
事業部 AI エンジニア III
共有 LLM インフラのアーキテクチャと信頼性を主導し、各製品への導入を推進します。 再利用可能なオーケストレーション、可観測性、本番サービスを構築します。
仕事内容
- エージェントのライフサイクルと状態、サンドボックスのコンテキスト交換、モデルオーケストレーション、トレースと評価など、プラットフォーム領域のアーキテクチャ、実装、運用の健全性を担います。
- デプロイ、再起動、再試行を経ても長時間実行タスクを永続化して復旧でき、検査や再生にも対応するサービスとインターフェースを設計します。
- 実行環境間でコンテキストをパッケージ化して取得する再利用可能な方法を作り、アクセス、保持、データ移動の境界を明確にします。
- モデルのルーティングとオーケストレーションを構築・改善し、タスクごとの品質、レイテンシ、信頼性、コストの指標を定義して活用します。
- プロダクトチームとの技術調査を主導し、重複するエンジニアリング作業や予定外の中断を減らすプラットフォーム施策を優先します。
- 担当領域のテスト、トレース、評価、運用準備の実践方法を定めます。本番環境のシグナルを確認し、複雑なインシデントの解決を主導します。
- エンジニアがプラットフォーム機能を導入できるよう、アーキテクチャ文書や移行ガイドを作成します。
- エンジニアを指導し、設計とコードをレビューするとともに、AI エンジニアリンググループ全体の技術計画に貢献します。
- 会社の方針および適用される連邦、州、地方の法律を遵守します。
- 割り当てられたその他の業務を遂行します。
応募要件
- コンピューターサイエンス、ソフトウェアエンジニアリング、または関連する技術分野の学士号、もしくは同等の教育と実務経験の組み合わせ。
- ソフトウェアエンジニアリングの経験が5年以上、または同等の実務経験があり、本番サービスを担当した経験があること。
- LLM を活用したアプリケーションまたは AI インフラの構築経験。
- TypeScript および/または Python の高度なスキルがあり、本番サービスと API の設計経験があること。
- 分散システム、非同期ジョブ処理、永続化、可観測性、クラウドデプロイ、安全なシステム設計に関する知識。
- LLM 機能のリリースとサポート経験があり、モデルの挙動、レイテンシ、コストの実務上のトレードオフを理解していること。
- 曖昧な課題から設計、実装、展開、運用改善まで技術業務を主導できること。
- 異なるプロダクトニーズを持つチーム向けに、再利用可能で理解しやすいプラットフォームインターフェースを作成できること。
- 技術的な意思決定に影響を与え、リスクとトレードオフを伝え、経験レベルの異なるエンジニアを指導できること。




