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【Ai Workforce】AI/LLM Division Research Engineer (R&D) / 株式会社LayerX

LayerXJapan機械学習
AzureFastAPIGitHubNext.jsPythonReactTerraformTypeScript

業務内容

  • AI/LLM/AI Agentsを製品へ統合するツールの研究・検証・実装・評価を実施
  • LLMの実務運用価値を最大化するためのR&D(ファインチューニング・ドメイン適応・自動化ツール開発を含む)を推進
  • 自動ワークフロー生成、AIエージェントの精度向上・評価プラットフォーム、合成ビジネス文書生成、ツール選択と自動化の最適化など、製品開発へつながる技術を拡張
  • 顧客・社内ステークホルダーと協働して新技術をビジネス価値へ落とし込み、製品ロードマップへ反映
  • 研究成果を組織全体の技術力強化へ展開し、実務課題のハンズオン解決をリード

技術スタック

必須スキル

  • Python(FastAPI)と GraphQL の実務開発・コードレビュー
  • TypeScript/React (Next.js) によるWebフロントエンド開発
  • Azure OpenAI/Azure AI Search などのミドルウェアと Azure 基盤
  • Azure Cosmos DB for PostgreSQL、Terraform/Azure Bicep、GitHub
  • AI/LLM/AI Agents の研究開発経験(RAG、Multi-Agent、Agentic Workflows、LLM API(OpenAI/Gemini等)、PyTorch、データエンジニアリング・特徴量設計)
  • 日本語ビジネス文書の理解と技術/ビジネス間のコミュニケーション能力
  • 修士/博士または同等の実務R&D経験

歓迎スキル(該当する場合)

  • 日本語・英語のビジネスコミュニケーション能力
  • Webアプリ開発・運用、インフラ/クラウド、データプラットフォーム/MLプラットフォーム開発・運用、一般ライブラリ開発
  • LLM API(OpenAI, Gemini 等)、Multimodal AI (VLM)、強化学習・検索/最適化アルゴリズム
  • LLMを審査するLLM-as-a-Judge、Hallucination対策、LangSmith/LangFuse の運用・監視
  • MCP/A2A、PyTorch以外のDLフレームワーク

キャリア成長観点

  • 実世界のビジネス課題を対象としたR&D→製品化の一連を経験でき、技術と事業の両方を推進する力を養える
  • AI/LLM/AI Agentsの高度な専門性を深め、最新技術の実務適用力と評価・運用スキルを獲得
  • Azureを軸としたクラウド/MLEプラットフォーム領域の設計・運用能力を強化
  • 顧客対応を通じたビジネス価値創出と影響力のある技術意思決定の経験を積める
  • 将来的にはシニア研究エンジニアやプリンシパル等、技術戦略・組織横断のリーダーシップへ進む機会が期待できる

企業についての所感

生成AIプラットフォームやバックオフィス系SaaSを開発しているスタートアップ。急成長中で今後エンジニアとして成長できる課題が数多くある環境が揃っている。システムデザイン面接あり。

データ取得日: 2026/9/10

このポジションの面接対策

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