ポジション一覧

• 【商談機会の創出】リード（見込み顧客）に対する、メール・電話等を用いたヒアリング・ナーチャリング、商談化
• 【Pipeline創出】商談数だけでなく、受注までを意識したターゲット選定・優先順位付け・提案設計
• 【営業企画】顧客接点データをもとにしたトークスクリプトや営業資料のブラッシュアップ
• 【Feedback】顧客接点で得た一次情報の分析およびフィードバック（to マーケティング/FS/CS/開発チーム etc...）

AIエージェントの企画・設計・開発・評価・運用・改善まで、AIエージェント開発に関するあらゆる領域を、技術・プロダクト・顧客価値の観点からリードしていただきます。単にLLM APIを呼び出すアプリケーションを作るのではなく、顧客の業務を深く理解し、AIエージェントが自律的・継続的に価値を生み出すための仕組みを設計・実装・運用するポジションです。

• 顧客業務や市場の理解をもとに、AIエージェントで解くべき課題を発見・定義する
• Memory、Knowledge、Workflow、Tool Use、Human-in-the-loop、権限管理などを組み合わせ、業務で本当に使えるAIエージェントを設計・実装する
• コンテキストエンジニアリング、RAG、tool calling、マルチエージェント設計、評価駆動開発などを活用し、AIエージェントの性能・信頼性・安全性を高める
• AIエージェントの品質を定量・定性の両面から評価し、顧客価値/業務自動化率、精度、再現性、コスト、レイテンシなどを継続的に改善する
• 本番運用で発生する問い合わせ、失敗事例、エッジケース、品質課題を分析し、プロダクト改善につなげる
• AIエージェント開発を高速化するための共通コンポーネント、評価基盤、開発基盤、運用基盤、社内ナレッジを整備する
• 社内業務にもAIエージェントを積極的に適用し、組織全体の生産性向上を推進する
• 最新のLLM / Agent技術を継続的に検証し、実プロダクトに取り込む
• エンジニアリングチーム内外にAIエージェント開発の知見を共有し、組織全体の技術力を底上げする

AIエージェントの企画・設計・開発・評価・運用・改善まで、AIエージェント開発に関する幅広い領域に関わっていただきます。

特に、バックエンドを中心としたソフトウェア設計・実装の専門性を活かし、AIエージェントを本番プロダクトとして成立させるためのアーキテクチャ設計、API設計、データモデリング、外部サービス連携、運用基盤、開発基盤の整備などをリードしていただくことを期待しています。

AI領域の専門性を持つエンジニアと協働しながら、顧客業務を自動化する実用的なAIエージェントを、信頼性高く、継続的に改善可能なプロダクトとして設計・実装・運用するポジションです。

• 顧客業務や市場の理解をもとに、AIエージェントで解くべき課題の発見・定義に関わる
• AIエージェントを本番プロダクトとして提供するためのバックエンドアーキテクチャ、API、データモデル、権限管理、監査ログ、非同期処理などを設計・実装する
• Memory、Knowledge、Workflow、Tool Use、Human-in-the-loop などの要素を、保守性・拡張性の高いソフトウェアとして実装する
• AI・LLM・機械学習に強みを持つエンジニアと協働し、AIエージェントの品質・信頼性・安全性を高める
• AIエージェントの評価・モニタリング・ログ分析・改善サイクルを支えるシステムや基盤を設計・実装する
• 本番運用で発生する問い合わせ、失敗事例、エッジケース、品質課題を分析し、プロダクト改善につなげる
• AIエージェント開発を高速化するための共通コンポーネント、開発基盤、運用基盤、社内ナレッジを整備する
• コードレビュー、設計レビュー、技術選定を通じて、チーム全体のソフトウェア品質と開発生産性を高める
• AI Coding をはじめとするAIエージェントツールを積極的に活用し、自身やチームの開発生産性を向上させる
• 最新のLLM / Agent技術やソフトウェア開発技術を継続的に検証し、実プロダクトに取り込む
• エンジニアリングチーム内外にAIエージェント開発やソフトウェア設計の知見を共有し、組織全体の技術力を底上げする

AIエージェントの企画・設計・開発・評価・運用・改善まで、AIエージェント開発に関するあらゆる領域を、技術・プロダクト・顧客価値の観点からリードしていただきます。

特に、AIエージェント開発の中で機械学習モデリングが有効な課題を見極め、データ分析、モデル設計、学習、評価、本番適用、継続改善までを主導していただくことを期待しています。機械学習モデルの開発に閉じるのではなく、LLM、ルール、Workflow、Tool Use、Human-in-the-loop などと組み合わせながら、顧客業務を自動化する実用的なAIエージェントを設計・実装・運用するポジションです。

• 顧客業務や市場の理解をもとに、AIエージェントで解くべき課題を発見・定義する
• Memory、Knowledge、Workflow、Tool Use、Human-in-the-loop、権限管理などを組み合わせ、業務で本当に使えるAIエージェントを設計・実装する
• コンテキストエンジニアリング、RAG、tool calling、マルチエージェント設計、評価駆動開発などを活用し、AIエージェントの性能・信頼性・安全性を高める
• AIエージェント開発において、機械学習モデリングが有効な課題を見極め、技術的な解決策を設計する
• 業務データ、証憑データ、操作ログ、利用ログなどを活用し、分類、推定、予測、異常検知、ランキング、レコメンドなどの機械学習モデルを設計・実装する
• 学習データの設計、特徴量設計、モデル選定、学習、評価、本番適用、継続改善までを一気通貫で推進する
• AIエージェントや機械学習モデルの品質を定量・定性の両面から評価し、顧客価値、業務自動化率、精度、再現性、コスト、レイテンシなどを継続的に改善する
• 本番運用で発生する問い合わせ、失敗事例、エッジケース、品質課題を分析し、プロダクト改善につなげる
• AIエージェント開発を高速化するための共通コンポーネント、評価基盤、開発基盤、運用基盤、社内ナレッジを整備する
• 社内業務にもAIエージェントや機械学習を積極的に適用し、組織全体の生産性向上を推進する
• 最新のLLM / Agent技術、機械学習技術を継続的に検証し、実プロダクトに取り込む
• エンジニアリングチーム内外にAIエージェント開発や機械学習活用の知見を共有し、組織全体の技術力を底上げする

BtoB 人的資本管理プロダクト（ex: 勤怠・給与…etc）の開発に関わっていただきます。

• 勤怠管理、工数管理、給与計算などの人事労務業務を深く理解し、圧倒的に使いやすいサービスを提供するための企画および仕様検討
• フロントエンドからバックエンドまで一気通貫した機能開発
• 多様な勤務形態、就業規則、休暇付与ルール、給与計算前後の業務、法令対応などを扱うためのドメイン設計
• データの整合性、履歴管理、権限管理、監査性、パフォーマンスを考慮したDB/API/アーキテクチャ設計および技術選定
• AIを活用した就業規則の解析、勤怠・給与データのチェック、アラート、自動化機能などの開発
• Slack連携、PCログ、外部人事・労務・給与システム連携など、実務運用に必要な周辺機能の設計・開発
• セールス、CS、PdM、デザイナー、ドメインエキスパートとの連携による、お客様の業務課題に基づく機能・UX改善
• 新規プロダクトや新機能の立ち上げ、運用改善、顧客対応

上記の課題解決のために、以下のような業務を担当します：

• お客様の困りごとを一次情報から拾い、自律的にプロダクトの改善に還流していくサイクルを構築する
  • サポートデスクサービス(Fin, Zendesk)、社内Slack相談、Datadogログ、セールス/CSからの要望を一次情報として集める
  • 共通する原因を見つけ、最適な改修案（UI変更・API改善・ガイド修正・判定ロジック変更など、複数の手段から最適なもの）を設計・実装する
  • リリース後の数値とお客様の反応で効果を測り、同種の躓きが再発しないか確認する
  • 1プロダクトで効いた改善パターンを他プロダクトへ横展開する
  • この「一次情報 → 原因特定 → 改修 → 効果測定 → 再発なし確認 → 横展開」の流れが、止まらず自動で回り続ける状態を作る
• プロダクト横断で、信頼性を高めるような改善活動
  • ex. 1プロダクトで効いた信頼性のパターンを、他プロダクトに横展開する
  • ex. プロダクト横断の信頼性を支える共通基盤（お問い合わせ対応の自動化基盤など）の整備を主体的に進め、各プロダクトチームでの実用化を伴走する

• バクラクシリーズの外部公開API基盤の設計・開発・運用
  • 既存APIの整理と改善、新しい接点の設計
  • プロダクト戦略に沿ったAPI公開方針に沿ったAPI実装と運用
• 社内SFA/CRM等とプロダクトとの連携設計、業務オペレーションとプロダクトの役割分担の検討・実装
• エンタイトルメント・顧客基盤との連携設計
• 認証認可・組織図・共通管理を担うバクラク共通管理プロダクト開発チームとの密な連携

• プロジェクトマネジメント: 顧客の業務プロセスやAI活用方針を深く分析し、AIエージェント構築のプロジェクト設計を行います。
• AIエージェント設計: エンジニア（Forward Deployed Engineer）とペアを組み、Ai Workforceの4つのコンポーネント（ナレッジ、スキル、ツール、UI）を組み合わせ、顧客・業界単位で最適化されたAIエージェントを設計・構築します。
• プロダクトマネジメント: 上記4つのコンポーネント自体の機能追加やバージョンアップに関するプロダクトマネジメントを担当します。
• 新規ソリューションの立ち上げ: 個々の案件で得られた知見を体系化し、業界・職務単位で汎用的な「ソリューション」として企画・開発します。

• 社内外の関係部署（オペレーション、コンプライアンス、経理、外部接続先など）を巻き込んだ要件定義・開発計画作成
• 開発プロジェクトのスケジュール・課題・タスク管理等のマネジメント
• 証券バックシステムの開発・運用
• Go, Typescript, AWSを中心としたプロダクト開発
• 証券オペレーション全般の業務フロー構築とシステム開発