業務内容

• 複雑な AI アプリケーションを開発し、迅速なプロトタイプから本番環境レベルのエージェントワークフローへROIを意識して移行を主導する。
• パートナーが開発したエージェントシステムが精度・安全性・レイテンシの要件を満たすよう、高パフォーマンスの評価パイプラインと observability フレームワークを構築する。
• Google の AI スタックにおける繰り返し発生するパターンや課題を特定し、再利用可能なモジュールへ変換するか、正式な製品機能リクエストへ落とす。
• パートナーが独自のエージェント導入体制を構築できるよう支援し、長期的な成功へ導く。顧客ROIに焦点を当て、活用開始を実現する。
• 技術的な概念を技術に詳しくない相手や日本語を話す役員レベルにも分かりやすく伝え、現場と経営層の橋渡しを担う。

技術スタック

必須スキル

• エンジニアリング・コンピュータサイエンス分野の学士号（または同等の実務経験）
• クラウドコンピューティングまたは顧客対応業務での8年以上の経験
• 本番環境レベルの AI ソリューションを構想からリリースまで実現し、クラウドプラットフォーム（GCP など）で AI システムを設計した経験
• 構造化データと非構造化データのパイプライン構築、ベクトルデータベースと RAG を活用した設計の経験
• 技術調査を主導し、日本語・英語の両方で効果的にコミュニケーションできる能力

歓迎スキル（該当する場合）

• AI/CS 分野の修士号や博士号
• LangGraph・CrewAI・Agent Development Kit（ADK）等のフレームワークを用いたマルチエージェントシステムの実装経験
• 「LLM ネイティブ」の指標や状態管理・トレースの最適化手法に関する知識

キャリア成長観点

• 最先端の Gemini モデルや Vertex AI を活用したエンタープライズ向け実装で技術的リーダーシップを培える。
• パートナーと Google の橋渡し役として、現場フィードバックを製品ロードマップへ直結させる経験が積める。
• 現場の課題を解決する実装力と、経営層へ分かりやすく伝えるコミュニケーション力の両方を強化できる。
• DeepMind など社内リソースとも協働する機会があり、研究志向と実装志向を両立したキャリアパスを描ける。