JAPAN AI株式会社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である株式会社ジーニーのグループ企業として2023年4月に設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。
私たちが目指しているのは、単なる AI チャットボットの提供ではありません。企業の全 SaaS を統合し、AI が自律的に業務を実行する「企業の脳」— 次世代の基幹システムを構築することです。「JAPAN AI STUDIO」を中核に、DB さえあればアプリ不要、AI が作業して結果だけを返す世界を実装しています。
私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。
関連URL
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「企業の脳」は止まってはいけません。
JAPAN AI STUDIO が約 200 社の顧客企業で稟議承認・リソース配置・見込み顧客探索などの業務を 24時間自律実行する世界では、プラットフォームの稼働率 99.9% は最低ラインです。同時に、数百のワークフローが同時実行される環境での推論コスト・インフラコストの最適化、そして開発者体験の向上が求められています。
Agent Harness Engineer が「エンジンを作る人」なら、Software Engineer (AI Platform) は「エンジンが安定して動く環境を作る人」です。Kubernetes クラスタの設計・運用、観測性基盤の構築、推論コスト最適化、CI/CD パイプラインの整備 — バックエンドエンジニアリングの力で「企業の脳」のインフラ全体を支えるポジションです。
「企業の脳」が 24時間 365日止まらない世界を支える
AI エージェントが安全・高速・確実に動作するための共通基盤 — バックエンドサービス、実行環境、観測性、ガバナンスを設計・構築・運用し、プラットフォーム全体の信頼性とコスト効率を最大化する。
Software Engineer (AI Platform) として、バックエンドエンジニアリングの力で AI プラットフォーム全体の信頼性・パフォーマンス・コスト効率を支えていただきます。
- バックエンドサービスの設計・実装・運用を担いながら、Kubernetes クラスタやクラウドインフラの最適化にも取り組む
- 観測性基盤 (トレーシング、ログ、メトリクス) を設計・整備し、AI エージェント特有の障害を迅速に検出・解決する
- 推論コスト・インフラコストの最適化により、ビジネスインパクトに直結する改善を実現する
- SLI / SLO の設計・運用、オンコール、インシデント対応を通じて稼働率 99.9% を維持する
- CI/CD パイプラインの構築・改善、開発環境の整備を通じて社内エンジニアの開発者体験を向上させる
- バックエンド × インフラの交点 : バックエンドエンジニアリングの力でプラットフォーム全体を支える新しい領域 **
- AI 時代のプラットフォームエンジニアリング : 従来のインフラ / SRE の枠を超え、推論コスト最適化、GPU 管理、エージェントトレーシングなど AI 特有の課題に取り組める
- 大規模クラウドインフラの設計 : Kubernetes、イベント駆動アーキテクチャ、オートスケーリングなど、大規模分散システムの設計・運用経験を積める
- コスト最適化のインパクト : 推論コスト・インフラコストの最適化が直接的にビジネスインパクトに繋がる。$/リクエストの改善が全プロダクトに波及する
- 全プロダクトの土台を支える : 約200社が利用する本番環境の稼働率99.9%を支える。あなたが構築したインフラの上で、すべてのAIエージェントが動く
- 急成長環境 : 設立3年で200名以上の規模、9プロダクト展開のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる
- バックエンドサービス・プラットフォーム構築
- AI プラットフォームのバックエンドサービスの設計・実装・運用
- Kubernetes クラスタの設計・構築・運用
- クラウドインフラ (GCP) のアーキテクチャ設計・最適化
- IaC (Terraform) によるインフラのコード化・自動化
- コスト / 性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理、GPU 管理)
- 観測性・ガバナンス
- 観測性基盤 (トレーシング、ログ、メトリクス) の設計・整備
- AI エージェント特有のトレーシング (推論リクエストの追跡、ツール呼び出しの可視化)
- データアクセス・権限管理基盤の構築
- セキュリティ要件への対応
- SRE・信頼性
- プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持
- SLI / SLO の設計・運用
- オンコール、インシデント対応、ポストモーテム
- インシデント MTTR の継続的改善
- 開発者体験の向上
- CI/CDパイプラインの構築・改善
- 開発環境・ステージング環境の整備
- 社内エンジニア向けのインフラドキュメント整備
業務シナリオ例
※以下は想定される業務シナリオの例です
■ シナリオ 1: 推論パイプラインのバックエンドサービス最適化
推論リクエストの急増に伴い、バックエンドサービスのレイテンシが悪化。リクエストパターンを分析し、キャッシュ戦略の再設計とバックエンドサービスの非同期処理化を実装。P95 レイテンシを 40% 改善しつつ、推論コストを 20% 削減。
■ シナリオ 2: エージェントトレーシング基盤の構築
AI エージェントの障害原因特定に時間がかかっている課題を解決するため、OpenTelemetry ベースのトレーシング基盤を設計・実装。推論リクエスト → ツール呼び出し → 外部 API 連携の一連のフローを可視化し、MTTR を 50% 短縮。
■ シナリオ 3: マルチテナント環境のコスト最適化
約 200 社の顧客が同時利用するマルチテナント環境で、テナントごとのリソース消費を可視化するダッシュボードを構築。利用パターンに基づくリソース配分の最適化により、インフラコスト (\$/リクエスト) を 15% 改善。
- プラットフォーム稼働率 ≥ 99.9%
- エージェント実行レイテンシ P95/P99
- インフラコスト効率 ($/リクエスト)
- 開発者体験スコア (社内NPS)
- インシデント MTTR ≤ 目標値
約120名が開発組織に在籍しています。
- AI Platform Engineerは以下のチームを横断して活動します：
- Infra — クラウドインフラ・SRE
- Data — データパイプライン・分析基盤
- Agent Harness — エージェント実行フレームワーク
- 密接に連携する役割:
- Agent Harness Engineer — エージェント実行基盤の設計・実装
- Agentic Product Engineer — エージェント機能開発
- AI Quality Scientist — 評価パイプラインとの連携
- Product Manager — プロダクト設計・非機能要件定義
- コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における学士号または同等の実務経験
- バックエンドエンジニアとしての実務経験 3 年以上
- Python での本番プロダクト開発経験
- クラウドプラットフォーム (AWS / GCP / Azure) での設計・運用経験
- Kubernetes / コンテナオーケストレーションの理解と運用経験
- 分散システムの設計・運用経験
- 言語レベル : いずれか必須
- 日本語 : Fluent (プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル)
- 英語 : ビジネスレベル
- IaC (Terraform / Pulumi 等) の実務経験
- GPU クラスタの運用・最適化経験
- ML 基盤 / MLOps 構築経験
- AI ワークロード (推論サーバー、モデルサービング) の運用経験
- イベント駆動アーキテクチャ (Kafka / RabbitMQ 等) の経験
- SRE / DevOps のプラクティス (SLI / SLO 設計、Chaos Engineering 等)
- セキュリティエンジニアリング経験
- 英語での技術コミュニケーション能力
- 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX
- インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform
- メッセージング : Kafka / Pub/Sub
- 監視 : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry
- CI/CD : GitHub Actions
- ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion
- AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin
- 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応
- AIツール利用サポート
- JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能
- 開発ツール支援
- 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで)
- 書籍購入補助
- 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで)
- 語学学習 / 資格取得支援
- 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能
- リフレッシュ手当
- ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで)
- e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能
- 家賃手当
- 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで)
ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート
フレキシブルな勤務時間帯 : コアタイムは要相談
柔軟性 : 将来的により柔軟なワークスタイルの検討も可能
書類選考 → コーディングテスト → 面接（4～5回）→ 内定
※最終面接までにリファレンスチェックをご対応いただきます
株式会社ジーニー
・広告プラットフォーム事業
・マーケティングSaaS事業
・デジタルPR事業
東京都新宿区西新宿6-8-1 住友不動産新宿オークタワー5/6階
10:00～19:00
※土日祝は休業日となります
※出向の場合は、出向先の規程に準じます
【待遇・福利厚生】
<正社員>
・書籍購入補助（半期 30,000円まで）
・リフレッシュ手当（毎月 5,000円まで）
・部活動手当（毎月5,000円まで）
・家賃手当（当社指定の駅を対象とし毎月30,000円まで）
・シャッフルランチ/ディナー（四半期に一度ランチ1,000円まで、ディナー5,000円まで）
・資格取得支援制度、英語学習支援制度（業務に必要な場合のみ）
・リフレッシュ休暇制度（3年間継続勤務した社員へ毎年付与される特別休暇 2日）
・定期健康診断（年1回）
・従業員持株会
<契約社員>
・書籍購入補助（半期 30,000円まで）
・リフレッシュ手当（毎月 5,000円まで）
・部活動手当（毎月5,000円まで）
・シャッフルランチ/ディナー（四半期に一度ランチ1,000円まで、ディナー5,000円まで）
・リフレッシュ休暇制度（3年間継続勤務した社員へ毎年付与される特別休暇 2日）
・定期健康診断（年1回）
【保険】
・社会保険完備
【諸手当】
・交通費全額支給
早稲田大学大学院卒業後、株式会社リクルート（現 株式会社リクルートホールディングス）へ入社。2010年4月株式会社ジーニーを創業、代表取締役社長に就任。2023年4月には戦略的AIカンパニーJAPAN AI株式会社を設立し、同社の代表取締役社長を兼任している。
■ Financial Times社発表のアジア成長企業ランキング2020を受賞
Financial Times社とStatista社が、アジア太平洋地域12カ国5,000万以上の企業を対象に実施した調査で、飛躍的活躍を遂げた企業500社に選出されました。
完全週休二日制
所定休日：土・日・祝日
休暇：年次有給休暇、夏季休暇（3日）、年末年始休暇（12月31日〜1月3日）、慶弔休暇
CATS株式会社（日本）
JAPAN AI株式会社（日本）
ソーシャルワイヤー株式会社（日本）
Geniee International Pte., Ltd.（シンガポール）
Geniee Vietnam Co., Ltd.（ベトナム）
PT. Geniee Technology Indonesia（インドネシア）
PT. Adstars Media Pariwara（インドネシア）
Geniee US Inc.（米国）
Geniee Software India Pvt. Ltd.（インド）
GENIEE ADTECH – FZCO（UAE）
・試用期間
正社員/契約社員：1か月
・受動喫煙対策
敷地内禁煙（屋外に喫煙場所設置）
・従事すべき業務の変更の範囲
会社の定める業務
・就業の場所の変更の範囲
会社の定める場所
・有期労働契約を更新する場合の基準に関する事項（通算契約期間又は更新回数の上限を含む）
更新の上限なし
