業務内容

• Enterprise-grade Generative AIプラットフォーム機能の技術方針を定義・リードし、エンジニア・ステークホルダーと連携して実現
• Generative AI Engineeringチームのマネジメント、ロードマップ作成、マイルストーン・成果物管理
• あいまいな課題を実行可能な技術計画・成果物へ落とし込み、優先順位・依存関係・進捗を管理
• AIゲートウェイ、LLMプロバイダー、アイデンティティ、開発者ツール、エンタープライズシステムの統合を主導
• 導入状況・利用状況・品質・信頼性・コスト・ビジネス価値を測る指標を定義・追跡
• 設計議論への参加・技術提案のレビュー・必要時の実装貢献で技術的近接を維持
• 技術課題・リスク・ブロッカーを特定・解決し、CI/CD・可観測性・セキュリティのベストプラクティスを推進

技術スタック

必須スキル

• 学士・修士または同等の実務、7年以上のソフトウェアエンジニアリング経験、3年以上のマネジメント経験
• 複雑なソフトウェアプラットフォーム／開発者ツール／エンタープライズツールのデリバリー経験
• CI/CD・テスト自動化・Infrastructure as Code・クラウド/コンテナ・本番デプロイ経験
• LLM API／生成AI機能を用いた本番環境の構築・運用経験
• セキュリティ・アクセス制御・可観測性・コスト管理・データ保護の理解
• クロスファンクショナルな協働と英語での技術コミュニケーション能力

歓迎スキル（該当する場合）

• Envoy/Kong/LiteLLM Proxy等のAIゲートウェイ経験
• Model Context Protocol／MCP等のエンタープライズ認可・権限モデル知識
• プラットフォームエンジニアリング／セルフサービスプラットフォームのリード経験
• エンタープライズID/アクセス管理・ゼロトラスト関連の経験
• Retrieval-Augmented Generation／エージェント型ワークフロー／評価フレームワークの実務経験

キャリア成長観点

• 大規模AIプラットフォームの設計・運用を通じ、ガバナンス・可観測性・セキュリティの専門性を深められる
• クロスファンクションのリーダーとして事業部・技術層と影響力を拡大できる
• 長期的な保守性・デリバリー持続性を支える設計・意思決定力が鍛えられる
• 最先端の生成AI技術を実運用で評価・適用する機会が豊富で、技術リーダーとして成長可能