業務内容

• 本番環境レベルのエージェント型ワークフローへの迅速なプロトタイプ制作から移行を主導し、ROI向上を実現する。
• Google AI プロダクトと顧客のAPI、データサイロ、セキュリティ境界を統合する基盤の設計・コーディングを担当する。
• エージェントシステムが高い精度・安全性・低レイテンシを満たすよう、評価パイプラインとオブザーバビリティフレームワークを構築する。
• Google のAIスタックにおける再現性のあるパターンを汎用モジュール化するか、正式なプロダクト機能リクエストとして開発へフィードバックする。
• カスタマーエンジニアリングと協働でベストプラクティスを導入し、長期的な成功とエンドユーザーの高い利用率を確保する。
• 技術に詳しくない関係者にも、日本語で分かりやすく技術概念を伝える。

技術スタック

必須スキル

• Pythonなどを用いた5年以上のソフトウェア開発経験
• 本番環境のAIソリューションを概念からリリースまで実装した経験、GCPなどのクラウドプラットフォームでの設計経験
• ベクトルデータベースとRAGを活用した構造化データ・非構造データのパイプライン構築経験
• API・データサイロ・セキュリティ境界の統合設計・実装経験
• 日本語と英語での高いコミュニケーション能力

歓迎スキル（該当する場合）

• AI/CS分野の修士・博士号
• LangGraph、CrewAI、Agent Development Kit（ADK）等を用いたマルチエージェントシステム実装経験、ReAct・自己分析・階層的委任といった設計パターン
• 大規模言語モデルの評価指標（TPS・リクエスト単価など）や、状態管理・トレーシングの最適化知識

キャリア成長観点

• Gemini/Vertex AI など最先端の AI ポートフォリオを直接扱い、実務で高度な専門性を磨ける。
• 現場知見を製品開発へフィードバックするブリッジ役として、製品ロードマップ策定に影響を与える経験を積める。
• 大規模企業向けのAI導入や顧客対応力を深め、エンタープライズ領域でのリーダーシップを獲得できる。
• DeepMind などと協働する環境で技術ネットワークを広げ、先端技術の実践的スキルを強化できる。
• 日本市場でのAIソリューション推進における戦略・実装力を身につけ、地域の技術リーダーとして成長できる。