JAPAN AI/Agent Harness Engineer/Japanese/SE(パッケージ・ミドルウェア系)/東京都/正社員

応募資格について

【必須資格・経験】

・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：5年以上

・Python での本番プロダクト開発経験

・LLM / AI エージェントを活用した本番システムの設計・実装経験

・分散システムの設計・実装経験（単なる運用ではなく、設計・コーディングを含む）

・RESTful API / gRPC の設計・実装経験

言語レベル

・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

【歓迎資格・経験】

・Agent Framework / Agent Harness の設計・実装経験 (LangChain / LangGraph / AutoGen 等)

・クラウドプラットフォーム (AWS / GCP / Azure) での本番運用経験

・RAG システム、ベクターデータベース、メモリアーキテクチャへの理解

・モデルルーティング・推論最適化の経験

・Go での基盤ソフトウェア開発経験 (SDK、ランタイム、フレームワーク等)

・Kubernetes / コンテナオーケストレーションの深い理解

・イベント駆動アーキテクチャ (Kafka / RabbitMQ 等) の経験

・安全性ガードレール、ポリシー実行、AI の可観測性実装経験

・ML 基盤 / MLOps 構築経験

・英語での技術コミュニケーション能力

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仕事内容

【JAPAN AI】Agent Harness Engineer / Japanese

【仕事内容】

Agent Harness の設計・実装

・エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装

・Agent SDK の設計・開発 ? 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース

・セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装

・ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 ? エージェントの行動を制御するルール実行基盤

AI/ML システム統合

・モデルルーティング ? 複数の LLM プロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング

・コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG 統合)

・推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略)

・Research Engineer と連携した最新研究成果の本番基盤への統合

オーケストレーション・パフォーマンス

・ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発

・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)

・推論リクエストのルーティング・ロードバランシング

信頼性・運用

・プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持

・インシデント対応・ポストモーテム

・データアクセス・権限管理基盤の設計

【雇用形態】

正社員

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待遇面(給与・福利厚生など)

【年収・給与】

1200万円～2000万円 ※提示年収は、今までのご経験や選考の中でのご評価によって決定いたします。最低年収を下回る可能性もございますので、あらかじめご了承ください。

【勤務地】

新宿区

【勤務時間】

10:00~19:00/※8時間

【休日休暇】

土曜日,日曜日,祝日／完全週休二日制(土日祝)、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

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選考について

【選考プロセス】

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

会社情報

【事業内容・会社の特長】

人工知能の研究開発・人工知能に関するコンサルティングサービス

全社で使える汎用型AI AGENTプラットフォーム

（JAPAN AI AGRENT／JAPAN AI CHAT／JAPAN AI SPEECH）

部署ごとの課題を解決する特化型AI AGRENT プラットフォーム

（JAPAN AI SALES／JAPAN AI MARKETING／JAPAN AI HR／JAPAN AI CALL／JAPAN AI 行政）

AIで業務を変革するエンタープライズワークスペース（JAPAN AI STUDIO）

AIトランスフォーメーション（AX）に伴走するAI開発・コンサルティング（JAPAN AI CONSULTING）

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