【AIエンジニア】LLMエージェントで大企業の業務を動かすAIの中核をつくる｜将棋AIの技術基盤×上場企業の安定基盤

仕事内容

【ポジション概要 / ミッション】 このポジションは、顧客の業務課題に対して、LLMを使ってAIが「何をどう判断し、どう動くか」という中核のロジックを設計・実装するAIエンジニアです。 当社は将棋AI「Ponanza」で名人に勝利した技術的DNAを源流に、金融・建設・製造・エンタメをはじめとした日本の基幹産業に、生成AI・予測AI・最適化AIを組み込むフェーズにいます。顧客のAI活用は「PoCで可能性を確かめる」段階から、業務ワークフローに組み込み、毎日使われる段階へ移りました。 業務で使われるAIには、LLMだけでは解けない課題も多くあります。LLMエージェントを軸にしながら、必要に応じて専用の機械学習モデルや最適化のロジックを組み合わせ、顧客の業務で成果が出る仕組みをつくる。それがこのポジションの仕事です。 あなたのミッションはLLMを中心にAIの技術を使い分けながら「顧客の業務をAIでどう変えるか」を形にすることとなります。 LLMエージェントの専門家である必要はありません。業務でLLMを使った開発に携わった経験と、そこから先を自分の手で深めたいという意欲がこの仕事の土台になります。 【入社時の役割】 入社後の業務・役割は、ご経験とご志向に応じて決定します。 ・プレイヤーとして： LLMエージェントのロジックやツールの設計・実装・評価を担い、自身の担当領域を自力で完遂していただきます。 ・リーダーとして： プロジェクトのリード経験を活かし、プロジェクトEMとともに案件とチームを牽引していただきます。 いずれの場合も、半年〜2年で次の等級（テックリード／プロジェクトマネージャ／組織マネージャ）を目指せる環境です。 【具体的な業務内容】 ・顧客業務に即したLLMエージェントの構築・評価・改善（設計・実装・評価・性能改善） ・LLMエージェントが利用するツール群の設計・構築 ・LLMで実現できない領域における専用ロジック／専用機械学習モデルの検討と、エージェントへの接続（他のAIエンジニアと協働） ・顧客に提示できる水準のモック構築（ソフトウェアエンジニアと協働） ・LLMに関する新しい技術・手法のキャッチアップと、案件に合わせた技術選定 ・運用中AIシステムのロジック不具合調査・修正・機能追加 ・（リーダーとして入社の場合）プロジェクトEMと協力したプロジェクト牽引、タスク割り当て・進捗管理・開発物レビュー 【プロジェクト例】 ・企業法務業務を支援するLLMエージェントの構築実験・開発 ・企業社内文書の対話検索システムの構築（製造業、建設業、金融業など） ・図面のチェックや整合性確認などを行う画像認識エージェント（VLM・専用モデル）の開発 ・東洋エンジニアリング株式会社様とのプロジェクトで、プラント設計業務における図面チェックを支援するシステム（AI for U）を開発 ・日本科学未来館様とのAIスーツケース音声対話機能開発 ・株式会社竹中工務店様との共同プロジェクトで、構造設計業務を支援するAIモデルを開発 ・静銀信用保証株式会社様の住宅ローン不正検知AIシステム ・SMBC日興証券株式会社様の株式ポートフォリオ診断AI ・一次産業・建設系のセンサー情報の分析・可視化・異常検知システムの構築 ・株式会社ポケモン様との「Pokémon Battle Scope」 ※業界知識は入社後にキャッチアップ可能です。未知の業界の業務を理解しに行くことを楽しめる方を歓迎します。 【チーム体制と入社後の立ち上がり】 組織：5〜10名の少数精鋭チームが4つあり、顧客の業界領域ごとに分かれています。 各チームにAIエンジニアとソフトウェアエンジニアが在籍し、EMと協働します。 ・入社後1〜3ヶ月：既存プロジェクトに参画し、HEROZでの開発・顧客対応の進め方に慣れていただきます。 ・入社後3〜6ヶ月：担当領域のロジック設計・実装・評価を自ら主導していただきます。 ・入社後6ヶ月〜1年：ご志向に応じて、プロジェクトの牽引や技術選定の主担当、メンバーのレビューへと役割を広げていただきます。