【Software Engineer】AI/AIエージェントを⽤いたプロダクト機能開発‧運⽤改善を担うテックリード候補

採用背景

• ベネッセでは、各事業（『進研ゼミ』『こどもちゃれんじ』『学校向け教育事業』『社会人向け教育事業』『妊娠出産･育児等の生活サービス』etc.の事業領域)のデータを活用し、お客様の課題解決、サービス価値向上実現のため、事業・サービスやマーケティングの進化、事業グロースにおけるデータ利活用を支える、機械学習やAIを活用したサービスや仕組み作りに注力しております。
• 本求人は事業課題や業務課題に関するAI/AIエージェント活⽤プロジェクトにおいて、プロダクトエンジニアリング経験を⼟台に、AI機能、AIエージェント、AIワークフロー、既存システム連携、⼈の確認‧承認を含む実⾏フローの設計‧実装‧運⽤改善を担うポジションです。 個別案件におけるAI機能開発を⾃⾛しつつ、Senior Tech Lead、AI Quality & Evaluation、AI Platform & Reliabilityの各担当と連携し、将来的にApplied AI領域の技術リードを担うことを期 待します。 仕事内容
• PdM‧企画担当者‧業務側メンバーと連携し、AIを活⽤するユースケースや業務フロー整理
• LLM、RAG、オーケストレーション、ツール利⽤、API連携、既存システム連携を組み合わ せたAI機能を設計‧実装
• AIエージェントやワークフローにおいて、どこを⾃動化し、どこに⼈の確認‧承認を残す かを設計
• PoCに留まらず、本番導⼊に向けたエラーハンドリング、ログ、監視、代替動作、運⽤⼿順 を実装
• AI機能の品質を確認するための基本的な評価観点、テストケース、ログ、ユーザーフィー ドバックの確認⽅法を整備
• AI機能だけでなく、UXや業務フローの改善仮説を⽴て、実装‧検証
• 他の担当者と連携し、品質基準や評価観点を実装へ反映
• 他の担当者と連携し、認証認可、ログ、監査、共通部品を理解し、個別案件で適切に利⽤
• 実装で得た知⾒をドキュメント、サンプル実装、チェックリストとして残し、他メンバー が再利⽤しやすい形に整備

入社後のイメージ

• 6か⽉以内に、1つ以上のAI/AIエージェント活⽤案件で、設計‧実装‧テスト‧運⽤改善に 主要メンバーとして関わっていただく想定です（AI機能が本番または本番相当の環境で使われ始めている状態を目指します）。
• 12か⽉以内に、単独案件でのAI機能またはワークフロー開発を案件リードとして推進していただき、そこで得た実装知⾒やドキュメントを、部を横断した開発に再利⽤できる状態を目指します。 ※外部パートナー（大手クラウドベンダーやベンチャー企業など）、研究機関と連携しながら、知見を高めていくことができます。また資格研修やセミナー参加なども推奨しています。 AIエンジニアとしての専門性を高めつつ、BizDevやデータエンジニアなど、領域を拡大するキャリアの広げ方も可能です。 求める人物像
• プロダクトエンジニアとしての経験を⼟台に、AIをプロダクトや業務へ組み込む実装⼒を 伸ばしたい⽅
• データエンジニアとしての経験を活かし、AI機能のデータ連携、評価、運⽤改善に関わり たい⽅
• AIのPoCを作るだけでなく、実際に使われる機能として運⽤‧改善したい⽅
• データサイエンス / MLエンジニアリングの知⾒を、モデル単体ではなくプロダクト価値へ 接続したい⽅
• 曖昧な業務課題を、実装可能な機能‧ワークフロー‧運⽤⼿順へ分解できる⽅
• 将来的にApplied AI領域におけるテックリードを⽬指したい⽅ 応募条件（MUST）
• バックエンドエンジニア、フルスタックエンジニア、またはプロダクトエンジニアとして4 年以上の実務経験（データエンジニア、MLエンジニア、またはデータサイエンティストとしての経験がある場合は、関連経験として考慮します）
• Python または TypeScript を⽤いたアプリケーション開発経験
• API連携、データ連携、クラウド環境での開発‧運⽤経験
• LLM、⽣成AI、RAG、AIエージェント、または⽣成AI APIを⽤いた機能開発‧業務改善の 経験
• ⾃分が担当する機能について、設計、実装、テスト、リリース、運⽤改善まで関わった経 験
• PdM、企画担当者、デザイナー、業務側メンバーと協働し、曖昧な要件を実装可能な仕様 へ落とし込んだ経験
• ⽇本語での業務コミュニケーション能⼒（N1相当※外国籍の方） 歓迎条件（WANT）
• LLM/RAG/AIエージェントを商⽤サービス、または継続稼働する社内サービスとして運⽤し た経験
• プロダクトエンジニアとして、ユーザー体験や業務フローを踏まえた機能改善を⾏った経 験
• データサイエンス / MLエンジニアリングの経験を、プロダクト機能や業務システムへ接続 した経験
• 検索、推薦、NLP、分類、ランキング、評価指標設計のいずれかの経験
• プロンプト設計、コンテキスト設計、ワークフローオーケストレーション、MCP‧外部ツ ール利⽤設計の経験
• AI機能のログ設計、モニタリング、評価、A/Bテスト、回帰確認の経験
• 機能開発におけるリード、設計レビュー、メンタリングの経験
• プロジェクトリードまたはチームリードに準ずる経験
• 技術ドキュメント、サンプル実装、チェックリストなどを整備した経験 選考スケジュール 書類選考 → WEBテスト＋面接2回