Kakeaiに蓄積された300万回以上の1on1データを、ユーザーが次の一手を決められる情報へ変える。その機能と支える基盤を設計・実装し、品質を保ち続けるプロダクトエンジニアを募集します。 何を作るかの定義、アーキテクチャの選定、LLMの出力品質をどう測るかの基準づくりまで含む、プロダクトの中核ロジックの構築を担う役割です。 これからのKakeaiプロダクト開発では、一人あたりのアウトプットをAIで広げることが前提になります。 何を作るべきかを決める力と、LLMの出力を製品の品質としてどう保証するかという設計、この2つに向き合い、顧客にとって良い価値を提供できるようチャレンジできる環境です。 ■向こう1年で取り組む6つの技術テーマ - Kakeaiの大規模機能アップデート：生成AIを全面活用し、1on1の質と定着を引き上げます。プロンプト管理・評価データセット整備・品質の継続計測・コストとレイテンシの最適化が主な難所です - ナレッジグラフの新規プロダクト化：業務データを構造化する機能を独立プロダクトとして立ち上げます。稼働中サービスを止めずに境界を引き直す設計が必要です - 外部SaaS連携基盤のリアーキテクチャ：バッチ中心からリアルタイムに近い連携へ移行し、複数カレンダープロバイダーへのデータ取得・トークン管理を共通化します - データ分析基盤の統合：蓄積データを様々な分析ニーズに応える基盤へ統合します - クラウドインフラのガバナンス強化：大企業の要求水準に応えつつ開発速度を落とさないAWSアカウント設計です - 開発・検証環境の運用効率化：PRや商談ごとに環境をオンデマンドで作成・破棄できる状態にします ■AIをプロダクトに高い品質で組み込むアプローチ - 品質の継続計測：生成された事実が原文から論理的に導けるかを、より強いモデルによる判定で採点。スキーマ違反や矛盾は決定論的なルールで機械検出し、判定モデル・プロンプト・閾値もバージョン管理して過去の測定と比較できる状態にしています - 業務文脈の構造化：Graphiti + Neo4jで、取り込みを層ごとに疎結合なパイプラインとして構築。推論を担う層だけを差し替えて評価できる構造です - 可観測性：Langfuseを自社ホストし、トレース・プロンプト・評価スコアをいつでも遡って追える状態にしています - コーディング・テスト・レビューでは生成AIを日常的に使用。Claude Code・Codexは開発部門全員が利用可能、CodeRabbitも導入済みです ■魅力・得られる経験 - これから本番に乗せるAI基盤を、設計から決められる — ナレッジグラフとLLMの品質計測は、いずれも検証から製品化へ向かう段階です。設計の判断が残っている分、決められる範囲が広くなります - LLMの出力を製品の品質として保証する経験 — 生成物の品質を測る指標を決め、閾値を置き、継続的に計測する。答えが定まっていない領域を、基準ごと自分たちで作ります - 少人数とAIで生産性を引き上げる体制づくりに、立ち上げから関与できる — 開発ワークフロー全体のAI化は、いま方針を決めている段階です - 大企業の要求水準に応えるSaaSの設計と運用 — 高いセキュリティ水準と、300万回分を超える1on1データを扱う大量データ処理・パフォーマンス改善の両方を経験できます - 職種の境界に縛られない担当範囲 — インフラを見ながら新規プロダクトのバックエンドを考えるといった動き方ができます ■こんな方を求めています ▼ご経験内容 - Webアプリケーションの開発経験5年以上 - バックエンドとフロントエンドの双方を、担当領域を限定せず実装した経験 - 要件が固まっていない状態から作るべきものを見極め、選んだ設計を自分の言葉で説明できること - Slack・Linear上などで行われる要件定義・設計の議論とプルリクエストのレビューを行う事ができるレベルの日本語力 ※下記は経験を問いません！ - 特定の言語・フレームワークの経験年数 - チームを率いた経験、マネジメント経験 - 大規模トラフィックを扱った経験 - 英語力 ▼一緒に働きたい方の人物像 - ユーザーの課題を解くことに関心が向いている方。何を作るかを決める過程そのものを面白いと感じられる方 - プロダクトマネジャー、カスタマーサクセス、顧客と直接話しながら仕様を決めていける方 - 仕様の穴に気づいたときに、確認と提案ができる方 - 異なる意見を受けて、自分の設計を組み立て直せる方 - 自分が引き受けた仕事を、完結まで持っていける方