LLMを"使う"側から"作る"側へ。React/Pythonエンジニア募集

株式会社OptiMax

Webエンジニア

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on 2026/04/11

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LLMを"使う"側から"作る"側へ。React/Pythonエンジニア募集

AI技術が急速に進化する中、多くの企業がその活用に悩んでいます。「導入したけど使いこなせない」「何から始めればいいかわからない」そんな声を数多く聞いてきました。弊社は、最先端のAI技術を「本当に使える形」で届けることをミッションとしています。東大で培った学術的な知見と、実際のビジネス現場での実装経験を融合し、技術だけでなく、それが現場で活きる仕組みまで一気通貫で支援します。「AIが企業の売上利益に直結する形で正しく活用」され、「人々が本当にやるべきことに集中できる世界」の実現に向けて邁進しています。

髙橋光

高田康太郎

浦田海翔

大須賀彰太

髙橋光

高田康太郎

浦田海翔

その他エンジニア

なにをやっているのか

【プロジェクト例】・Graph RAGを活用した社内ナレッジ検索AI（LLM）大手製造業向けに、数万件の技術文書・マニュアルをGraph構造で整理し、自然言語で横断検索できるRAGシステムを開発。React/Next.jsのフロントエンドとPython/FastAPIのバックエンドを組み合わせたフルスタック構成で、Web開発の経験がそのまま活きるプロジェクトです。クライアント：大手製造業メーカー主要技術：React, Next.js, Python, FastAPI, LangChain, Neo4j, OpenAI API, GCP ・セキュアAIエージェント基盤の設計・構築（LLM × インフラ）大手SIer向けに、閉域網（VPC）環境上でText-to-SQLとRAGを統合したAIチャットシステムを構築。社内データベースに自然言語で問い合わせると、SQLを自動生成して回答を返すエージェント型のアーキテクチャです。インフラはすべてTerraformでIaC化し、再現性とセキュリティを両立。AWS Bedrockの活用やVPC設計など、クラウドインフラの経験も積めるプロジェクトです。主要技術：Python, AWS (Bedrock Agent, VPC, RDS), Terraform, RAG, Text-to-SQL ・リアルタイム音声認識×AI応答によるテレアポ自動化システム（音声AI）営業電話の完全自動化を目指し、リアルタイム音声認識とLLMによる応答生成を組み合わせたシステムを開発。音声入力から応答生成までのレスポンスを0.3秒以内に抑える低レイテンシ設計が技術的な肝で、PythonでのAPI実装力が直結します。5名体制・3ヶ月というスピード感で開発を完了した、少数精鋭の代表的なプロジェクトです。主要技術：Python, OpenAI API, 音声認識(STT/TTS), FastAPI, WebSocket

なにをやっているのか

なぜやるのか

「〜最適化(Optimize) × 最大化(Max)〜 AI技術でビジネスプロセスを最適化し、企業の成果を最大化する。」私たちOptiMaxは、最先端のAI技術を「本当に使える形」で届けることをミッションとしています。 AIプロダクトの実態は、その大部分がWeb技術でできています。React/Next.jsでUIを作り、FastAPI/Node.jsでAPIを設計し、GCP/AWSにデプロイする。LLMやRAGは「機能の一部」であり、プロダクト全体を支えているのはWeb開発の技術そのものです。だからこそ、Web開発の経験があるエンジニアにこそ来てほしい。「AIは専門外だから」と敬遠する必要はありません。あなたが持っているReactやPythonの実装力は、AIプロダクト開発の現場でそのまま武器になります。 AI固有の知識は、プロジェクトの中で段階的にキャッチアップできます。実際に、Web開発出身のメンバーが数ヶ月でRAGシステムの設計・実装を担えるようになった実績があります。

どうやっているのか

1. 「まずやってみる」精神 (Action First) 議論だけで終わらせず、手を動かして検証することを最優先します。失敗を恐れず、高速でプロトタイプを作り、実環境でのフィードバックを得て改善するサイクルを回しています。 2. 組織全体での相互扶助 (One Team) 「個人のタスク」に閉じず、困っているメンバーがいれば職種や役職を超えて助け合う文化です。AI未経験で入ったメンバーにも、プロジェクトを通じてチーム全体でキャッチアップを支援する体制があります。 3. フルリモートでも「チームの一員」(Remote but Connected) 160時間/月以上の稼働であればフルリモート勤務が可能です。Slack、GitHub、Notionを中心とした非同期コミュニケーションと、週次の技術共有会・1on1を組み合わせ、リモートでもチームとの一体感を保てる仕組みを整えています。80時間/月程度の稼働の場合は出社ベースとなりますが、対面でのペアプログラミングやコードレビューを通じてより密な技術指導を受けられる環境です。 4. AIを盲信せず、意思決定の責任を持つ (Critical Thinking) AIが出力したコードや回答を鵜呑みにせず、必ず「自分の頭」で考え、検証し、最終的な品質に責任を持ちます。「AIに使われる」のではなく「AIを使いこなす」エンジニアを育てます。

こんなことやります

Web開発の経験をベースに、AIプロダクトの設計・実装を担っていただきます。AI/LLMの専門知識は入社後にキャッチアップできる環境です。具体的な業務：【40%】フロントエンド・バックエンド開発 React/Next.jsを使ったUI開発、Python(FastAPI)やTypeScript(Node.js)を使ったAPI設計・実装。既存のWeb開発スキルがそのまま活きる領域です。【25%】AI機能の統合・実装 LLM/RAGのAPI統合、プロンプトエンジニアリング、データパイプラインの構築。Web開発の延長としてAI技術を扱います。【20%】インフラ・DevOps GCP/AWS上でのインフラ構築・運用。CI/CDパイプラインの整備、テスト自動化。クラウド経験がない方も段階的に担当範囲を広げます。【15%】コードレビュー・技術共有チームメンバーとの相互コードレビュー、技術ドキュメントの整備、週次勉強会への参加。 ■ 必須スキル・Webアプリケーション開発経験1年以上（React, Vue, Next.js, Python, TypeScript, Node.js等）・Git/GitHubを使ったチーム開発経験 ■ 歓迎スキル・フルスタック開発経験（フロント＋バックエンド）・クラウドインフラ（AWS/GCP）の利用経験・AI/LLMへの興味（実務経験不問）・個人開発やOSS活動の実績

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