ポジション：AIエンジニア（正社員） SES案件での生成AI/RAG/LLM関連の開発業務と、自社SaaSのAI機能開発の両方に携わるポジションです。 入社後の流れ： 生成AI系のSES案件にアサイン。RAG構築、LLM APIの組み込み、プロンプトエンジニアリング等の実務を経験します。AI案件がすぐにマッチしない場合は、フルスタック案件に入りつつ自社SaaS側でAI開発に関わることも可能です。 半年〜1年後にはAI関連案件の経験を積み、自社SaaSのAI機能の設計・実装をリードする立場へ。 SES案件で想定される業務： ・RAGパイプラインの設計・構築 ・LLM API（Claude / OpenAI / Gemini等）の本番組み込み ・プロンプトエンジニアリング・評価・チューニング ・ベクトルDB（Pinecone / pgvector等）の設計・運用 ・生成AI活用のPoC開発〜本番デプロイ 自社SaaS開発で想定される業務： ・Claude APIを使ったレポート自動生成機能の設計・実装 ・プロジェクトデータの分析・サマリー生成AI ・LLMのレスポンス品質改善（プロンプト最適化・評価パイプライン構築） ・AI機能のAPI設計・バックエンド実装（Python / AWS Lambda） 【必須条件】 ・Webアプリケーション開発の実務経験2年以上（フロントorバックエンド） ・Python の実務経験 ・以下のいずれかに該当する方： 　- LLM API（OpenAI / Claude / Gemini等）を使った開発経験（個人開発含む） 　- RAG / LangChain / LangGraph 等を使ったPoCまたは本番開発経験 　- 業務でAI関連の要件定義・設計・テストに関わった経験 　- 生成AI技術への強い興味と、自主的な学習実績（ブログ・GitHub・Qiita等） 【歓迎条件】 ・RAGパイプラインの本番運用経験 ・LangChain / LangGraph / LlamaIndex 等のフレームワーク経験 ・ベクトルDB（Pinecone / Weaviate / pgvector等）の利用経験 ・AWSでのサーバーレスアーキテクチャ経験 ・Next.js / React でのフロントエンド開発経験 ・MLOps / LLMOps の知見 ・Kaggleやデータサイエンスコンペの参加経験 【求める人物像】 ・フルスタックの基盤を持ちつつ、AI領域に軸足を移したい方 ・「AIに触れたことがある」を「AIで価値を生む」に変えたい方 ・技術の進化が速い領域で、常にキャッチアップし続ける意欲がある方 ・SES案件で実務経験を積みながら、自社プロダクトにも関わりたい方 ・未知の技術に対して「まず触ってみる」姿勢の方 AI技術に興味があるけど、本番経験がまだない。そんな方にこそ来てほしいポジションです。 SES案件で実務経験を積みながら、自社SaaSでAIを本番実装する。このキャリアパスに興味があれば、まずはカジュアルに話しませんか。 「話を聞きに行きたい」ボタンを押してください。代表の西川が直接お話しします。