【キャリア採用】マルチモーダルAI / AIエージェント開発エンジニア

【マルチモーダルAI / AIエージェント開発エンジニア】世界でも貴重なデータを解析できます。独自で豊富なデータを活用して成果に結びつけてくれる方を募集しています！

• 会社概要 HP note 採用スライド 技術ブログ 2017年創業のHRTechスタートアップとして、採用DXサービス「harutaka」を展開しています。 また、新規サービスや事業の開発を通じて、新たな価値の創出を実現するため、R&Dチームを中心に様々なパートナーとの共同研究・開発を推進する「ZENKIGEN Lab」の運営をしています。
• 仕事内容 採用領域のサービス実装に向けたAIに関する研究開発に従事いただきます。 ご興味に応じてクライアント企業とのDXプロジェクトや新規事業の立ち上げや、ZENKIGEN Labを通じてアカデミックな知見を持ったプロフェッショナルと共同で研究開発に取り組むことも可能です。 ZENKIGENのエンジニアやUI/UXデザイナーなど、様々な役割、専門性、技術力を互いに活かし合いながらチームでプロダクト開発に取り組み、新たにうまれる様々な事業領域において新しい価値を生み出し事業の成長に貢献していただきます。 現在の主な開発テーマは以下のとおりです。 ▼開発テーマ ① 面接動画解析 - 動画・音声・テキストを組み合わせた コミュニケーション解析指標の設計とAIモデルの開発解析 - AIから推定した指標を活用した面接動画の分析 ② 対話システム開発 - AIアバター面接官・その他対話AIシステムの対話ロジックの設計とアルゴリズム改善（LLMを用いた処理ステップの高度化など） - アバターの振る舞いを含む 総合的なAI面接の体験のブラッシュアップ ③ AIエージェント機能の開発 - 採用領域やAIOpsにおけるAIエージェントの企画・開発
• 組織の魅力

独自データと技術

世界でも稀有なマルチモーダルデータ × アフェクティブ・コンピューティング ・ 「世界でも貴重な動画データ」を大規模に保有： プロダクトの利用を通じて、面接中の映像・音声・テキストが紐づいた高精度なマルチモーダルデータを大量（1500万動画以上）に保有しています。 これほどリッチな非構造化データを自社で蓄積・活用できる環境は、世界的にも非常に稀です。 ・ マルチモーダルAI開発： 表情・視線・声調・言語表現が複雑に絡み合う「面接」という高難度なデータを対象に、面接場面に特化した自社AIモデルを開発、定量化に取り組んでいます。

・ LLMから自律型AI Agentへの進化： 単なるテキスト対話にとどまらず、AIアバターのリアルタイムな振る舞いの制御や、採用選考・AIOpsにおける自律的な意思決定を支える「AIエージェント」のコアロジック開発など、最先端の技術潮流のド真ん中に挑戦できます。

開発体制

研究（Lab）と社会実装が直結する環境 ・ AIが会社の競争力の源泉： 経営戦略の核にAIが据えられているため、技術への投資や理解が非常に深い環境です。 ・ 「ZENKIGEN Lab」による学術的アプローチ： 神戸大学や青山学院大学をはじめとするトップアカデミアとの共同研究や、様々な分野のプロフェッショナルが所属する社内R&D組織を擁しており、理論に裏付けられた高水準な研究開発が可能です。 ・ プロフェッショナルとの協働と圧倒的な開発速度： UI/UXデザイナーやフロント/バックエンドエンジニアなど、システム設計のプロが揃っているため、検証したモデルを迅速にプロダクトへ組み込める体制が整っています。

キャリアと組織

事業を動かすエンジニアへ ・ 経営に直結するプロダクト企画力： チーム全体でプロダクトの仕様や事業企画のフェーズからコミットするため、「技術をどうビジネス価値に変えるか」という視座が短期間で身に付きます。フラットな組織のため、経営メンバーへの直接の提案や提言も日常的に行われています。

• 働き方 東京にオフィス・茅ヶ崎（海の目の前）にサテライトオフィスがありますが、全社的にリモート可・フルフレックスという働き方となります。 ＼社員インタビュー（データサイエンティスト）／ ＼技術ブログ（データサイエンティスト）／
• 必須要件 ・AIスキル - 機械学習、深層学習、またはLLM/生成AIを用いたプロダクト開発または研究開発の経験（2年以上目安） ・学習姿勢 -新しい技術を自ら調べ、手を動かして検証する意欲 ・課題解決能力 -機械学習技術の調査 / 実装能力ならびに課題の特性に応じた応用能力 ・志向性 -課題に合わせて技術を活用し、社会実装までやることに関心がある
• 歓迎要件 ・AIエージェント・高度なRAGシステムの開発・評価経験 ・深層学習フレームワークを活用した開発経験（PyTorch / Tensorflow等を研究・実務で利用した経験） ・MLOps / AIOps（データパイプラインの構築、モデルの監視、推論の高速化）の実務経験 ・トップカンファレンスへの採択経験や論文調査力
• 求める人物像 ・生成 AI／ML／社内データを適切に組み合わせ、実用化を見据えた機能開発に意欲がある ・仕様策定から実装・検証までを短いサイクルで反復する、高速な開発に挑戦したい ・社会課題の解決や新しいサービスの創造に携わりたい ・日々の新しい分析手法やデータに対するアプローチの方法の更新に対して、高い感度とリサーチ力・理解力を持てる ・好奇心と向上心を持った専門家