業務内容

• 客先での構築・デプロイを主導し、AIアプリケーションをプロトタイプから本番環境グレードのエージェント型ワークフローへ移行する
• Google AIプロダクトと顧客の現行インフラ（API、データサイロ、セキュリティ境界など）との接続を設計・実装する
• 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する
• 繰り返し発生する課題を再利用可能なモジュール化へ変換するか、正式なプロダクト機能リクエストへ落とす
• カスタマーエンジニアリングと協働し、Googleの開発ベストプラクティスを現場へ適用して導入を推進する

技術スタック

必須スキル

• 学士号（科学・技術・工学・数学）または同等の実務経験
• PythonとMLパッケージ（Keras、PyTorch、HF Transformers など）を用いた2年以上の実務経験
• 事前学習済みモデルを中心としたAIソリューションの構築経験（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）
• クラウドプラットフォーム（Google Cloud Platform など）での設計・デプロイ・運用経験
• 日本語・英語による高いコミュニケーション能力と関係者との協業能力

歓迎スキル（該当する場合）

• 修士号または博士号
• LangGraph、CrewAI、Google ADK などのマルチエージェントフレームワークを用いた実装経験／ReAct・自己分析・階層的委任などのパターン
• 大規模言語モデルの指標（トークン/秒、リクエストあたりの費用）と、状態管理・トレーシングの最適化手法

キャリア成長観点

• エンタープライズ規模のAIデプロイをリードする実務経験で技術と運用力が大幅に向上
• Gemini・Vertex AI などGoogleの最先端AIポートフォリオを深く活用できる機会
• DeepMindのエンジニア・研究者と直接協働できる環境で最新知識を習得
• フィードバックを製品ロードマップへ反映する機会を通じ、製品戦略の理解と影響力を獲得
• グローバル市場の顧客と連携する経験でビジネス視点とリーダーシップを養成