイルPoC開発・実行・評価
顧客サービスの改善および新たなサービス開発のためのAIアプリケーションの設計、実装、テストを担当
クラウド開発環境の標準化(ツール、ライブラリ、等の選定)と、それに伴うチームの技術基盤の整備
大規模言語モデルの選定、プライベートLLMのセットアップ、ファインチューニング、LLMOpsの実施及びその運用に関するリスク管理と最適化
大規模言語モデルの技術調査やAIチャット・AIエージェントの開発、プロンプトエンジニアリングの実施
運用上の問題の早期発見および解決策の提案、改善策の実行を通じたシステムの安定運用とパフォーマンス向上の推進
技術リーダーとして、チームメンバーの技術的指導、コードレビュー、ベストプラクティスの普及、及び社内外のステークホルダーとの定期的な技術レビュー会議の開催

なお、当社では複数の部署で募集を行っておりますが、業務内容が一部重複する場合があります。ご希望や適性に応じて、複数の業務を兼務していただくことも可能ですので、幅広い経験を積んでいただけます。ご興味のあるポジションにご応募ください。

(ご参考)
具体的に現在当社内で進行中のプロジェクトや業務の一例は以下。
(実際の従事業務は、新規案件など以下と異なる可能性があります)
初期的な技術検証(様々なAIモデルやプラグインの活用)
生成AIを活用した面談記録・議事録作成アプリ、社内手続きの照会ツールをはじめとする各種業務支援アプリをAWSなどのクラウド上に内製開発し、PoC(技術課題の解決)を実施
ローコード/ノーコード開発ツールの試行利用と社内導入の検討
ファインチューニングを視野に入れた技術検証
当社独自モデルの構築及び評価実証
AIを活用したDX推進のためのクラウド基盤構築検討

<魅力>
・約3万人の社員が在籍する当社グループ横断で、AIを活用したDXを推進する仕事です。規模が大きくやりがいのある仕事ができます。
・特定の目的に特化した簡易なWebアプリケーションを用いてPoCを行うため、フロントエンドーバックエンドーインフラまで幅広い知識が身に付きます。
・業務部門と一体となって推進するスクラム開発を実施していることや、内製開発を行っていることから、迅速な試行錯誤が可能な環境です。
・裁量を持って要件定義から技術選定、開発まで一気通貫で経験することができます。
・Gitリポジトリ管理や自動デプロイ、サーバレスアーキテクチャなど最新の開発手法を取り入れているため、高い開発技術が身につきます。
全107件 101-107件目を表示中
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