【AIエンジニア】フルリモートOK/想定年収600万〜1200万/生成AI/LLM/RAG/MCP/直取引9割グローバルプレナーズ株式会社
情報提供元
募集
概要
フルリモートOK！LLM×RAG×クラウドMLの実践環境 生成AI×データ×クラウドを横断し価値創出できる！
大手エンタープライズ企業の課題を 「データ活用の入口から出口まで」支援！ 当社のAIエンジニアは、AI界隈最前線の プロジェクトを一気通貫で担えるポジションです。 直取引比率は約9割！ 企画・要件整理〜実装〜精度改善〜運用まで関わり、 事業に深く入り込んで価値を創出できます。 【多彩な技術に関われる環境】 LangChain/Graph、LLM(GPT/Claude/Gemini)、 RAG、MCP、生成AI、マルチエージェント、 Vertex AI、Bedrockなどはもちろん、 案件に応じて多様な技術スタックを扱う機会があります。 【10年以上のフルリモート運用】 Slack中心のコミュニケーション、 必要に応じたオンラインMTG、 毎日の朝会で情報のズレを最小化！ 【成長投資は100％会社負担】 技術書・資格試験・カンファレンス費用は全額補助。 AI×クラウド×データを横断してスキルアップできます。 まずは「話を聞きたい」という応募も歓迎します！
募集背景
国内トップ級のAIプロフェッショナルが在籍！ AI領域のあらゆる技術に精通する当社では 大手エンタープライズ企業から、 高度な開発の依頼が急増しています。 直取引が多く、企画段階から参画する案件も拡大中。 今後は自社サービス開発にも本格着手するため、 AI領域をリードできるエンジニアを積極採用します。
仕事内容
大手企業のAI活用を支えるため、 企画・要件整理〜実装〜運用まで一貫して担当します。 【生成AI/RAG】 ■LLM(GPT/Claude/Gemini)を活用した生成AIアプリケーション開発 ■RAGパイプラインの構築（ベクトルDB、前処理、Retriever設計） ■プロンプト設計・開発、評価指標策定、運用改善 ■スコアリング・ハルシネーション抑制設計 【GraphRAGによる知識抽出】 ■Neo4jを利用したナレッジグラフ構築 ■エンティティ抽出・関係性推論・Graph Embedding ■LLM×RAGによる分析 【AIモデルの実用化（MLOps）】 ■既存AIモデルのクラウドリフト（GCP/AWS） ■FastAPI/Cloud RunによるAPI化 ■推論基盤の最適化、ログ収集、評価基盤整備 【事業価値の創出】 ■課題の深掘り、要件化、PoC設計 ■分析〜レポート〜次フェーズ提案 ■プロダクト側との長期伴走支援 技術領域は幅広く、AI×クラウド×データを横断して 価値創出に集中できる環境です。 ■化粧品メーカー 独自AIモデルのクラウドリフト（GCP） ・研究レベルのAIモデルにチューニングし、高負荷試験を実施して商用API化 ■海運業 異常検知モデルの運用基盤構築 ・Kafka×Dockerでリアルタイム処理を実現 ■リユース業 Streamlit×生成AIによる業務支援アプリ開発 ■小売業 棚割自動生成ロジック開発 ・数理最適化とルールモデルを組み合わせ、棚割計画を高速自動化 ■レジャー・観光業 社内知識を活用し、多言語で文脈理解できる生成AIチャットを開発 例として以下のような業務や 技術環境に携わる機会があります。 【生成AI】 ■LLMを中心とした生成AIアプリケーション開発 ■Embeddingモデルによるベクトル化および検索・類似度計算の最適化 ■Function Callingを用いた外部サービス連携の制御フロー実装 【RAG】 ■FAISS/Pineconeを活用したベクトルDB設計・構築 ■文書前処理、Chunking、Embedding最適化による検索精度向上 ■GraphRAG（Neo4j）設計・実装 【生成AIと独自データ連携】 ■RAG/各種MCP連携 ■セキュリティ/ガードレール対応 【ナレッジグラフ】 ■Neo4jやCypherを用いた構築・更新 ■NER/NELを活用したKnowledge Extraction実施 ■node2vecなどの手法によるGraph Embedding生成・分析 【AIモデル実運用】 ■FastAPI/Flaskを用いた推論API構築・運用 ■Cloud Run/ECS/Lambdaでのデプロイ ■ログ収集、A/Bテスト、パフォーマンス改善など実運用における最適化 【データパイプライン】 ■Airflow/Step Functions/Cloud Runによる定期処理 ■特徴量生成の実施 ■各種データの品質チェックおよび監視体制の整備 【技術スタック】 言語：Python/TypeScript ML：LangChain・LangGraph/LLM（GPT/Claude/Gemini）/scikit-learn/PyTorch/Transformers クラウド：GCP（Cloud Run/BigQuery/Vertex AI） AWS（Bedrock/Lambda/ECS） DB：Snowflake/BigQuery/Redshift/Pinecone/Neo4j その他：Docker/GitHub/OpenAPI/JMeter 【働き方】 ■10年以上フルリモート ■Slack中心、毎朝の朝会で連携 ■Wikiで情報共有し、リモートでも孤立しない環境 <注目ポイント1> 担当プロジェクトの魅力 大手エンタープライズ企業と直接コミュニケーションをとりながら、 生成AI・RAG・データ基盤をはじめとした 最前線のテーマに取り組める点が当社の特徴です。 PoC段階から参画することも多く、 技術的な選択肢やアーキテクチャの検討にも主体的に関われます。 また、仕組みを作って終わりではなく、 運用段階まで責任を持って向き合えるため、 技術が実際に使われ価値を発揮するところまで見届けたい という方にとって大きなやりがいがあります。 クラウド・AI・データの領域が当社では横断的につながっており、 幅広い技術知見を実務の中で磨ける点も魅力です。 <注目ポイント2> 得られるスキル・経験・機会 AIエンジニアとして必要なあらゆる技術を 実案件の中で体系的に習得できます。 データの収集・整備からモデルの改善、評価指標の策定、運用まで 一連の流れを経験できるため、机上では体得できない 実践的なスキルをつけて市場価値の高い人材となれます。 大手企業のビジネス課題をAIでどう本質解決するかを考える機会も多く、 技術力だけでなく、コンサルティング能力も磨けます。 AI領域で長期的に活躍したい方にとって 成長機会の多い環境です。 【入社後の成長サポート】 入社後は既存プロジェクトの理解を深めるため、 社内Wikiや議事録の確認からスタート可能。 AI案件の背景・データ構造・技術判断を スムーズに理解できるようサポートします。 コミュニケーションはSlack中心。 必要に応じてオンラインMTGを実施し、 ほぼ毎日の朝会で進捗共有。 フルリモートでも孤立しない体制です。 技術書・資格試験・カンファレンス費用は全額会社負担。 生成AI・LLM・RAG・Snowflake・GCP/AWS資格など 伸ばしたい領域を自由に強化できます。
働き方
勤務地
【フルリモート・在宅勤務OK】 日本全国どこにお住まいの方でもお気軽にご応募ください！ ※本社オフィス／東京都渋谷区道玄坂1-2-3 渋谷フクラス17F
交通
JR各線「渋谷駅」南改札西口より徒歩約1分 東急東横線、田園都市線、京王井の頭線、東京メトロ「渋谷駅」より徒歩約3分
雇用形態
正社員
給与
【想定年収600万円～1200万円】 月給50万円～100万円+交通費+賞与（業績による） ※経験3年以上の場合 ※月給額は、経験・スキルに応じて決定 ※試用期間6ヶ月あり（期間中の給与・待遇に差異はありません） ※固定残業代（20時間分）を含みます ※超過分の残業代は別途全額支給 ◎経験3年未満の場合は【月給30万円以上】
賞与
賞与あり（業績に応じて支給）
勤務時間
9:00～18:00（実働8h／休憩1h）
平均残業時間
20時間以内
休日
【年間休日】130日 ■完全週休2日制（土・日） ■祝日休み ■年末年始休暇 ■慶弔休暇 ■有給休暇 ■産前・産後休暇 ■育児休暇 ※個人に裁量を委ねており、業務調整が可能であれば週休3日などもOK。
特徴
待遇・福利厚生
■賞与あり（業績に応じて支給） ■昇給年1回 ■社会保険完備 ■交通費規定支給（月2万円迄） ■私服勤務OK ■フルリモート勤務OK（設立時から実施中） ■副業OK（会社の事業と競合しない業務かつ、 弊社業務を主軸に据えれば、どんな副業でもOK） ■新入社員研修（ポテンシャル採用のみ実施） ■社内ベンチャー制度 ■資格取得支援 ■人間ドック ■オフィス内禁煙
選考について
対象となる方
■必須スキル ・AI/ML関連プロジェクトに何らか関わった経験 （例：特徴量作成・モデル運用・API化・分析など） ・Pythonでの開発経験 ・LLM/生成AIの基本理解（GPT系APIの利用経験歓迎） ・SQLを用いたデータ抽出経験 ・Git/Dockerなどの基本操作 ・技術調査を自走して進められる方 ・非エンジニアと連携できるコミュニケーション能力 <歓迎する経験・スキル> 【歓迎（なくても応募可能）】 ■LLM×RAGによる独自ドメインを活用した生成AIアプリ開発経験 ■AWS/GCP上でのMLプロジェクト開発経験 ■AirflowなどETL/ELT経験 ■画像処理・認識ソフトウェアの開発・運用経験 ■自然言語処理ソフトウェアの開発・運用経験 ■売り上げ予測、商品レコメンドなどPOSに基づくデータ分析の経験 【採用担当より】 AIモデル開発だけでなく、 商用化にむけた設計・開発や実地検証など 生成AI×クラウド×データを 横断して成長したい方歓迎です！
選考のポイント
当社の求人をご覧くださり誠にありがとうございます。当社は現在、さらなる事業成長に向け積極採用中。活躍しつつ長く働ける環境を探している方は、ぜひ気軽にエントリーしてください。「話を聞いてから入社を検討したい」という方のご応募も歓迎しています。 【type】の専用応募フォームよりご応募ください。 ご応募後、2営業日以内を目安に必ず連絡します。 ■オンライン面談OK（フルリモート企業のため柔軟） ■土日・夜間の面談も調整可能 ■カジュアル面談のご相談も歓迎 ■選考〜内定までは最短2週間ほどを予定 ■入社日は希望を尊重。現職の調整も最大限サポート ■合否に関わらず、必ず結果をご連絡します。 お会いできるのを楽しみにしています！
選考の流れ
STEP
1
書類選考
STEP
2
1次面接（現場リーダー・エンジニア2名）
STEP
3
2次面接（現場リーダー2名）
STEP
4
最終面接（代表・CTO）
STEP
5
内定
会社概要
会社名
グローバルプレナーズ株式会社
所在地
東京都渋谷区道玄坂1-2-3 渋谷フクラス17F
代表者役職
【MBA保持者】 得意分野は、データに関するテクノロジー製品やサービスのマーケティングと事業開発。ゼロからイチへの新規事業の立ち上げとマネタイズ。豊富な人脈と確かなスキルより、大手企業との取引を実現。
代表者
樋栄 健一
事業内容
【業務内容】 ■「グローバル企業のクラウド環境におけるデータ分析・活用業務」の支援 データ収集、データ整理・統合、データ分析、データ可視化を行い、 クライアントの業務に最適化されたデータ分析プラットフォームを構築するサービスを提供しています。 ＜＜社名の由来＞＞ 「Global」と「Entrepreneurs」の2つの言葉を組み合わせた造語となります。 これは、社員一人ひとりがグローバルな視点を持った起業家（アントレプレナー）であり、 各自の得意分野を組み合わせることでシナジーを生み、面白く、世の中に役に立てる ビジネスを生み出して行きたいという思いから名付けました。 今後も、自分たちが面白いと思え、お客様のお役に立てると思える 「データ」×「クラウド」×「グローバル」の分野で、サービスを展開して参ります。
資本金
2,050万円
平均年齢
30歳
インタビュー
社員インタビュー
「提案止まり」を脱出し「最適な価値」を届けるエンジニアへ 前職は世界的に知られるクラウドベンダーで クラウド技術支援を担当していました。しかし立場上 顧客の課題に対して提案や助言までしか関われず、 自らの手で最後まで解決しきれないことに 物足りなさもありました。 もっと現場に踏み込み、 アーキテクチャから実装・運用まで責任を持ちたい。 その思いを叶えられる場として選んだのが当社。 クラウド・データ・AIを横断し、 最適な技術を自ら選びながら 本当に使われる仕組みを作れます。 扱うデータはテラバイト〜ペタバイト級。 世界的な大企業や国内大手通信キャリアなどの 基盤構築に携わり、唯一の最適解を生み出す 実践力が磨かれます。 社内には得意領域を持つスペシャリストが集結。 質問すれば必ず知見が返ってきて、 技術も視野も自然と広がります。 （Tさん） 信頼できる仲間と充実した環境で、AI×DXの最前線へ 前職ではIT系スタートアップで数理システムなどの AI開発を担当していましたが、事業環境の変化により 次のキャリアステップを考えるタイミングが訪れました。 当社の社長やCTOとは以前から縁があり、 会社の実績はもちろん技術力の高さや 信頼できる人柄も知っていたため 安心して入社できました。 現在はLLM関連のプロジェクトを担当し、 国内大手小売企業をはじめとする 多様な案件に関わっています。 前職では同じ案件に数年携わることが多かった一方、 当社は業界も課題も異なる様々な最新プロジェクトに 関われるため経験の幅が圧倒的に広がります。 さらに、特定技術に縛られず 顧客のために最適な手法を選択できる裁量が大きく、 AIエンジニアとして主体的に価値を出せるのが魅力です。 （Sさん）
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