
シニアソフトウェアエンジニア、AIプロダクトエンジニアリング
Safe Fleetの車両安全プラットフォーム向けに、本番環境で使うAI機能とサービスを構築します。 大規模言語モデル、機械学習、コンピュータービジョン、AIエージェントエンジニアリングを活用します。
仕事内容
- 本番環境で使用する、安全で拡張性の高いAI機能と共有サービスを設計・提供します。
- 生成AI、機械学習、深層学習、コンピュータービジョンを活用して製品ニーズに対応します。
- 大規模言語モデル、検索拡張生成、AIエージェント、ワークフローオーケストレーション、従来型機械学習を用いてソリューションを構築します。
- AI機能を既存製品につなぐバックエンドサービスとAPIを開発します。
- 信頼性、性能、コストの観点からAIシステムを評価、監視、調整します。
- 再利用可能なAIアーキテクチャ、プロトタイプ、本番リリースの策定に貢献します。
- ソフトウェア開発ライフサイクル全体でAIネイティブなエンジニアリング手法を用います。
- AIコーディングエージェント、仕様駆動開発、自動化によってエンジニアリングの生産性を高めます。
- 実装、テスト、コードレビュー、デリバリーに向けて、AIエージェント、再利用可能なスキル、自動化ワークフローを構築・活用します。
- ソフトウェアの品質、セキュリティ、保守性を保ちながら、エージェント型開発ライフサイクルの実践を推進します。
- プロダクトマネジメントやエンジニアリングのメンバーと協力し、製品ニーズを技術的な解決策に落とし込みます。
- アーキテクチャと設計のレビュー、コードレビュー、技術的な意思決定に参加します。
- エンジニアを指導し、エンジニアリング標準、知識共有、継続的改善を支援します。
- 新しいAI技術とAIネイティブなエンジニアリング手法を継続的に学びます。
応募要件
- ソフトウェアエンジニアとして6年以上の実務経験があり、システム設計とソフトウェアアーキテクチャに関する高いスキルを有すること。
- 本番環境でAI搭載アプリケーションまたは製品機能を構築し、リリースした実績があること。
- OpenAI、Azure OpenAI、Google Gemini、Claudeなど、最新のAIプラットフォームを実務で扱えること。
- 大規模言語モデル、Transformerモデル、プロンプトエンジニアリング、RAGアーキテクチャ、AIエージェント、ワークフローオーケストレーションを深く理解していること。
- モデル評価や性能に関する知識を含む、データサイエンスと機械学習の基礎知識があること。
- バックエンドシステムやAPIの構築、およびAWS、Azure、Google Cloud Platform上で拡張性の高いクラウドソリューションを構築した経験があること。
- Claude Code、GitHub Copilot、CursorなどのAIコーディングツールを使いこなせること。
- 仕様駆動開発やAI支援ソフトウェアワークフローなど、AIネイティブなエンジニアリング手法を活用した経験があること。
- エージェント支援による実装、自動テスト、検証、開発自動化など、エージェント型ソフトウェア開発の実践的な知識があること。
- 優れた問題解決力、コミュニケーション能力、部門横断の協働力があること。
- 歓迎:商用ソフトウェア製品でAI機能を提供した経験。
- 歓迎:コンピュータービジョン、画像・動画分析、深層学習、予測機械学習の経験。
- 歓迎:ローカルまたはセルフホスト型モデル、Hugging Face、Model Context Protocol(MCP)の経験。
- 歓迎:AIエージェントのオーケストレーションフレームワークと本番環境の機械学習パイプラインの経験。
- 歓迎:カスタムAIコーディングエージェント、再利用可能なエージェントスキル、自動検証、CI/CD連携を作成した経験。
- 歓迎:再利用可能なAIサービスまたは共有AIプラットフォームを構築した経験。
- 歓迎:アジャイル手法に精通し、規制対象またはセキュリティ重視の環境で働いた経験。
福利厚生
- 12.5%のボーナス。
- 多様性とインクルージョンを大切にする機会均等の職場。
- 公正で公平な採用プロセス。
- 従業員が力を発揮し、可能性を伸ばせる職場文化。




