【事業横断】ソフトウェアエンジニア（LLM）

業務内容

• LLMワークフローの設計・実装（多段プロンプト、条件分岐、ツール呼び出し、エージェントワークフロー）、LangChain/LangGraphを活用した構築・改善
• LLMマイクロサービスの実装、評価用・アノテーション用社内ツールの開発
• PdMや事業部エンジニアと連携した要件定義からリリースまでの推進、出力品質・応答速度・コスト・安定性の粘り強い改善
• 評価基盤・運用基盤の整備（入出力・行動ログの収集・構造化、評価ハーネス、CI/CD、監視・可視化、セキュリティ・権限・監査・コスト管理）
• 推論基盤・GPUワークロード・ファインチューニング環境などLLMプロダクトを支える基盤領域の関与

技術スタック

必須スキル

• Pythonでの開発経験
• クラウド環境でのサービス開発・運用
• OpenAI API/Anthropic Claude/Google Gemini等のLLM APIとLangChain/LangGraphの活用経験
• 多職種と協働して要件定義からリリース推進した実務経験
• 日本語での円滑な技術コミュニケーション

歓迎スキル（該当する場合）

• Pythonバックエンドの設計・運用経験
• LLMプロダクト/LLMOps/AIエージェント/RAGの開発・運用経験
• LangChain/LangGraphでの複雑なLLMワークフロー設計
• 評価ハーネス、LLM-as-a-judgeの構築経験
• 推論最適化（vLLM、TensorRT-LLM、量子化、バッチング、キャッシュ設計）経験
• BigQuery等でのログ設計・可視化・モニタリング
• セキュリティ・可用性・コストを考慮した本番設計
• Cursor/Devin/Claude Code等AIネイティブ開発ツールの活用経験

キャリア成長観点

• 事業横断の環境で、0→1の立ち上げと安定運用の両方を経験し、エンジニアとしての総合力を高められる
• プロンプト設計だけでなく、ログ・評価・推論基盤・コスト管理まで含む総合的なプロダクト品質を追究できる
• 最新LLMOps/評価自動化・推論最適化技術を実務で活用し、データドリブンな改善基盤を構築する成長機会
• PdMや事業部と同じ目線で意思決定を行い、技術判断を事業価値へ結びつけるキャリアが築ける