■ 業務内容 ASEは、LLMを実際に動かしながら、顧客の現場で答えを出し続けるポジションです。 プロンプト設計、RAGチューニング、品質評価から始まり、個社の難問を汎用解法へ落とし込む「型化」まで、顧客デリバリーの技術的中核を担います。 顧客のAIエージェントが抱える「答えのわからない問い」に技術で挑み、解法を型にして事業に還元することがASEのミッションです。⁠ ⁠​ シニアASEには、特に以下を期待します。 ・LLM / RAG / データ品質 / プロンプトに起因する問題の特定 ・評価基準・テストシナリオ・ベンチマークの設計 ・難易度の高い品質課題への対応 ・顧客要件とAIの制約を踏まえた現実的な解決策・要件調整の提案 ・評価データ、品質ダッシュボード、改善ナレッジの整備 ・案件で得た知見のテンプレート・スクリプト・ドキュメント化 個別案件の成功に閉じず、RightTouch全体のAIデリバリー品質を引き上げます。 ■ このポジションの魅力 ・プロジェクト成功だけで終わらない（再現性＝資産が残る）：1社の成功を、テンプレ・評価・運用ナレッジ・社内汎用AIエージェントに落として「次を速く」できるのが特徴です。 ・スタートアップの第2創業期で型を作る側に回れる：仕組み・役割・勝ち筋の標準を定義するフェーズに参加できます。 ・支援体制：AIエンジニアがチューニング/分析支援に入れる体制があり、社内汎用AIエージェントも継続的に育て続けます。個人の経験頼みにならず、組織でスケールします。 ■ 要件 ・顧客・社外ステークホルダーへの技術的な提案・折衝経験2年以上（AIの制約や得意不得意を相手の言葉で説明した経験） ・LLM/ML/データ分析の実務経験2年以上（プロンプト設計・チューニング・品質評価のいずれかを含む） ・データ（ログ・評価結果等）をもとに問題の原因を特定し、仮説を立てて検証した経験 ・機械学習や生成AIといった非決定的な技術をビジネス課題に適用するといった技術的不確実性が高い中でも、顧客の要件に対し現実的な解決策あるいは要件の調整を提案し、プロジェクトを成功に導いた経験 ■ 歓迎要件 ・エンタープライズ規模の顧客（大手企業・官公庁等）との技術折衝・提案経験 ・生成AI評価フレームワーク（RAGAS, TruLens, DeepEval等）の実務使用経験 ・コンタクトセンター・CX向けチャットボットの改善・運用経験 ・ML実験管理（MLflow, W&B等）の運用経験 ・Python・Jupyter/Colabでのデータ分析・可視化経験 ・RAGパイプラインのデバッグ・最適化経験 ・LLMベンチマークの設計・構築経験（評価データセット作成・自動評価パイプライン等） ・チャットbot・AIエージェントの本番運用・障害対応経験