ELYZAは「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションのもと、LLM（大規模言語モデル）の研究開発と社会実装に取り組んできました。
KDDIグループとの資本業務提携を経て、現在は研究開発やソリューション事業で培った知見を活かし「ELYZA Works」をはじめとするLLMプロダクトの開発・提供にも取り組んでいます。
LLMを実際の業務で継続的に利用されるプロダクトへ落とし込むためには従来のソフトウェア開発に加えて、モデル出力の不確実性への対応、評価方法の設計、ユーザー体験との接続、継続的な改善など、AIプロダクト特有の技術課題があります。
本ポジションでは、こうした課題に向き合いながらAIの可能性を多くのユーザーが業務で活用できるプロダクトとして形にしていくソフトウェアエンジニアリングを担っていただきます。
『ELYZA Works』は、専門的な開発知識がなくても、自社業務に合わせたAIアプリを作成・共有・改善できるプロダクトです。
製品紹介：https://lp.works.elyza.ai/
生成AIの活用が広がる一方で個人単位での利用から、チームや組織の業務プロセスに組み込み、継続的な成果につなげていくためには業務ごとの設計や運用、改善の仕組みが必要になります。
ELYZA Worksでは、現場のユーザー自身が「AIに何を任せたいか」をもとに業務アプリを作成し、チームで共有・改善できる体験を提供しています。
研究開発チームが取り組むAI Agent等の技術知見や、ソリューション事業で培った業務変革・社会実装の知見をプロダクトへ反映しながら企業における生成AI活用をより実際の業務成果につなげられるプロダクトを目指しています。
フルスタックエンジニアとして、ELYZA Worksを中心としたプロダクト開発と改善を担当していただきます。
- 直近将来の開発内容や、変更するコードの影響範囲の双方を考慮し、最適な開発戦略を立てること
- 担当する機能開発や他チームのサポートに、オーナーシップを持って取り組むこと
- 利用するお客様の目線に立って機能開発を行うこと
- インシデントの発生しにくい仕組みづくり
- 継続的に開発をしていくために、負債解消に取り組むこと
- 自社開発のMLモデルがあり、それを踏まえた設計や問題解決をすることが求められるため、ソフトウェアエンジニアとしての知見やアセットをより広げていくことが可能な点
- WebフロントからAPIバックエンド、必要があればインフラやMLインフラに至るまで、幅広い範囲で開発を担いながら機能開発に向き合うことが可能な点
- 顧客の生の声を聞くことで、課題に対して最適なアプローチを取ることが可能なため、やりがいや改善を実感できる点
- 運用と開発の距離が極めて近く、根本的な課題解決に向き合うことができる点
セキュリティ意識を高く保ちつつ、Claude Code、Devin などの最新のAI開発ツールをフルに活用しています。
◆Webフロントエンド
- TypeScript
- React(Next.js)
◆バックエンド(API)
- TypeScript
- Express
◆データベース
- Aurora(MySQL)
- Amazon OpenSearch Service
◆インフラ
- AWS（※ 一部Google Cloud, Azure）
- Terraform
◆開発周辺ツール
- Notion, Google Drive, Figma, GitHub
◆コミュニケーションツール
- Slack, Google Meet
