| 勤務地 | 大阪府 |
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| 職種 |
エンジニア AIエージェント開発エンジニア |
| 媒体 | WEB, カタログ |
| 取扱商材（アイテム） | 雑貨, インテリア, 教材, その他 |
| ポジション | リーダークラス |
| 仕事内容 | ▼主な役割 CTO直下組織にて、AIエージェントを業務システムに統合するアプリケーション開発、LLMOps基盤の整備、業務プロセスへの組み込みまで一気通貫で担当いただきます。AIエージェントを実運用可能な形で業務に定着させるためのエンジニアリングがミッションです。 [具体的な業務内容] ①AIエージェントアプリケーションの開発 - 生成AIを活用した業務支援システムの設計・開発 - 社内システムやデータと連携するAIエージェント基盤の構築 - 業務フローに組み込まれるAIエージェントの実装および改善 ②LLMOps・評価基盤の構築 - LLMを利用したアプリケーションの運用基盤構築 - AIエージェントの品質評価および改善サイクルの設計 - モデル更新やプロンプト変更に伴う品質管理プロセスの整備 ③RAG・エージェント基盤の整備 - 社内情報および外部情報を活用するためのエージェント基盤構築 - 複数システムを横断した業務システムとのインターフェース設計 ④業務システムとのAI統合 - 業務部門と連携した要件整理 - AIエージェントを組み込んだ業務フローの設計 - 業務システムとAIエージェントを接続するツール連携基盤の設計 - 運用状況を踏まえた改善サイクルの構築 [技術スタック] 開発言語：Python / Go LLM：OpenAI / Gemini フレームワーク：OpenAI Agent SDK クラウド：AWS / GoogleCloud コンテナ：Docker / Kubernetes/ CloudRun ※技術スタックは今後変わる可能性があります |
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| 求めるスキル | ▼求めるスキル・経験 ・Webアプリケーションの開発・運用経験（5年以上） ・PythonまたはGoを用いた開発経験 ・コンテナ技術を利用したアプリケーション開発・運用経験 ・業務体験・業務フロー設計経験 ・LLMを利用したアプリケーション開発への関心 ・AIを活用して業務やプロダクトの価値を高めたいという志向 ▼あると望ましいスキル・経験 ・生成AIを用いたアプリケーション開発経験 ・RAG（Retrieval Augmented Generation）を用いたシステム開発経験 ・LLMOpsまたはAIシステム運用の経験 ・エージェントフレームワークを利用した開発経験 ・複数のシステムを連携させるアプリケーション設計・開発経験 ・分散システムまたは大規模システムの設計経験 ・クラウド環境（AWS / GoogleCloud）でのシステム構築経験 ・Human-in-the-Loopやself correctingの構築経験 ▼求める人物像 ・AI技術そのものだけではなく、業務やプロダクトにどのように活用できるかを考えることに関心がある方 ・不確実性の高い技術領域において試行錯誤を繰り返しながら開発を進められる方 ・実際の業務で使われるシステムを作ることにやりがいを感じる方 ・AIエージェントを通じて業務のあり方を変えていくことに興味がある方 |
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| 賞与 | 年2回 |
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| 昇給 | 年2回 |
| 勤務時間 | 9:00～18:00（休憩1時間） ※育児・介護フレックスタイム制度あり（コアタイム10:00～15:00） ※時差出勤制度あり |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 福利厚生 | ・賞与あり（年2回） ・昇給（年2回） ・各種社会保険完備（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険） ・住宅手当（規定有） ・退職金制度あり ・交通費支給 ・リモート勤務手当（通信費、在宅光熱費など） ・従業員持株会制度 ・社員割引制度 ・遺族補償制度 ・懇親会補助 ・副業可（事前許可制） ・出産・結婚の慶弔金など |
| 各種保険 | 各種社会保険完備（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険） |
| 交通費 | 交通費支給 |
| 休日休暇 | ・完全週休二日制（土・日、祝日） ・有給休暇（入社時5日付与、入社半年後5日付与） ・年末年始休暇 ・慶弔休暇 ・産休 / 育休 ・バースデー休暇など ・年間休日120日以上 |
| 有給休暇 | 入社時5日付与、入社半年後5日付与 |
| 残業 | 有 |
| 試用期間 | あり |
| 特徴 |
| 事業概要 | 本ポジションでは、データを活用して、サプライチェーンおよび物流に関する業務改善の企画・実行、および未来への価値創造を担っていただきます。サプライチェーンや物流にデータを活用する取り組み自体、まだ比較的新しい分野ということもあり、希少な経験を積むことができます。 まずは、依頼を受けたデータ抽出の仕事を通じてモノタロウのデータに習熟しつつ、下記のような案件を通じてキャリアを伸ばしていただく予定です。自らデータ分析を行うだけにとどまらず、社内のエンジニア・データサイエンティストと連携して戦略実施に必要なシステム改修を行ったり、海外の親会社と連携して英語でディスカッションを行うなど、多様なチャレンジの場があります。 |
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