【Dev】Applied AI Engineer／AI LLM新規事業

【Dev】Applied AI Engineer／AI LLM新規事業 仕事概要 # 1. PLAINERが目指している世界 PLAINERは、「伝わるはずの価値が伝わらない」 という、ソフトウェアが抱える根本的な課題に挑んでいます。どれだけ優れたプロダクトでも、「何に効くのか」「なぜ自分に必要なのか」 が正しく届かなければ、その価値は埋もれてしまいます。 AIの進化がこの課題を自動的に解決することはありません。むしろLLMのような汎用技術が広がることで、プロダクトとユーザーの関係はさらに複雑になり、「どう伝わるか」 がますます重要になっています。私たちはこの時代に、「伝える」ではなく 「伝わる体験」 を設計することを使命としています。 2031年にはARR500億円規模のプロダクト群を築くことを目指し、すでに以下のような複数プロジェクトが動き始めています。 - 仮想環境での爆速検証と市場適応 - ガイド・アナリティクス・オートモード開発 - LLMを用いたナビゲーション・Q&A基盤の構築 # 2. ポジションに期待する役割 本ポジションは Applied AI Engineer として、 - LLM・生成AIを前提にしたプロダクト設計 - 0→1の新規プロダクト立ち上げ - 仮説検証から本番運用までを見据えた実装 を担っていただきます。 少人数の立ち上げフェーズのため、単なる実装に留まらず、 - 「このAIは本当にユーザー価値につながるか？」 - 「この体験は“伝わる”設計になっているか？」 といった問いを、PdMや他メンバーと議論しながら、プロダクトそのものを共に作っていく役割です。 将来的には、エンジニア組織・AI開発基盤の中核を担っていただくことも期待しています。 # 3. 業務内容 PLAINERでは、お客様が作り上げるプロダクトの価値を届けるためのAI Agentな新規プロダクトを複数開発中となります。 これらのいずれかの新規プロダクトを開発する上でのApplied AI Engineerをお任せします。 - 新規プロダクトにおける要件定義・仕様策定 - クラウドインフラでのアーキテクチャ設計・構築 - Full TypeScriptでのバックエンド・フロントエンド開発 - 生成AI / LLMを利用した様々なユースケースに対するAI Agent開発 - PdMやその他ステークホルダーとの建設的なディスカッション - 採用活動を含む、チーム開発における様々な活動 ※変更の範囲：自社プロダクトの開発・営業・サポートおよび会社運営にかかわる一切の業務 # 4. 直近でお任せしたいプロジェクト **① 0 → 1 の新規プロダクト立ち上げ** PLAINERの新たな事業の柱となる新規プロダクトを立ち上げています。 - どのような価値を届けるべきかというディスカバリー - 技術的な実現可能性の検証 - その上でのプロダクト開発 このサイクルを高速に回していくことが求められます。 インフラ・バックエンド・フロントエンドを横断し、自ら考え、実装していく役割です（チームのサポートもあります）。 **② AI Agent による機能開発** 様々なデータを活用し、生成AI / LLM を用いた AI Agent 機能を開発していきます。 - ユースケースごとの Agent 設計 - プロンプト設計、モデル選定 - 精度改善のための Try & Error を高速に回す開発 PoC止まりではなく、 SaaSプロダクトとして提供していくため、「本当に使われるか」を重視する開発スタイルです。 **③ 他プロダクトとのデータ連携・基盤設計** AI Agent 開発に必要なデータは、PLAINERが持つ複数プロダクトから連携されます。 - データパイプライン設計 - 他チームとの仕様調整・コミュニケーション - プラットフォーム視点での設計・実装 特定プロダクトに閉じず、将来の拡張性を見据えた設計力が求められます。 # 5. このポジションで得られるもの **①「AI × プロダクト」のど真ん中の経験** - LLMを機能としてではなく、体験として設計する - PoCで終わらせず、本番で回す前提のAI開発 - 0→1フェーズならではの裁量とスピード感 **②事業・プロダクトに直接効く実装経験** - PdM・Bizと近い距離で意思決定に関わる - 「作ったけど使われない」を避ける設計力が身につく - 技術がどう事業価値に変わるかを肌で理解できる **③将来のキャリアの広がり** PLAINERはポジションが空いているため、多様なキャリアを築いていただくことができます - AI Tech Lead - AIプロダクトの責任者 - プロダクト志向のCTO / VPoE **④AIを軸にした新規事業立ち上げ** 「AIが分かるエンジニア」ではなく、 「AIでプロダクトを前に進められる人」としてのキャリアを築けます。 # 6. 開発環境 ### 構成 - AI基盤アプリ管理画面 - AI Agent アプリ群 - データ基盤 ### 技術スタック - バックエンド：Node.js、Next.js、Express.js、PostgreSQL - フロントエンド：React、TypeScript、Next.js、Tailwind CSS - AI：Mastra（AI Agent Framework）、OpenAI、Geminiインフラ：Google Cloud（Cloud Run中心） - その他：Claudeなど生成AIを中心にした開発ライフサイクルを推進中 # 7. 開発チームのコミュニケーションサイクル - 週次プロダクト会：顧客の声やリリース予定をビジネス×エンジニアで議論 # 8. 選考フロー ①カジュアル面談：選考要素なし、情報交換の場 ②面接（2〜3回）：スキル・カルチャーの相互理解（現場エンジニア・経営陣が参加） ③会食：カジュアルに相互理解を深める場として実施することあり ④その他：副業での業務体験など柔軟に対応可能 必須スキル # 1. PLAINERが目指している世界 PLAINERは、「伝わるはずの価値が伝わらない」 という、ソフトウェアが抱える根本的な課題に挑んでいます。どれだけ優れたプロダクトでも、「何に効くのか」「なぜ自分に必要なのか」 が正しく届かなければ、その価値は埋もれてしまいます。 AIの進化がこの課題を自動的に解決することはありません。むしろLLMのような汎用技術が広がることで、プロダクトとユーザーの関係はさらに複雑になり、「どう伝わるか」 がますます重要になっています。私たちはこの時代に、「伝える」ではなく 「伝わる体験」 を設計することを使命としています。 2031年にはARR500億円規模のプロダクト群を築くことを目指し、すでに以下のような複数プロジェクトが動き始めています。 - 仮想環境での爆速検証と市場適応 - ガイド・アナリティクス・オートモード開発 - LLMを用いたナビゲーション・Q&A基盤の構築 # 2. ポジションに期待する役割 本ポジションは Applied AI Engineer として、 - LLM・生成AIを前提にしたプロダクト設計 - 0→1の新規プロダクト立ち上げ - 仮説検証から本番運用までを見据えた実装 を担っていただきます。 少人数の立ち上げフェーズのため、単なる実装に留まらず、 - 「このAIは本当にユーザー価値につながるか？」 - 「この体験は“伝わる”設計になっているか？」 といった問いを、PdMや他メンバーと議論しながら、プロダクトそのものを共に作っていく役割です。 将来的には、エンジニア組織・AI開発基盤の中核を担っていただくことも期待しています。 # 3. 業務内容 PLAINERでは、お客様が作り上げるプロダクトの価値を届けるためのAI Agentな新規プロダクトを複数開発中となります。 これらのいずれかの新規プロダクトを開発する上でのApplied AI Engineerをお任せします。 - 新規プロダクトにおける要件定義・仕様策定 - クラウドインフラでのアーキテクチャ設計・構築 - Full TypeScriptでのバックエンド・フロントエンド開発 - 生成AI / LLMを利用した様々なユースケースに対するAI Agent開発 - PdMやその他ステークホルダーとの建設的なディスカッション - 採用活動を含む、チーム開発における様々な活動 ※変更の範囲：自社プロダクトの開発・営業・サポートおよび会社運営にかかわる一切の業務 # 4. 直近でお任せしたいプロジェクト **① 0 → 1 の新規プロダクト立ち上げ** PLAINERの新たな事業の柱となる新規プロダクトを立ち上げています。 - どのような価値を届けるべきかというディスカバリー - 技術的な実現可能性の検証 - その上でのプロダクト開発 このサイクルを高速に回していくことが求められます。 インフラ・バックエンド・フロントエンドを横断し、自ら考え、実装していく役割です（チームのサポートもあります）。 **② AI Agent による機能開発** 様々なデータを活用し、生成AI / LLM を用いた AI Agent 機能を開発していきます。 - ユースケースごとの Agent 設計 - プロンプト設計、モデル選定 - 精度改善のための Try & Error を高速に回す開発 PoC止まりではなく、 SaaSプロダクトとして提供していくため、「本当に使われるか」を重視する開発スタイルです。 **③ 他プロダクトとのデータ連携・基盤設計** AI Agent 開発に必要なデータは、PLAINERが持つ複数プロダクトから連携されます。 - データパイプライン設計 - 他チームとの仕様調整・コミュニケーション - プラットフォーム視点での設計・実装 特定プロダクトに閉じず、将来の拡張性を見据えた設計力が求められます。 # 5. このポジションで得られるもの **①「AI × プロダクト」のど真ん中の経験** - LLMを機能としてではなく、体験として設計する - PoCで終わらせず、本番で回す前提のAI開発 - 0→1フェーズならではの裁量とスピード感 **②事業・プロダクトに直接効く実装経験** - PdM・Bizと近い距離で意思決定に関わる - 「作ったけど使われない」を避ける設計力が身につく - 技術がどう事業価値に変わるかを肌で理解できる **③将来のキャリアの広がり** PLAINERはポジションが空いているため、多様なキャリアを築いていただくことができます - AI Tech Lead - AIプロダクトの責任者 - プロダクト志向のCTO / VPoE **④AIを軸にした新規事業立ち上げ** 「AIが分かるエンジニア」ではなく、 「AIでプロダクトを前に進められる人」としてのキャリアを築けます。 # 6. 開発環境 ### 構成 - AI基盤アプリ管理画面 - AI Agent アプリ群 - データ基盤 ### 技術スタック - バックエンド：Node.js、Next.js、Express.js、PostgreSQL - フロントエンド：React、TypeScript、Next.js、Tailwind CSS - AI：Mastra（AI Agent Framework）、OpenAI、Geminiインフラ：Google Cloud（Cloud Run中心） - その他：Claudeなど生成AIを中心にした開発ライフサイクルを推進中 # 7. 開発チームのコミュニケーションサイクル - 週次プロダクト会：顧客の声やリリース予定をビジネス×エンジニアで議論 # 8. 選考フロー ①カジュアル面談：選考要素なし、情報交換の場 ②面接（2〜3回）：スキル・カルチャーの相互理解（現場エンジニア・経営陣が参加） ③会食：カジュアルに相互理解を深める場として実施することあり ④その他：副業での業務体験など柔軟に対応可能 歓迎スキル ・生成 LLMを活用したプロダクト開発経験 例）LLM（GPT, Claude, Gemini 等）を用いたプロダクト機能開発の実務経験 プロンプト設計、モデル選定、推論パイプライン設計、RAG基盤構築 など ・外部API / 各種LLMサービス / ベクターストア / Embedding 等を活用した実装経験 ・Reactを用いたフロントエンド開発経験 ・インフラストラクチャーコード(Terraformなど)を利用したインフラ構築・運用経験 ・技術コミュニティへの参加経験や登壇、ブログ執筆など、技術アウトプットへの積極的な姿勢 ・エンジニア組織における採用／チームビルディングのご経験 求める人物像 ・適切なタイミングで報連相できる方 ・テキスト/対面を問わず適切にコミュニケーションできる方 ・他者が理解しやすいドキュメンテーションを意識できる方 ・変化に柔軟に対応し、議論を楽しめる方 応募概要 給与 ▼給与（年収総額） 年収：9,000,000円〜18,000,000円 ▼給与（基本給＋固定残業代） 月給：750,000円〜1,500,000円 （内訳） ・基本給： 554,910 円〜 1,109,820 円 ・固定残業代： 195,090 円〜 390,180 円 ※固定残業代は月45時間分を含む ※45時間を超過した分は別途支給 勤務地 本社（東京都目黒区目黒３丁目１３−１８）、エンジニアはフルリモートOK ※変更の範囲：会社が定める就業場所 雇用形態 正社員（期間の定めなし） 勤務体系 ■勤務時間 ・フレックスタイム制(コアタイム10時00分～16時00分) ・標準労働時間： 10時00分～：19時00分 ・休憩時間：60分 ■休日休暇 ・土曜日、日曜日、祝日、年末年始（12月31日～1月3日） ・年次有給休暇：法定通り（入社日から6か月後に10日付与） ・ 特別休暇：入社日付与有給3日（有効期限6か月）、傷病休暇3日（毎年1月1日付与・有効期限1年）、年末年始特別有休（毎年のカレンダーに応じて設定、付与しない場合もあり） 等 試用期間 あり(3ヶ月、期間中の条件変更なし) 福利厚生 ・社会保険：健康保険、厚生年金、労災保険、雇用保険 ・通勤手当：交通費実費支給 ・受動喫煙防止措置：屋内禁煙