業務内容

• 投資収益率向上を狙う本番環境グレードのエージェント型ワークフローのプロトタイプを、現場での移行を主導して本番環境へデプロイする設計・実装を担当。マルチエージェント、Model Context Protocol（MCP）サーバーなどの実運用化を含む。
• 顧客インフラ（API、データサイロ、セキュリティ境界等）と Google の AI スタックを接続する設計・コーディング、評価パイプラインとオブザーバビリティの構築、繰り返し発生する課題の再利用可能モジュール化や正式なプロダクト機能リクエスト化、導入成功へ向けたカスタマーエンジニアリングとの協働を推進する。

技術スタック

必須スキル

• Python および ML パッケージ（Keras、PyTorch、HF Transformers など）を用いた実務経験
• 事前学習済みモデルのプロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、RAG、外部ツールとのオーケストレーションを含むソリューション構築経験
• クラウド上での設計・デプロイ・運用（特に Google Cloud Platform）経験
• 5年以上の ML エンジニアリング経験
• 日本語と英語による高いコミュニケーション能力

歓迎スキル（該当する場合）

• 修士号または博士号
• LangGraph、CrewAI、Google Agent Development Kit（ADK）などのマルチエージェント系フレームワーク経験
• 大規模言語モデルの指標（トークン/秒、コスト等）や状態管理・トレーシングの最適化経験

キャリア成長観点

• 最先端の生成AIとエンタープライズ導入の実務を通じて、設計・実装・運用スキルを大幅に高められる点
• Google の AI スタック／Gemini や Vertex AI、DeepMind との連携環境で、実務知見を組織の製品ロードマップへ反映させる能力を養える点