研修後の行動変容をLLM対話で引き出し、定着を可視化するプロダクトを0から作るAIエンジニアを募集！ ■募集内容■ 研修・人材開発事業を展開するお客様の「行動定着プラットフォーム」を、PoCからMVP・パイロット顧客への提供まで立ち上げるAIエンジニアを募集します！ 本案件は、大規模な法人研修を提供するお客様の事業の中核をなす「受講後に本当に行動が変わったか」を扱うプロダクトの立ち上げプロジェクトです。現状は目標シートのExcel配信・提出管理・未提出リマインド・上司コメントの回収・手集計という手作業に依存しており、行動が変わったことを客観データで示せていません。本フェーズでは、受講者がAIとの対話で行動目標を言語化・記録・振り返り、上司フィードバックまでを1つの流れでつなぐ仕組みと、誰が実践できていて誰が止まっているかが一目で分かる管理ダッシュボードを構築。まずPoCで技術的実現性を検証し、MVPをパイロット顧客の現場に投入します。 ▍プロジェクトの目的 ・行動変容の可視化（研修前・直後・1ヶ月後・3ヶ月後の変化を共通指標で継続的に測れる状態をつくる） ・目標設定AIコーチ（対話から行動目標を引き出し、行動化・期日・既存習慣への紐づきを自動チェック） ・実践の記録と継続支援（記録・リマインド・AI対話による振り返りの構造化） ・上司フィードバックの依頼／回収／集約の自動化 ・管理ダッシュボード（実践状況の検知と介入タイミングの可視化） ・LLM従量課金を前提としたコスト設計（試算・モデル使い分け・プロンプトキャッシュ活用） ▍技術要素 ・Python / TypeScript（バックエンド・AIアプリケーション開発） ・LLMによるマルチターン対話設計（目標設定・振り返りの引き出し、対話品質の安定化） ・評価ロジックの設計と精度検証（人の評価と乖離しないかを測り、方式を選び直せること） ・構造化出力・スキーマ設計（対話ログから行動目標・実践記録を構造化して蓄積） ・データ層：PostgreSQL / Supabase、インフラ：AWS 等 ・ダッシュボード・レポーティング／横断データ分析 ▍開発体制・稼働条件 ・完全リモート、稼働50%（月80時間程度） ・Phase 0（要件定義・PoC検証／約2ヶ月）→ Phase 1（MVP開発・パイロット運用／約4ヶ月）。Phase 1末に「実顧客が使っている状態」をマイルストーンとして固定 ・Phase 2（横展開・横断分析基盤）への継続の可能性あり ・PM／エンジニアの少人数チームで、要件定義から技術判断まで裁量大きく担う体制 ■得られる経験 / スキル■ ・LLM対話 × 行動データ × 管理ダッシュボードを組み合わせた、プロダクトの0→1立ち上げ経験 ・定性的な行動変容を計測可能な指標に落とし込む設計力と評価経験 ・AIと人の分担を設計して運用に載せる設計力 ・非エンジニアの意思決定者と向き合いながら案件を自走させるマネジメント経験 ■この仕事で得られるやりがい■ 「研修は受けたけれど、行動は変わらなかった」——この問題に正面から取り組むプロジェクトです。受講者が現場で実践し続け、その積み上げが本人・上司・事務局から見えている状態を実現できれば、お客様は自社の強みを初めて客観データで語れるようになります。 ■求める人物像■ ・AIエンジニアとして手を動かしつつ、お客様と案件全体を回せる方 ・「AIに全部やらせる」ではなく、AIと人の役割分担から設計できる方 ・現場の運用まで考え抜き、顧客への本質的価値を提案・実行できる方 ■必要条件■ ・Python または TypeScript によるバックエンド・AIアプリケーション開発の実務経験 ・LLMアプリ開発の実務経験（マルチターン対話、評価・判定ロジック、構造化出力の安定化） ・継続的に使われる業務システムを想定したデータモデル・スキーマ設計力 ・PoCで実現性を見極め、そのままMVP開発まで担える力 ・従量課金APIのコスト試算・最適化を自ら設計できること ・非エンジニアの意思決定者と要件を引き出せるコミュニケーション力 ■歓迎条件■ ・LLMの評価・精度検証（eval）の設計経験 ・RAG・ナレッジ参照を含むLLMアプリの構築経験 ・ダッシュボード・BI・データ分析基盤の構築経験 ・HR Tech／LMS／教育・研修領域のプロダクト開発経験 ・マルチテナントSaaSの設計・立ち上げ経験 ■勤務形態■ ・完全リモート ・稼働50%（月80時間程度）／ 期間 約6ヶ月（Phase 0＋Phase 1）／ 継続フェーズあり