AI Software Development Engineer

(日本語は下記に続く）

The AI Software Development Engineer – is responsible for building, integrating, and supporting AI-enabled application features across frontend, backend, and cloud-native environments. This role contributes to the implementation of production-grade software components, AI-powered workflows, and platform integrations, working closely with senior engineers, Technical Leads, and Forward Deployed Engineers.

The position is expected to independently deliver well-defined features, contribute to debugging and system improvement efforts, and support the implementation of modern AI application patterns such as Retrieval-Augmented Generation (RAG), evaluation pipelines, and guardrail mechanisms. The role requires strong engineering fundamentals, fast learning capability, and the ability to operate effectively in fast-paced prototyping and delivery environments.

Responsibilities

• Develop and implement application features across frontend and backend systems based on defined technical designs
• Build and maintain backend services and APIs using Python and FastAPI
• Develop frontend components and user experiences using React, Next.js/Remix, and Tailwind CSS
• Implement real-time user interaction capabilities using Server-Sent Events (SSE) or similar streaming mechanisms
• Contribute to the implementation of AI-powered application features, including LLM integrations and workflow orchestration
• Support implementation of Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines, including retrieval logic, ranking improvements, and response optimization
• Assist in building and maintaining evaluation loops to validate AI model output quality and reliability
• Implement and maintain guardrails and control mechanisms for safe and reliable AI behavior
• Participate in debugging, performance tuning, and issue resolution across application and AI workflows
• Contribute to API integrations and system interoperability across internal and external services
• Support containerization, deployment, and environment setup using Docker and Kubernetes
• Contribute to CI/CD pipelines and deployment automation processes
• Follow security best practices, including authentication, authorization, and secure API integration
• Maintain observability practices including logging, monitoring, and tracing
• Document implementation details, blockers, and technical decisions clearly and consistently

Requirements

Experience

• 2 to 4 years of software development experience
• Experience contributing to application development in team-based engineering environments
• Exposure to AI-enabled applications or data-driven systems preferred

Frontend Development

• Hands-on experience with React
• Experience building UI components using Tailwind CSS
• Familiarity with Next.js or Remix frameworks
• Understanding of Server-Sent Events (SSE) or similar real-time communication mechanisms

Backend Development

• Strong hands-on experience in Python development
• Experience building backend APIs using FastAPI
• Strong understanding of REST API principles, API design, and integration patterns
• Understanding of backend performance optimization and debugging practices

AI / ML Engineering

• Working knowledge of Large Language Model (LLM) integration concepts
• Experience or exposure to Retrieval-Augmented Generation (RAG) implementation
• Understanding of advanced retrieval concepts including Hybrid Search and Re-ranking
• Familiarity with evaluation loops and model quality validation
• Understanding of guardrails and AI safety mechanisms

DevOps & Platform Engineering

• Working knowledge of Docker and Kubernetes
• Understanding of CI/CD pipelines and deployment workflows
• Familiarity with Infrastructure-as-Code (Terraform)
• Basic understanding of cloud-native deployment principles

Security & Observability

• Understanding of IAM, OAuth2, and secure authentication flows
• Familiarity with API security and access control patterns
• Basic experience with Prometheus, Grafana, and OpenTelemetry for monitoring and tracing

Engineering Practices

• Strong understanding of software development fundamentals, debugging, and testing practices
• Ability to follow coding standards, documentation practices, and engineering processes
• Understanding of version control workflows and collaborative development practices

Soft Skills

• Strong team collaboration and cross-functional communication skills
• Ability to communicate blockers, risks, and progress clearly
• Learning agility and willingness to quickly adopt new tools and frameworks
• Ability to work effectively in fast-paced prototyping and delivery environments
• Strong ownership mindset for assigned deliverables and system stability
• Problem-solving mindset with strong analytical thinking and scenario evaluation
• Discipline in documentation and technical communication

Nice to Have

• Experience with LLM application frameworks such as LangChain or similar orchestration frameworks
• Exposure to vector databases and semantic search systems
• Experience working on AI-first or GenAI product development
• Exposure to cloud platforms such as AWS, Azure, or GCP
• Experience working in multicultural or distributed teams
• Japanese language proficiency preferred for customer-facing or Japan-based roles

Language Requirements

• English: Working proficiency required
• Japanese: Working proficiency required

Fee

Based on Experiences and skills.

職種名

AIソフトウェア開発エンジニア （AI Software Development Engineer ）

職務概要

AIソフトウェア開発エンジニアは、フロントエンド、バックエンド、およびクラウドネイティブ環境にわたるAI搭載アプリケーション機能の構築・統合・サポートを担当します。シニアエンジニア、テクニカルリード、およびフォワードデプロイエンジニア（FDE）と緊密に連携しながら、実商用（プロダクション）グレードのソフトウェアコンポーネント、AI駆動型ワークフロー、およびプラットフォーム統合の実装に貢献します。

このポジションは、定義された機能を自律的にデリバリーし、デバッグやシステム改善に貢献するとともに、RAG（検索拡張生成）、評価パイプライン、ガードレールメカニズムといったモダンなAIアプリケーションパターンの実装をサポートすることが期待されます。本ポジションには、強固なエンジニアリングの基礎、迅速な学習能力、そしてスピード感のあるプロトタイピングおよびデリバリー環境で効果的に業務を遂行する能力が求められます。

職務内容（Responsibilities）

• 定義された技術設計に基づき、フロントエンドおよびバックエンドシステムの両面でアプリケーション機能を開発・実装する
• PythonとFastAPIを用いて、バックエンドサービスおよびAPIを構築・維持する
• React、Next.js/Remix、およびTailwind CSSを用いて、フロントエンドコンポーネントとユーザー体験（UX）を開発する
• Server-Sent Events（SSE）または類似のストリーミングメカニズムを用いて、リアルタイムのユーザーインタラクション機能を実装する
• LLM統合やワークフローオーケストレーションを含む、AI搭載アプリケーション機能の実装に貢献する
• 検索ロジック、ランキング改善、および応答の最適化を含む、RAG（検索拡張生成）パイプラインの実装をサポートする
• AIモデルの出力品質と信頼性を検証するための、評価ループ（Evaluation loops）の構築および維持を支援する
• 安全で信頼性の高いAIの挙動を担保するため、ガードレールおよび制御メカニズムを実装・維持する
• アプリケーションおよびAIワークフロー全体にわたるデバッグ、パフォーマンスチューニング、および課題解決に参加する
• 社内外のサービス間におけるAPI統合およびシステムの相互運用性（インターオペラビリティ）に貢献する
• DockerおよびKubernetesを用いた、コンテナ化、デプロイ、および環境構築をサポートする
• CI/CDパイプラインおよびデプロイ自動化プロセスに貢献する
• 認証、認可、安全なAPI統合を含む、セキュリティのベストプラクティスに従う
• ロギング、モニタリング、トレーシングを含むオブザーバビリティ（可観測性）の実践を維持する
• 実装の詳細、ブロッカー（阻害要因）、および技術的決定を明確かつ一貫してドキュメント化する

必須要件（Requirements）

【経験（Experience）】

• 2〜4年のソフトウェア開発実務経験
• チーム開発環境において、アプリケーション開発に貢献した経験
• AI搭載アプリケーションまたはデータ駆動型システムへの接触・関与経験（好ましい）

【フロントエンド開発（Frontend Development）】

• Reactを用いたハンズオンでの開発実績
• Tailwind CSSを用いたUIコンポーネントの構築経験
• Next.jsまたはRemixフレームワークに関する知識
• Server-Sent Events（SSE）または類似のリアルタイム通信メカニズムへの理解

【バックエンド開発（Backend Development）】

• Python開発における強力なハンズオン経験
• FastAPIを用いたバックエンドAPIの構築経験
• REST APIの原則、API設計、および統合パターンに関する深い理解
• バックエンドのパフォーマンス最適化およびデバッグの実践に関する理解

【AI / ML エンジニアリング（AI / ML Engineering）】

• 大規模言語モデル（LLM）の統合コンセプトに関する実務知識
• RAG（検索拡張生成）実装の経験または知見
• ハイブリッド検索（Hybrid Search）やリランキング（Re-ranking）を含む、高度な検索コンセプトへの理解
• 評価ループおよびモデル品質検証に関する知識
• ガードレールおよびAIセーフティ（安全性）メカニズムに関する理解

【DevOps ＆ プラットフォームエンジニアリング（DevOps & Platform Engineering）】

• DockerおよびKubernetesに関する実務知識
• CI/CDパイプラインおよびデプロイワークフローに関する理解
• Infrastructure-as-Code（Terraform）に関する知識
• クラウドネイティブなデプロイ原則に関する基本的な理解

【セキュリティ ＆ オブザーバビリティ（Security & Observability）】

• IAM、OAuth2、および安全な認証フローに関する理解
• APIセキュリティおよびアクセス制御パターンに関する知識
• モニタリングとトレーシングのための Prometheus、Grafana、OpenTelemetry の基本的な使用経験

【エンジニアリング実践（Engineering Practices）】

• ソフトウェア開発の基礎、デバッグ、およびテスト実践に関する深い理解
• コーディング規約、ドキュメントの記述習慣、およびエンジニアリングプロセスに従う能力
• バージョン管理ワークフロー（Gitなど）および共同開発の実践に関する理解

【ソフトスキル】

• 強力なチーム協働スキルおよび部門横断的なコミュニケーション能力
• ブロッカー、リスク、および進捗を明確に伝える能力
• 高い学習の俊敏性（Learning agility）と、新しいツールやフレームワークを迅速に取り入れる意欲
• スピード感のあるプロトタイピングおよびデリバリー環境で効果的に働く能力
• 割り当てられた成果物とシステムの安定性に対する強い当事者意識（オーナーシップ）
• 強力な分析思考とシナリオ評価を伴う、問題解決のメンタリティ
• ドキュメンテーションおよび技術的なコミュニケーションにおける規律（ディシプリン）

歓迎要件（Nice to Have）

• LangChainまたは類似のオーケストレーションフレームワークなどのLLMアプリケーションフレームワークの経験
• ベクトルデータベースおよびセマンティック検索システムへの接触・知見
• AI-firstまたは生成AI（GenAI）プロダクト開発への参画経験
• AWS、Azure、またはGCPなどのクラウドプラットフォームの利用経験
• 多国籍または分散型のチームでの実務経験
• 顧客対応や日本国内のロールにおける日本語能力（あれば尚可）

言語要件（Language Requirements）

• 英語：業務遂行レベル（Working proficiency）
• 日本語：業務遂行レベル（Working proficiency）

報酬

経験とスキルによる