▼募集背景 当社の主力商品であるSecureNaviに、ISMSやPマークなどのマネジメントシステム運用を実務から支えるAI機能を本格的に組み込んでいきます。 当社は、これまでに文系セキュリティの領域で、AIプロダクトをリリースしてきました。 - Fit&Gap: ガイドラインと社内規定の差分や対応を、AIで提示 - SecureLight: 過去のセキュリティチェックシート回答を元に、AIでセキュリティチェックシートに回答 セキュリティ人材不足が指摘されるなか、私たちはAIを用いてセキュリティマネージャーの負荷を下げ、現場が自律的に運用を回せる状態を目指します。（以下具体例） - ISMS・Pマークなど、マネジメントシステム領域のベストプラクティスを提案、PDCAサイクル業務の効率化 - セキュリティマネージャーの策定した判断基準・ルールに従い、現場が自律してセキュリティ業務を推進できるよう支援 同時に、当社のコンサルタントやCSに蓄積された業務ナレッジをAIで再利用可能にし、以下に取り組みます。 - より良いセキュリティマネジメント運用、セキュリティ管理策の提案 - 既存規定から当社プロダクトへの移行作業を効率化 こうした非連続な成長に向け、AI機能を自ら設計し実装まで推進できるLLMエンジニアを募集します。プロダクトの中核にAIを安全に組み込む役割を担い、必要に応じて軽量なバックエンド実装も行える方を歓迎します。 ▼業務内容 - LangGraph 等を用いたエージェントの設計・実装とワークフロー定義 - Python による RAG/エージェント/要約・分類などの生成AI機能の設計・実装・評価 - FastAPI等でのマイクロサービス化、コンテキスト設計、既存バックエンド/外部APIとの連携 - 既存システムへの統合 - オフライン/オンライン評価、トレーシング・メトリクス、ガードレール運用、推論コスト監視による品質・安全性・コストの観測・改善 - PdM/CS/コンサルとの連携による、要件定義〜実装〜出荷〜学習のサイクルのスプリント推進 - 必要に応じた軽量 API エンドポイント/データモデルの追加実装 ▼技術スタック [基本情報] ・インフラ: AWS ・コンテナ管理: Amazon ECS (Fargate) ・データベース: Aurora MySQL ・ソースコード管理: GitHub ・CI/CD: CircleCI, GitHub Actions, CodePipeline (CodeBuild, CodeDeploy) ・構成管理 (IaC): Terraform ・開発言語(フレームワーク): Go, Kotlin, Ruby (Ruby on Rails), React, Next.js ・脆弱性管理: yamory, Shisho Cloud, 手動診断 ・プロジェクト管理: JIRA ・コミュニケーションツール: Slack, Notion ・AIツール: Cursor, Devin, CodeRabbit, Claude Code, Gemini, Notebook LM, v0 [その他] ・MacBookPro貸与 ・エディタ指定なし ▼ポジションの魅力 - 規制・監査×生成AIという難所の攻略（根拠提示・説明責任・権限/監査ログとAI体験の両立） - 1,200社超の運用知見に基づくドメイン特化RAG・評価設計というユニークデータ活用機会 - 評価・観測・コスト最適化・ガードレールを伴う本番品質の学習サイクルの自走 - 技術選定からア 【必須（MUST）】 ・PythonでのLLM/生成AI機能の実装・本番運用経験（RAG/エージェント/生成系のいずれか） ・要件定義・設計・実装・テスト・リリースと、一連のWebアプリケーション・APIの開発・運用経験(5年以上) ・クラウド環境(AWS, Google Cloud, Azureなど)における開発・運用経験(3年以上) 【歓迎（WANT）】 ・Webアプリケーションの本番運用経験（Ruby on Rails／Kotlin(Spring Boot) のいずれか） ・LangGraph/エージェント設計、ベクトルDB/検索最適化、プロンプト設計と評価 ・FastAPIでのサービス化、Node.js/TypeScript や Next.js との連携開発 ・アジャイル開発の経験 ・Dockerなどのコンテナ技術に関する知識 ・ISMSなど、セキュリティマネジメントに関する知識または実務経験