AI Engineer

※弊社クライアントのポジションになります。

※English is below

≪ハイライト≫

・年収：1,080万円〜2,000万円

・勤務形態：ハイブリッド勤務（週3日在宅可）／スーパーフレックス制（コアタイムなし）

✓単なるPoCで終わらず、事業の意思決定を動かす本格的なAI基盤を構築

✓最先端LLM・AIエージェント技術の現場実装と最大2,000万円の好待遇

■企業概要

大手通信・広告グループ傘下で、運用型テレビCMやリテールDXを手掛ける急成長マーケティング企業。

テクノロジーとデータを強みに、クライアント企業のマーケティング進化を推進しています。

■勤務地

東京都港区（ハイブリッド勤務：週3日リモート可）

■ポジション

AIエンジニア（社内AIエージェント基盤開発）

■募集の背景

事業の急成長に伴い、ビジネスプロデューサーが顧客に向き合う時間を最大化するため。

単なる効率化ツールではなく、提案や意思決定そのものをAIネイティブへ進化させる専任組織を立ち上げます。

■職務内容

・LLMやフレームワークを活用した社内AIエージェント基盤の設計・開発・運用

・AIエージェントの応答品質を担保する評価指標および改善サイクルの策定

・実業務フロー（情報収集・分析・提案準備）へのAI組み込みと運用

・個別案件の解決策を組織全体で再利用可能なプロダクト機能へと標準化

■必須要件

・業務課題のヒアリングから要件定義、システム導入・運用までをリードした経験

・AI/機械学習プロダクトやLLMアプリケーション、AIツールの開発・実運用経験

・AIエージェントの応答品質定義および評価・改善サイクルの設計・運用経験

・Terraform等のIaCを用いたインフラ構築・運用経験

・日本語ビジネスレベル

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≪Job Highlights≫

- Salary: JPY 10.8M - 20.0M

- Work Style: Hybrid (WFH 3 days/week) & Super Flextime (No core time)

✓Build core AI agent platforms driving real business decisions, not just PoCs

✓Work with modern LLM/agent frameworks with top-tier compensation up to JPY 20M

Why this role?

Move beyond experimental PoCs to build production-grade AI agent platforms directly embedded into sales, strategy, and decision-making workflows. Shape an AI-native operating model from the ground up.

Company

A high-growth marketing and ad-tech solution provider backed by major Japanese telecom and advertising groups. Driving digital transformation across retail and mass media.

Role: AI Engineer (Internal AI Agent Platform)

What you will do

• Design, build, and operate internal AI agent infrastructure using modern LLM platforms
• Establish evaluation metrics, test frameworks, and continuous improvement cycles for agent response quality
• Integrate AI agents into actual business workflows for market research, data analysis, and client proposals
• Standardize bespoke solutions into reusable, scalable architecture and productized features

What you need

• Proven experience leading system rollout projects from requirement definition to production operations
• Hands-on experience developing AI/ML solutions, LLM applications, or internal AI agent systems
• Experience designing evaluation metrics and feedback loops for generative AI outputs
• Infrastructure as Code experience (e.g., Terraform) and business-level Japanese proficiency