シニアデベロッパー / テクニカルリード — AI R&D・日本向けプロジェクト

• 技術のエンドツーエンドのオーナーシップ — システムアーキテクチャ設計、コードレビュー、R&Dから本番リリースまでの技術品質を主導。コアとなる技術判断を自ら下し、設計したコードベースに責任を持つ。
• AI研究・応用の推進 — AI / 大規模言語モデルに関するR&Dテーマにプロトタイプから製品化まで参画。テーマごとに異なる技術アプローチが求められるため、迅速な学習と課題に応じたツール選定が必要。
• プロジェクトリード・日本のお客様との連携 — チームと共に作業範囲(SOW / DoD)を確定し、進捗を調整し、日本のお客様と直接コミュニケーションを行い、業務要件に合致したソリューションを担保。お客様の要件と技術実装の橋渡し役。
• メンタリング・チーム育成 — ジュニア/ミドル開発者を指導し、技術標準とレビュー文化を構築し、チーム全体の成長を支援。
• 新技術の学習と選定 — テーマごとに異なる技術が求められるため、新しいツールを学び、課題に適した技術を提案する姿勢が必要。
• 技術スタック(研究テーマにより変動 — 新技術の迅速な習得が必要):主要言語はPython(プロジェクトにより他言語も使用)。AI/MLはコミュニティで広く使われる深層学習フレームワーク+ライブラリ、大規模言語モデルAPIまたはオープンソースモデル、ベクトルデータベース、RAG / エージェントフレームワークをテーマに応じて選定。インフラはクラウド(AWS / GCP / Azure)+コンテナ。データは関係データベース+ベクトルデータベース。

• コンピュータサイエンスの素養(情報技術・計算機科学系の大学卒業または同等)、もしくは明確な実務AI / MLエンジニアリング経験。
• ソフトウェア開発経験5年以上(うちアーキテクチャのオーナーシップまたは技術リードの経験を含む)。
• 新技術の迅速な習得力 — 新しいライブラリ / フレームワークを数日で自己調査+プロトタイプ作成できること。R&Dテーマは継続的に新技術の検証を要求するため。
• リーダーシップ(リード / PMO)素養 — 要件の分解、スコープの確定、作業の調整、チーム・お客様双方との明確なコミュニケーションができること。
• 確かなPython力 — プロダクション品質のPythonが書け、主要ライブラリのエコシステムを理解していること。
• 英語の技術文書読解力 — 技術ドキュメント・技術記事を支障なく読めること。
• 高い問題解決思考、主体性、責任感。

• 日本語(会話 / 文書読解)— 日本のお客様と直接やり取りする際の大きなアドバンテージ。
• 日本のお客様との協業経験、またはラボ型 / 準委任契約モデルでの経験。
• チームリード / テックリード / PMOの経験。
• クラウドインフラでのシステム構築・運用経験。
• 大規模言語モデルを用いたプロダクションシステムの構築経験。

能力に応じて応相談（業績・会社決算に応じた賞与あり）