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AIプロダクトエンジニア（LLM新規プロダクト）
株式会社ログラス
- 雇用形態
- 正社員
- 勤務地
- 〒108-0073 東京都港区三田３丁目１１−２４ 国際興業三田第2ビル 9階 東京都港区三田３丁目１１−２４ 国際興業三田第2ビル 9階 本社（在宅勤務も可）
- 交通手段
- 在宅勤務も可
- 試用期間
- あり
- 試用期間の詳細
- 試用期間：3ヶ月（最大6ヶ月）
- 職種
- SE・PG
- 採用企業の業種
- IT・通信・インターネット
- 給与
- 年収 700万 円 - 2000万円
- 仕事内容
- 1.募集ポジションについて ログラスでは、「良い景気を作ろう。」というミッションの実現に向けて、企業経営におけるさまざまな意思決定や業務プロセスを変革する、新たなAIプロダクトの開発を進めています。 これまでログラスは、経営管理領域を中心に、企業内に分散するデータを統合し、経営判断を支えるプロダクトを提供してきました。現在はその事業基盤や顧客接点を生かし、LLM・AIエージェントを前提とした複数の新規プロダクトを立ち上げています。 対象となるのは、IRや営業をはじめとする、企業活動において高い専門性と多くの情報処理を必要とする領域です。 これらの領域には、文書・議事録・商談情報・社内データなどの多様な情報を扱いながら、状況を整理し、次のアクションを判断する業務が数多く存在します。一方で、その多くは個人の経験や手作業に依存しており、AIによって業務体験そのものを再設計できる大きな余地があります。 今後も、特定の領域に限定せず、企業経営における重要な課題を起点として、新たなAIプロダクトを継続的に立ち上げていく方針です。 そこで、ログラスの新規事業・AIプロダクト領域を横断的な選択肢として、プロダクト開発をリードするAIプロダクトエンジニアを募集します。 選考では、特定のプロダクトや業務領域への関心だけでなく、これまでのご経験、技術的な強み、今後挑戦したいテーマを伺います。そのうえで、選考時点の事業フェーズやチーム状況も踏まえ、最も力を発揮いただけるプロダクト・チームを一緒に検討します。 2.仕事概要 本ポジションでは、ログラスが展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。 単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。 AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在する領域ではありません。 そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。 プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。本ポジションでは、ログラスが展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。 単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。 AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在する領域ではありません。 そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。 プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。 業務内容 顧客課題の探索とプロダクト設計 顧客へのヒアリングや業務観察を通じた課題・業務フローの理解 PdM、デザイナー、ドメインエキスパートと連携したプロダクト体験の設計 顧客課題と技術的な実現可能性を踏まえた機能要件・仕様の策定 プロトタイプを用いた仮説検証と顧客フィードバックの収集 LLM・AIエージェントを活用したプロダクト開発 LLMを組み込んだWebアプリケーションの設計・実装 プロンプトエンジニアリング、コンテキスト設計、RAG等を活用した機能開発 AIエージェントを活用した業務フロー・ユーザー体験の設計 モデルの出力品質を評価する仕組みや評価指標の設計 精度・速度・コスト・再現性を踏まえた継続的な改善 新しいモデルやAI技術の検証とプロダクトへの適用 PMFに向けた高速な開発・改善 新規プロダクトや機能のプロトタイピング 顧客利用を通じて得られたフィードバックを踏まえた改善 利用状況や定性・定量データに基づく優先順位の判断 PdM・デザイナー・ビジネスメンバーと連携した開発計画の策定 技術的な知見を踏まえたプロダクト戦略・ロードマップへの提案 プロダクトの成長を支える技術基盤の構築 プロダクトの成長を見据えたアーキテクチャ設計 可用性・拡張性・セキュリティ・パフォーマンスの改善 コードレビュー、テスト設計、自動化による開発品質の向上 AIコーディングツールを活用した開発プロセスの改善 複数のAIプロダクトで再利用できる知見・技術基盤の整備 ※参画するプロダクトや具体的な業務範囲は、ご経験・志向、選考時点の事業状況を踏まえて決定します。 このポジションの特徴 特定の業務領域に限定せず、AIプロダクト開発に挑戦できる 応募時点で、営業・IRなどの特定領域を選択する必要はありません。 「AIを使って実際の業務を変えるプロダクトを作りたい」「新規事業やPMF前後のプロダクトに関わりたい」といった関心を起点に、経験や志向に合ったテーマを一緒に検討します。 顧客課題の探索からプロダクト開発まで一気通貫で関われる 企画された機能を実装するだけではなく、顧客との対話、業務理解、仮説構築、プロトタイピング、実装、検証までを担います。エンジニアも「何を、なぜ作るのか」の意思決定に深く関与します。 LLMを組み込むだけでなく、業務体験そのものを設計できる 既存プロダクトへのAI機能の追加にとどまらず、LLMやAIエージェントを前提として、これまで人が行っていた情報収集・整理・判断・実行のプロセスそのものを再設計します。 PMF前後のプロダクトを育てる経験が得られる 顧客の声や利用状況をもとに、価値仮説を高速に検証しながらプロダクトを育てるフェーズです。 技術的な完成度だけでなく、「顧客に使われ、事業として成長するプロダクト」を作る経験を積むことができます。 AI時代のソフトウェア開発を実践できる Cursor、Claude Code、GeminiなどのAIツールも積極的に活用し、実装だけでなく、調査・設計・テスト・レビューを含む開発プロセス全体のアップデートに取り組みます。 開発環境 サーバーサイド：Go フロントエンド：React / Next.js / TypeScript インフラ：AWS / Terraform / Fargate / ECR データベース：Aurora PostgreSQL テストツール：Datadog Synthetics / Playwright コミュニケーション・設計・開発支援：Slack Gather Figma Findy Team+ Notion Miro diagrams.net Cursor Claude Code Gemini ※参画プロダクトによって、一部の技術構成が異なる場合があります。