AI エンジニア
生成 AI を
仕事の内容と求めるスキル
- 役割
生成 AI を
内包した プロダクトと 業務の 仕組みを 設計・開発し、 AI と 協働する 開発その ものの 品質を 高めます。 - 仕事の
内容 - 生成 AI を
業務と システムに 組み込む 設計と 開発 - 社内の
文書や データを 使った RAG と、 エージェントの 構築 - MCP サーバーと
エージェントの ツールの 開発 - エッジ AI を
使った 機能の 設計と 開発 - AI の
出力の 評価と、 品質を 保つ 仕組みづくり - AI を
使う ときの データの 扱いと、 情報セキュリティの 対策
- 生成 AI を
- ミドル
AI と
協働して、 プロフェッショナルと して 高い 水準の アウトプットを 出せる 方 求める
スキル - 主な
言語モデルの 特性と 癖を 自ら 評価して 把握し、 精度、 費用、 応答の 速さ、 データの 扱いから、 モデル、 コンテキスト、 トークンの 使い方を 設計できる こと - 評価の
データと 指標を 先に 設計し、 プロンプト、 モデル、 ハーネスの 変更に よる 品質の 変化を 数字で 判断して、 継続して 改善できる こと - エージェントの
ハーネス、 MCP サーバー、 ツールを 設計して 実装し、 認証、 権限、 操作の 記録、 プロンプトインジェクションへの 対策を 組み込んで、 AI を 内包した プロダクトを 安全に 提供できる こと - RAG、
エージェント、 エッジ AI など、 用途に 応じた 方式を 選び、 デモでは 見えない 失敗を 仕組みで 防げる こと - OWASP Top 10 for LLM Applications と
OWASP ASVS に 基づいて、 AI を 組み込んだ システムを 安全に 設計し、 検証できる こと
求める
経験 - 生成 AI を
組み込んだ プロダクトを、 要件の 整理から 運用まで 主担当と して 担い、 本番で 起きる 誤った 回答や 想定外の 使われ方に 対応した 経験
- 主な
- シニア
分野の
第一人者と して、 大規模な 案件を 主導し、 AI と 協働する 少人数の チームで 大きな 成果を 出す 仕組みを 作れる 方 求める
スキル - 複数の
エージェントが 連携する 業務の 自動化を 設計し、 人が 確認する 箇所と、 AI に 与える 権限を 決められる こと - クラウドの
AI と エッジ AI の 役割の 分け方を、 精度、 費用、 応答の 速さ、 データの 扱いから 設計できる こと - コーディングエージェントを
使った 開発の 進め方を 設計し、 社内と お客様の チームが AI と 協働して 高い 品質で 開発できる 仕組みを 作れる こと - AI の
利用の 方針、 データの 扱い、 リスクの 管理を、 会社と して 決められる こと
求める
経験 - 生成 AI を
組み込んだ システムを、 本番の 環境で 多くの 利用者向けに 設計し、 運用を 主導した 経験 - 評価の
仕組みと、 モデルの 更新に 合わせて 品質を 保つ運用を 作った 経験 - お客様の
業務から AI で 効果が 出る 領域を 見極め、 提案から 導入、 定着まで 主導した 経験
- 複数の
- 歓迎する
資格 - JDLA Deep Learning for GENERAL
- JDLA Deep Learning for ENGINEER
- AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate
- Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
必須ではありません。
資格よりも、 実際の 経験を 重視します。 - 条件
- 雇用形態、
勤務地、 給与などの 条件は、 お問い合わせ ください。
すべての職種に求めること
KEY SELECT は、AI と協調して少数精鋭で業務を進めます。人の手だけで進める人、AI に任せきりで中身を理解していない人、指示されたことをそのまま進めるだけの人は求めていません。AI に聞けばできる作業の先にある判断に責任を持ち、AI と共に、チームに相当する成果を高い品質で出せることが、すべての職種の前提です。
AI との協調
- 複数の
AI エージェントに 並行して 作業を 進めさせ、 自分は 設計、 判断、 検証に 集中する 進め方で、 成果を 出せる こと - AI が
正しく 判断できるよう、 仕様、 設計の 判断の 記録、 規約、 プロジェクトの 知識を 整え、 常に 最新の 状態に 保てる こと - 作業の
前に、 受け入れの 基準、 テスト、 評価の 方法を 決め、 AI の 成果物を 検証できる 状態で 作業を 進められる こと - AI エージェントの
権限、 実行の 範囲、 秘密情報の 扱いを 設計し、 安全な 環境で 作業させられる こと - AI に
よる レビューと 人の レビューを 組み合わせ、 人は 設計の 判断と リスクに 集中して、 品質を 担保できる こと - 常に
アンテナを 張り、 新しい モデルや ツールを 自ら試して、 自分と チームの 進め方を 更新し続けられる こと
プロフェッショナルとして
- 設計の
理由を 説明でき、 手順に 書かれていない 問題を 見抜き、 本番の 環境で 失敗させない こと - 担当する
領域の 情報セキュリティを 理解し、 すべての 作業を セキュリティを 意識して 進められる こと - 指示を
待たず、 目的から 考えて 課題を 自ら 見つけ、 より 良い 進め方や 改善を 提案して、 実行まで 進められる こと - お客様や
社内の メンバーと、 相手に 合わせた 言葉で、 課題と 進め方を すり合わせられる こと
歓迎する経験
- オープンソースの
コミュニティで、 Issue や Pull Request、 勉強会や 技術カンファレンスを 通じて 交流し、 知見を 共有してきた 経験
選考の流れ
選考は、書類選考、オンライン面接、最終面接の 3 段階です。ご興味があれば、応募の前に、カジュアル面談で業務の雰囲気を知っていただくこともできます。
カジュアル面談
ご興味が
あれば、 応募の 前に お話ししませんか。 選考ではなく、 KEY SELECT の 業務の 進め方や 雰囲気を 知っていただく ための 面談です。 オンラインや 対面で お話ししましょう。 書類選考
職務経歴と、
AI と 協働して 進めた 仕事の 具体例を 拝見します。 何を AI と 進め、 何を ご自身で 判断し、 どのように 品質を 担保したかを、 具体的に お書きください。 GitHub や これまでの 実績が あれば、 あわせて 拝見します。 オンライン面接
これまでの
ご経験と、 AI と 協働した 仕事の 進め方に ついて、 具体的な 事例を もとに オンラインで お話しします。 最終面接
対面で
お話しします。 KEY SELECT で 取り組みたい ことや、 働き方に ついても お聞きします。
応募・お問い合わせ
ご応募はフォームからお送りください。応募とカジュアル面談のお申し込みには、個人のメールアドレスをお使いください。GitHub やこれまでの実績の URL もお知らせいただけます。応募の前に業務の雰囲気を知りたい方は、カジュアル面談をお申し込みください。