業務内容

• 投資収益率（ROI）を向上させる本番環境グレードのエージェント型ワークフローへ、プロトタイプ段階からの移行を主導する
• 顧客のアプリケーションAPI、データサイロ、セキュリティ境界とGoogle AIプロダクトを繋ぐ設計・実装を担当
• 精度・安全性・レイテンシ要件を満たす評価パイプラインと観測性フレームワークを構築・運用
• GoogleのAIスタックから発生する共通課題を再利用可能モジュールへ転換、あるいは正式なプロダクト機能として要件化を推進
• カスタマーエンジニアリングと協働し、現場導入を推進。現場の分析情報をGoogle Cloudの将来ロードマップへフィードバック

技術スタック

必須スキル

• PythonとMLライブラリ（Keras、PyTorch、Hugging Face Transformers 等）を用いた実務経験2年以上
• 事前学習済みモデルを中心としたAIアプリの設計・実装（プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、RAG、外部ツール連携）経験
• クラウドプラットフォーム（Google Cloud Platform）での設計・デプロイ・運用経験
• 日本語と英語による優れたコミュニケーション能力
• 理系学士号

歓迎スキル（該当する場合）

• 修士/博士号、マルチエージェントシステム（LangGraph、CrewAI、ADK など）経験
• ReAct・自己分析・階層的委任などの設計パターンの実務適用
• 大規模言語モデル（LLM）指標の最適化と詳細なトレーシングの経験
• エンタープライズ規模のデプロイ経験、Observabilityの実装経験
• Vertex AI・Gemini等GoogleのAIポートフォリオの実務知識

キャリア成長観点

• 現場でのデプロイと課題解決を通じた実務力とROI志向の設計力の同時成長
• Google Cloud AI Stack（Gemini/Vertex AI）とDeepMindの技術リソースに直接アクセスできる環境での技術的広がり
• 大規模企業への導入経験と観測性・評価パイプライン設計の専門性の獲得
• 将来的に技術リーダーや橋渡し役としての役割、製品開発・顧客エンジニアリングのキャリア маршруの拡張可能性