その他エンジニアの正社員1003万円〜1805万円の転職・求人・採用情報

業務内容

【職務詳細】
・プロダクトへのAI/ML導入・伴走支援
-他のプロダクトチームと密に連携した、ドメイン特化型の課題解決
-（例）プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を用いた具体的機能の実装と最適化
・精度評価・改善サイクルの構築と運用
・プロダクトの特性に合わせた評価方法の設計と継続的な精度向上プロセスの確立
-プロダクト横断的なAI基盤・共通コンポーネントの設計・開発
・R&D活動
-最新論文の調査・検証に基づいた、プロダクトへの新機能提案
-大学との共同研究を通じた、実務難度の高い課題に対するブレイクスルーの創出
-研究成果の論文や学会での発表

【開発環境】
言語・フレームワーク
バックエンド: Go
機械学習: Python / scikit-learn など
LLM: LangChain / LangGraph / Langfuse
技術基盤
インフラ: AWS / Google Cloud
データベース: Aurora / BigQuery
AI/検索: Bedrock / Gemini / SageMaker / Vertex AI / OpenSearch
プロジェクト管理・ソースコード管理
プロジェクト管理: JIRA
ソースコード管理: GitHub
CI/CD: GitHub Actions

【ポジションの魅力】
・開発したモデルや行なった精度改善がプロダクトの価値に直結し、ユーザーへの提供価値や事業の成長をダイレクトに感じることができる環境
・リーガルや電子契約といった専門領域での日本最大級のデータを、実際のプロダクト上で活用できる稀有な環境
・プロダクト開発のスピード感を重視しながらも、論文の執筆や共同研究などのアカデミックな活動も推奨していること

必須経験／求める経験スキル

【必須要件】
・機械学習、自然言語処理、検索技術いずれかの分野において、評価・改善サイクルの実務経験3年以上
・プロダクト開発チームと協働し、AI/MLの機能をリリースまで導いた経験
・Pythonを用いたソフトウェア開発の実務経験
・機械学習、エンジニアリング、データサイエンスの基礎的な知識

【歓迎要件】
・サービスKPIに紐づいた機械学習モデルの評価・改善の経験
・大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングやRAGの最適化経験
・クラウドインフラ（AWSまたはGCP）を用いたシステム設計経験
・自然言語処理（NLP）やAIエージェント分野での論文執筆、または学会発表の経験

【こんな方と働きたい】
・プロダクト・ファーストの思考を持てる方
・技術はあくまで手段であり、目的は「顧客への価値提供」であると割り切れる方。
・泥臭い改善を厭わない方
・華やかなモデル構築だけでなく、地道なデータ整備や評価の高度化が価値に直結することを理解している方。
・越境するコミュニケーションができる方
・エンジニアの枠を超えて、事業責任者、プロダクトマネージャー等のステークホルダーと対等に議論し、最適なAI体験を追求できる方。

募集背景

これまで弁護士ドットコムでは、リーガル領域に特化したAIエージェント「Legal Brain エージェント」の開発・運用を通じて、多くの技術的資産と知見を蓄積してきました。2026年1月に発足したAI技術開発部では、これらの資産を共通基盤化し、「クラウドサイン」をはじめとする社内の各プロダクトへ積極的に展開して、具体的なビジネス成果へと繋げるフェーズにあります。

単なる共通基盤の提供に留まらず、各プロダクトの現場に深く入り込み、AI基盤技術を武器に具体的な顧客価値を連続的に創出していくAIエンジニアを募集します。