Automation / AI Engineer

募集背景 Power to the people 企業はますます人なり HRBrainはこのPurposeのもと、働くひとりひとりの成長を支え、会社ひとつひとつを成長に導く、育成・評価・人事戦略を支援するHR SaaSを展開しています。 労働力不足が進む日本において、AIとデータの力でひとりひとりのパフォーマンスを引き上げ、顧客の人事戦略をより深く、より的確に支えられる存在になっていく。 その非連続な成長を実現するために、ビジネス組織全体を横断するデータ・AI共通基盤の構築をリードしていただけるポジションです。

❐ ミッション RAGやAPI連携、プロンプト設計、業務設計を統合しながら、実運用され続ける仕組みを継続的に改善します。 個別技術の実装ではなく、それらを組み合わせてひとつの仕組みに仕上げ、現場のフィードバックをもとに磨き続ける開発環境です。 単なる業務効率化ではなく、業務プロセスに踏み込みながら現場で使われる仕組みそのものを設計・改善していくものづくりに挑戦できるポジションです。

LLMパイプラインを活かし、ビジネス組織全体の業務プロセスを変革することで、生産性を引き上げてもらいます。 このポジションは、日本ではまだ新しい領域ですが、海外では「GTM（Go to Market） Engineer」として急成長中の領域です。 ❐ 担当領域 マーケティング / セールス領域：リード獲得から商談・提案までの一連のプロセスにおける情報収集・構造化の自動化、提案資料・分析レポート生成のLLMパイプライン構築 カスタマーサクセス領域：LLMを活用した顧客対応の自動化・オンボーディングプロセスの効率化 共通基盤：上記を横断するLLM / APIパイプライン基盤の設計・運用 ❐ 応募条件

必須要件

Python / TypeScriptでの開発経験 2年以上 LLM APIの実務活用経験（OpenAI / Claude / Gemini等） RAGを組み込んだアプリケーション構築経験 プロンプトエンジニアリング（Few-Shot / Chain-of-Thought / 出力パーサー） API連携設計（REST / OAuth / Webhook / エラーハンドリング・リトライ） 業務プロセスの自動化設計（トリガー・処理・データ連携の一連の設計経験）

歓迎要件

ノーコード・ローコードツールの活用経験（Zapier / Make / n8n等） RAG検索精度のチューニング経験（チャンク設計 / ベクトルDB選定等） 複数SaaSの統合・連携構築経験（Salesforce / チャットボットツール等） BtoB SaaS企業の業務理解 ❐ 参考記事について 下記記事もご覧ください ・会社紹介資料： ・プロダクトサイト： ・note： ・Qiita： ・採用サイトトップ： ・エンジニア採用資料：