HEROZ株式会社 の求人｜【LLMエージェント開発リード】顧客の基幹業務をAIで変革｜上場×ベンチャー裁量

業務詳細

【ポジション概要 / ミッション】
このポジションは、HEROZが第二創業フェーズで掲げる「AIの社会実装」の最前線で、プロジェクトをリードしてきた経験を活かし、LLMエージェント開発の案件をリードするポジションです。

将棋AI「Ponanza」で名人に勝利した技術的DNAを源流に、私たちは今、金融・建設・エンタメをはじめとした日本の基幹産業に対し、生成AI・予測AI・最適化AIを"組み込み"、業務そのものを変革するフェーズにいます。AI活用は「PoC」から「業務ワークフローへの深い組み込みと定着化」へと急速に移行しています。

このポジションに求めるのは、単にLLMを使ったソフトウェアを作れることよりも、顧客業務に即したLLMエージェントを設計・実装でき、かつプロジェクトを前に進め、EMとともにチームを牽引できる方です。「AIを顧客のビジネスにどう組み込めば事業が変わるか」を、現場を率いながら構想・実装してください。

【具体的な業務内容】
■ 担当いただく工程（フルレンジ）
・顧客業務に即したLLMエージェントの構築・評価・改善（設計・実装・評価・性能改善まで一気通貫）
・LLMエージェントが利用するツール群・専用機械学習モデルの設計・構築・評価・改善
・LLMで実現できない領域における専用ロジック／専用MLモデルの検討。他AIエンジニアと協働してモデルを用意し、エージェントへ接続
・クラウド上のWebサービスとして成立させるアプリケーションアーキテクチャ設計、顧客提示水準のモック構築
・LLMエージェントに関する新技術・フレームワークのキャッチアップと、案件に応じた技術選定
・運用中AIシステムのロジック不具合調査、修正、機能追加
・プロジェクトEMと協力してプロジェクトを牽引し、チームメンバーへのタスク割り当て・進捗管理・開発物レビューを補佐

■ プロジェクト例
・視覚障害者の移動を支援する自律型ナビゲーション「AIスーツケース」の対話システム部の実験・開発
・企業社内文書の対話検索システムの構築(製造業、建設業、金融業など)
・企業法務業務を支援するLLMエージェントの構築実験・開発 など
※業界知識は入社後にキャッチアップ可能。むしろ「未知の業界の業務を理解しに行く」ことを楽しめる方を歓迎します。

【このポジションの希少価値 / 3年後のあなた】
・LLMエージェントのコアロジックを設計し、エンタープライズに組み込む設計者としての市場価値が手に入ります。
・上場企業の安定基盤の上で、ベンチャー的な裁量と速度で意思決定できる環境。技術選定の裁量、顧客への提案の機会があります。
・キャリアパスは一本道ではありません。PM、組織マネージャ、さらに技術を深めるならテックリード（エキスパート）など、上級ポジションの道は複数開かれています。
・将棋AI開発で培った"探索・最適化"の思想と、最新の生成AI／エージェント技術が交差する開発文化。AI技術の縦の深さと横の広さの両方が手に入ります。

【現在の環境と共に越えてほしい壁】
・生成AI／AIエージェント前提の開発スタイルへの組織転換は、今まさに進行中です。正解はまだ社内にも存在せず、我々とともにあなた自身も手を動かしながら型を作っていく必要があります。
・顧客と一体となった共創型開発への事業シフトの最中で、エンジニアにも顧客折衝・課題発掘の機会が増えています。「人とのコミュニケーションは控え、コードだけ書きたい」方には合いません。
・運用フェーズに入ったプロジェクトの安定化、Quality Assuranceの仕組みづくりも、リード層が一緒に考えるべきテーマです。

【開発環境・技術スタック】
・言語：Python（メイン）、TypeScript、Go 等
・クラウド：AWS／GCP／Azure（プロジェクトにより選定）
・AI／LLM：HEROZ ASK（自社開発AISaaS）、ClaudeEnterprise、ChatGPT、Gemini、社内LLM基盤、LangChain、LlamaIndex、LangGraph 等
・インフラ：Docker、Kubernetes、Terraform
・計算資源：NVIDIA製高性能サーバを社内完備。クラウドGPUとのハイブリッド運用
・開発手法：アジャイル（スクラム）及びウォーターフォール型、技術選定はチーム裁量

業務において積極的に生成AIを活用しており、特に開発等に必要なClaudeEnterpriseのアカウントは会社より提供されています。

求める人物像

■必須スキル
・クローズドLLM（GPT／Claude／Gemini 等）を用いたロジック開発の実務経験（設計・実装・評価・性能改善）
・LLMエージェント開発の実務経験
・LLMエージェントを含むWebサービスのモック構築経験
・Pythonによる実装力
・プロジェクト／チームをリードした或いはそれに準ずる経験
・ゼロからのタスク設計・進捗管理、複数案件の並行推進ができる当事者意識
・顧客／PM／EMとの折衝コミュニケーション能力

■歓迎スキル
・LangGraph等のフレームワークを用いたLLMエージェント開発経験
・エンタープライズ向けLLMエージェントの開発実績
・顧客とのLLMエージェント要件折衝経験
・専用機械学習モデルの開発経験（Deep Learning、GBDT 等）
・クラウド上へのWebアプリ構築経験
・ローカルLLMを用いたエージェント構築経験（モデルのFineTuningを含む）
・データ前処理・後処理を含むLLMエージェントシステムの設計・開発経験
・メンバーの開発物レビュー、タスク割り当て、育成補佐（EM補佐）の経験

■求める人物像
・プロジェクト／チームをリードした経験を、AI領域で活かしたい方
・LLMエージェントの開発を、自らの手で前に進めたいという意欲
・未経験ドメイン（金融・建設・製造など）も、学習対象として歓迎できる方
・生成AIをドキュメント・コード・テストに使い倒すことに抵抗がなく、新技術を自ら継続的にキャッチアップできる方
・リード／マネジメントロール（PM・組織マネージャ 等）への挑戦意欲がある方
・要件変動／領域横断を面白いと感じられるカオス耐性
・チームでの成果を志向し、感謝とリスペクトを示せる方

一方で、「リードはやりたいが進捗管理は嫌」「自分の好きな技術以外には触りたくない」「指示があれば動く」「プロダクト開発への志向が強い（受託・顧客課題解決とは合わない）」「LLM自体やMLモデルの研究開発に拘りたい（研究志向）」という方には、この環境はフィットしない可能性があります。

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