1B04. リードエンジニア（プロダクト開発）

1B04. リードエンジニア（プロダクト開発） 仕事概要 ### 【ELYZAについて】 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）の社会実装で国内有数の実績をつくってきました。KDDIグループとの資本業務提携を経て、現在は「ELYZA Works」をはじめとするLLMプロダクトを多くの企業へ展開する急成長フェーズにあります。 ### 【抱えている課題】 LLMを実務で「使える」レベルに昇華させるには、従来のソフトウェア開発とは異なる特有の課題が山積しています。AIという不確実性の高い技術を、誰でも使える「完成された製品」へと磨き上げるための、強力なエンジニアリング力を必要としています。 ■「正解のない」UXの探求： LLMの出力は非決定的です。また、LLMはあらゆる入力を受け付け、それらしい結果を返します。そのため、汎用的すぎるチャット形式というUXが広く利用され、良い結果を得られないのはユーザーの責任とされてしまっている気がします。UXの汎用性を上げることはプロダクトの適用範囲を広げますが、同時にユーザーが使いこなす難易度も上がります。LLMを活用したサービスをつくる上で、UXのバランス感と、非決定的な出力をいかに制御するかという問いに、正解を見出す必要があります。 ■エンタープライズ品質への挑戦： 急激なユーザー数の増加に伴い、サービス内のボトルネックを修正し、拡張性の高いシステムに移行していく必要があります。また、お客様からエンタープライズグレードのサービス品質やセキュリティを求められることも多く、事業体制をアップデートしていく必要があります。 ■フットワークを失わない開発組織： 前述の内容とは相反することとなりますが、R&Dチームの成果を最短距離でプロダクトとしてお客様に届けていくことを目指したいです。MLエンジニアとソフトウェアエンジニアが密に連携し、より洗練された開発プロセスと技術選定を行う。また、次々とプロトタイプを実装・実験するため、柔軟に拡張可能な基盤システムである必要もあります。 ### 【求める期待・役割】 フルスタックエンジニアとして、単に要件通りに機能を実装するのではなく、「AIと人間の協働をどうデザインし、実装するか」という問いに技術で答えることを期待しています。 ■「ELYZA Works」を中心としたプロダクト開発の主導： LLMの特性を活かした新機能の企画・設計から実装までを一貫して担当いただきます。PdM・UIデザイナーと協働し、フロントエンドの細かな操作感から、背後の複雑なロジックまで、プロダクト全体を俯瞰した開発を担っていただきます。 製品紹介ページ：https://lp.works.elyza.ai/ ■LLMの実装レイヤーにおける技術的課題の解決： MLエンジニアと協力し、RAG（検索拡張生成）の精度向上に向けたバックエンドの実装や、LLMの応答待ち時間を感じさせないストリーミング処理、非同期処理の最適化など、AIプロダクト特有の課題を解決していただきます。 ■スケーラブルなアーキテクチャへの刷新： 現在のフェーズからさらに10倍、100倍の負荷に耐えうるシステムへのリアーキテクチャや、開発効率を最大化するための基盤改善、CI/CDの整備など、中長期的な技術負債の解消と投資を主導してください。 ■プロダクト主導のチームビルディング： 技術選定においてオーナーシップを持ち、チーム全体の技術水準を向上させる役割を期待します。また、営業・CS・PdM・UIデザイナーらと対等に議論し、ユーザーフィードバックをもとに「何をつくるべきか？」から関わっていただきたいと考えています。 「AIを技術として研究する」だけではなく、「AIを誰もが使える道具として社会に定着させる」ためのエンジニアリングを、ぜひ一緒に楽しみたいです。 ### **仕事の魅力** - 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 ### **開発環境** **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 必須スキル ### 【ELYZAについて】 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）の社会実装で国内有数の実績をつくってきました。KDDIグループとの資本業務提携を経て、現在は「ELYZA Works」をはじめとするLLMプロダクトを多くの企業へ展開する急成長フェーズにあります。 ### 【抱えている課題】 LLMを実務で「使える」レベルに昇華させるには、従来のソフトウェア開発とは異なる特有の課題が山積しています。AIという不確実性の高い技術を、誰でも使える「完成された製品」へと磨き上げるための、強力なエンジニアリング力を必要としています。 ■「正解のない」UXの探求： LLMの出力は非決定的です。また、LLMはあらゆる入力を受け付け、それらしい結果を返します。そのため、汎用的すぎるチャット形式というUXが広く利用され、良い結果を得られないのはユーザーの責任とされてしまっている気がします。UXの汎用性を上げることはプロダクトの適用範囲を広げますが、同時にユーザーが使いこなす難易度も上がります。LLMを活用したサービスをつくる上で、UXのバランス感と、非決定的な出力をいかに制御するかという問いに、正解を見出す必要があります。 ■エンタープライズ品質への挑戦： 急激なユーザー数の増加に伴い、サービス内のボトルネックを修正し、拡張性の高いシステムに移行していく必要があります。また、お客様からエンタープライズグレードのサービス品質やセキュリティを求められることも多く、事業体制をアップデートしていく必要があります。 ■フットワークを失わない開発組織： 前述の内容とは相反することとなりますが、R&Dチームの成果を最短距離でプロダクトとしてお客様に届けていくことを目指したいです。MLエンジニアとソフトウェアエンジニアが密に連携し、より洗練された開発プロセスと技術選定を行う。また、次々とプロトタイプを実装・実験するため、柔軟に拡張可能な基盤システムである必要もあります。 ### 【求める期待・役割】 フルスタックエンジニアとして、単に要件通りに機能を実装するのではなく、「AIと人間の協働をどうデザインし、実装するか」という問いに技術で答えることを期待しています。 ■「ELYZA Works」を中心としたプロダクト開発の主導： LLMの特性を活かした新機能の企画・設計から実装までを一貫して担当いただきます。PdM・UIデザイナーと協働し、フロントエンドの細かな操作感から、背後の複雑なロジックまで、プロダクト全体を俯瞰した開発を担っていただきます。 製品紹介ページ：https://lp.works.elyza.ai/ ■LLMの実装レイヤーにおける技術的課題の解決： MLエンジニアと協力し、RAG（検索拡張生成）の精度向上に向けたバックエンドの実装や、LLMの応答待ち時間を感じさせないストリーミング処理、非同期処理の最適化など、AIプロダクト特有の課題を解決していただきます。 ■スケーラブルなアーキテクチャへの刷新： 現在のフェーズからさらに10倍、100倍の負荷に耐えうるシステムへのリアーキテクチャや、開発効率を最大化するための基盤改善、CI/CDの整備など、中長期的な技術負債の解消と投資を主導してください。 ■プロダクト主導のチームビルディング： 技術選定においてオーナーシップを持ち、チーム全体の技術水準を向上させる役割を期待します。また、営業・CS・PdM・UIデザイナーらと対等に議論し、ユーザーフィードバックをもとに「何をつくるべきか？」から関わっていただきたいと考えています。 「AIを技術として研究する」だけではなく、「AIを誰もが使える道具として社会に定着させる」ためのエンジニアリングを、ぜひ一緒に楽しみたいです。 ### **仕事の魅力** - 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 ### **開発環境** **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 歓迎スキル - 技術組織の基盤づくりやプロセス改善（CI/CDの構築、テスト自動化の推進など）の経験 - 大規模・高負荷環境、または複雑なドメインのアーキテクチャ設計経験 - ML関連プロダクトの開発経験 - OSSや技術コミュニティへの貢献経験 求める人物像 - ELYZAのコア・バリューであるLong Term Greedyの考え方に共感してくださる方 - 自身の専門領域だけでなく、必要があれば新しい領域でも調査し開発に臨める方 - 事業や組織の成長に伴う様々な変化に柔軟に対応できる方 - オーナーシップと高い倫理観をもって業務を遂行できる方 - 失敗を糧とし、次の成功に繋げるような取り組みができる方 応募概要 給与 ◆想定年収：9,000,000円～13,000,000円 ◆月給：600,000円～ ※経験・能力を考慮の上、決定いたします ＜内訳＞ 月額基本給：452,296円～ 固定残業手当（38時間/月）：134,276円～ 深夜残業手当（19時間/月）：13,428円～ ※超過した時間外労働の残業代は1分単位で支給 ◆業績評価：年2回 勤務地 ### 【本社所在地】 ◆東京都文京区本郷3-15-9 SWTビル 5・6F ### 【就業場所】 ◆本社または自宅（変更の範囲なし） ※フルリモートワーク可 ### 【リモートワークについて】 ◆基本的にはフルリモート体制 居住地は日本国内に限ります（海外に居住してのフルリモート不可） ◆リモート/出社自由選択（出社回数規定/制限なし） メンバーのコミュニケーション促進のため、出社推奨日を設けていますが、各々の負担のない範囲でメンバー同士の交流を深めています。 北海道・沖縄・愛知などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、また出社メインの人など多様な働き方を実現しています。 雇用形態 正社員 勤務体系 ### 【就業時間】 ◆スーパーフレックスタイム制（コアタイムなし：フレキシブルタイム6:00～22:00） ◆1ヶ月の標準労働時間：1日8時間×営業日数 ※時間外労働あり（直近半年平均5～15時間程度） ・リモートワークと合わせて、時間や場所に縛られない柔軟な働き方が可能です。 ・ご自身の業務状況に合わせ、勤務時間の調整や中抜けなど子育てや介護との両立もしやすい環境です。 ### 【休日休暇】 ◆年間休日120日（2025年度） ◆完全週休2日制（土日祝休み） ◆年末年始休暇 ◆有給休暇（入社時付与　※付与日数は入社月による） ◆産前産後休暇 ◆育児休暇 ◆慶弔休暇 試用期間 あり（3ヶ月） ※期間中の条件変更なし 福利厚生 ### 【保険】 ◆各種社会保険完備（関東ITソフトウェア健康保険組合加入） ### 【諸手当】 ◆通勤交通費 ### 【その他】 ◆ストックオプション制度あり ◆Gemini Pro、Claude Code、Devin、Cline、Notion AI など各種AIツールを利用可 ◆必要書籍を経費にて購入可能 ◆オフィスにて各種ソフトドリンク/コーヒー/炭酸などのドリンクやスナック無料提供 ◆副業・兼業OK（要申請） ◆入社後研修あり ◆週1.5日の「No Meeting Day」あり（毎週金曜終日・水曜午前） ◆内閣府ベビーシッター券の利用（1回4,400円の補助が受けられます） ### 【社内コミュニケーション】 ◆グループウェア：Google Workspace ◆Notion、Slackによる透明性の高い情報共有 ◆DiscordやMetaLifeなどバーチャルオフィスの活用 ◆メンター制度、チューター制度あり ◆月1〜2回の顧客事例共有、最新技術の勉強会、論文輪読会の開催 ◆月1回程度の懇親会 ### 【選考プロセス】 書類選考→カジュアル面談/HR面談→1次面接→最終面接→内定・オファー面談 ・選考意思を確認後、1～3回程度の面接を経て最終面接を実施します。 ・選考プロセスの中で、双方の理解促進のためにカジュアル面談や、ご希望に応じて体験入社等を実施いたします。 ・面接の形式については、オンライン/オフラインをご希望に応じて選択できます。またオフィス見学を実施することも可能です。 ・リファレンスチェックの実施を行います。詳細は選考に進んだ際にご案内させていただきます。