クライアント先の東証プライム上場の基幹業務ソフトウェア企業において、「AI技術の探索・PoC推進」を担うエンジニアを募集します。
新技術・新手法の探索から、動くデモの作成、技術的限界の見極めまで、「どこまでいけるか？どこで破綻するか？」を明らかにする役割を担っていただきます。
※本案件は、同社がクライアント企業のイノベーション室と連携して推進しているAI活用プロジェクトです。

・募集背景
クライアント企業では、製品横断でのAI活用を進めるため、「技術探索」と「基盤運用」を並行して推進しています。
技術探索チームでは、「AI技術の適用可能性・限界・筋の良し悪しを早期に見極める」ことを目的に、複数のPoCテーマを同時並行で進めています。
探索スピードを上げるため、「PoC・試作を高速に回せるエンジニア」を追加募集します。

・具体的な業務
技術探索（メイン業務）
1. PoCテーマの推進
直近の探索テーマ例：
- 自然文出力指示：PDF出力時の複雑なオプション指定を、自然言語で行えるようにする検証
- OCR：AIによるOCR機能の調査検証。請求書・領収書のOCRは完了済み。それ以外の書類読み取り、全文検索対応を目指す
- 「組織図AI読み取り」：画像の組織図をAIで解釈し、クライアント製品で使えるデータ構造に変換

2. 技術的限界・リスクの洗い出し
- 「本番前提」ではなく「どこまでいけるか？」の把握
- Go / No-Go の判断材料を整理
- 技術メモ・検証レポートの作成

基盤チームとの連携（サブ業務）
- 探索で得られた知見の基盤チームへの共有
- 必要に応じた検証環境の要件伝達
- 横断展開を見据えた設計検討への参加
- 必要に応じた基盤系調査のヘルプ
- ベクトル検索の代替アプローチ探索
- ローカルLLM vs クラウドLLM の使い分け検証

【技術スタック（既存環境）】
- クラウド：AWS（クライアントアカウント内）
- LLM基盤：Dify、Gemma 3（Ollamaで実行）
- ベクトルDB：AWS OpenSearch（ハイブリッド検索対応）
- Embeddingモデル：Amazon Titan Text Embeddings V2（Amazon Bedrock経由）
- その他：RAG構築済み、Terraform

・MTG頻度とMTG実施の時間帯
-定例MTG実施予定（週1〜2回程度を想定）

・開始時期/期間
-2026年2月下旬〜/中長期

1. 生成AI（LLM）の実装経験
- OpenAI API、Claude API、Gemini API 等を使ったアプリ開発
- Dify、LangChain、LlamaIndex 等のフレームワーク経験
- プロンプトエンジニアリングの実践経験

2. アプリケーション開発経験（3年以上）
- Python によるバックエンド開発
- REST API の設計・実装
- Git / GitHub を用いたバージョン管理

3. PoC・プロトタイピングの経験
- 小さく作って検証 → フィードバックを受けて改善、のサイクルを回した経験
- 「動くデモ」を短期間で作り上げた経験

4. ビジネスコミュニケーション能力
- 非エンジニア（PdM、業務部門）との要件調整
- 技術的な検証結果を分かりやすく説明できる能力

1. OCR / 画像処理の経験
- Tesseract OCR、Google Cloud Vision API、Azure Vision（旧: Azure AI Vision）等
- 画像前処理、精度改善の経験

2. 自然言語処理の経験
- テキスト分類、情報抽出、要約等の実装
- Embedding モデルの選定・評価

3. RAG（Retrieval-Augmented Generation）の構築経験
- ベクトル検索 + LLM の組み合わせ
- チャンク分割、リランキング等の最適化

4. フロントエンド開発の経験
- React / Vue / Next.js 等
- デモ用UIの素早い構築

5. 業務システムの知識
- 基幹業務（販売管理、会計、人事給与等）のドメイン理解
- エンタープライズ向けシステムの開発経験

- 本ポジションは「技術探索・PoC推進」が主軸です
- 既存メンバーと同様にアプリ寄り・探索寄りの人材を想定しています
- クライアント企業の製品知識は不要です（入ってから習得する）