採用背景

■ベネッセでは、各事業（『進研ゼミ』『こどもちゃれんじ』『学校向け教育事業』『社会人向け教育事業』『妊娠出産･育児等の生活サービス』etc.の事業領域)のデータを活用し、お客様の課題解決、サービス価値向上実現のため、事業・サービスやマーケティングの進化、事業グロースにおけるデータ利活用を支える、機械学習やAIを活用したサービスや仕組み作りに注力しております。

■本求人はAI/AIエージェント活用プロジェクトにおいて、個別案件で必要な実行基盤や統制の設計・実装を担うポジションです。個別案件への対応に加え、モデル利用、認証認可、監査証跡、変更管理、運用の進め方を横断的に整え、複数案件で再利用できる型にしていくことを期待します。共通基盤や標準の整備を通じて、開発組織全体が安全かつ継続的にAIを活用できる状態づくりに貢献いただきます。

仕事内容

生成AI基盤における、運用信頼性、監視、統制、権限制御、監査基盤を担う技術リードをしていただきます。

【具体的な業務内容】
■担当するAI/AIエージェントプロジェクトに対して、必要な共通実行基盤と制御点を設計・実装
■複数モデルや複数プロバイダを扱うモデルゲートウェイ、利用ルール、接続方式を設計
■人・サービス・AIエージェント・外部ツールの認証認可、権限委譲、秘密情報管理を整備
■Prompt / model / tool / policy の変更管理、版管理、段階リリース、切り戻しの仕組み作り
■Prompt、応答、tool 実行、承認操作のログ、トレース、監査証跡、秘匿化の仕組みを整える
■可観測性、利用状況、レイテンシ、コスト、障害情報をもとに、運用統制の仕組みを改善
■品質評価やリリース判定に必要なシグナルを、AI Quality & Evaluation 担当と連携して実行基盤へ接続
■ハイリスク操作に対する承認条件、人手介在条件、停止条件を定義し、運用フローに落とし込み
■共通部品、設計ガイド、テンプレート、運用ルールを整備し、複数案件で再利用できる状態作り

【入社後の成果イメージ】
■6か月以内に、BenesseのAI/AIエージェント活用プロジェクトを対象に、モデル利用、認証認可、監査証跡、変更管理、運用統制の基本方針と進め方が整理され、具体案件で共通の前提として使われ始めている。主要な案件で必要な制御点が言語化され、関係者が同じ基準で設計と運用を進められる状態をつくる。
■18か月以内に、共通部品、設計ガイド、運用ルール、監査や変更管理の進め方が複数案件で再利用され、属人的な判断に依存せずにAI/AIエージェントを安全かつ継続的に運用できる状態を実現している。案件ごとにゼロから制御を考えるのではなく、開発組織全体で再現性ある進め方を定着させる。

※外部パートナー（大手クラウドベンダーやベンチャー企業など）、研究機関と連携しながら、知見を高めていくことができます。また資格研修やセミナー参加なども推奨しています。
AIエンジニアとしての専門性を高めつつ、BizDevやデータエンジニアなど、領域を拡大するキャリアの広げ方も可能です。

求める人物像

■Platform / SRE / Security / ML Platform などの基礎技術領域で成果を出したうえで、近年は生成AI/AIエージェント領域に取り組んできた方
■安全性 を理念ではなく、認証認可、監査証跡、変更管理、承認条件といった運用可能な制御へ落とし込める方
■個別案件への対応に加え、横断的な基準や共通部品を整備し、組織全体の水準向上に貢献できる方
■速度と統制のトレードオフを、実装と運用の両面から説明できる方

応募条件（MUST）

■ソフトウェアエンジニアリング、Platform、SRE、Security、ML Platform、Backend のいずれかの領域で、5年以上の実務経験
■Tech Lead またはそれに準ずる立場で、共通基盤や横断的な技術課題の推進を担った経験
■生成AIまたはAIエージェントを活用した機能・システムについて、1年以上の実務経験があり、本番導入または継続運用に関わった案件経験
■認証認可、変更管理、監査証跡、または運用統制に関わる制御点を設計し、本番運用へ落とし込んだ案件経験
■クラウド環境における分散システム、API、CI/CD、Infrastructure as Code の設計・運用経験
■認証認可、権限制御、秘密情報管理、multi-tenant isolation のいずれかを設計・運用した経験
■可観測性、変更管理、段階リリース・切り戻しを含む本番運用を設計した経験
■PdM・企画担当者、エンジニア、業務側メンバーと協働し、事業・プロダクト・開発上の要求を技術的な統制や制御点として設計し、実務へ落とし込んだ経験

歓迎条件（WANT）

■モデルゲートウェイ、Prompt registry、tool registry、AIエージェント実行基盤のいずれかの設計経験
■policy as code、Kubernetes policy、admission control、OPA/Gatekeeper/Kyverno などの経験
■MCP や tool use、外部SaaS連携、イベント駆動連携の設計経験
■LangSmith、OpenTelemetry、MLflow、Arize などによるAI可観測性の経験
■教育、医療、金融、公共など、センシティブデータや高い説明責任が求められる領域での開発・運用経験
■標準設計、共通部品、SDK、テンプレート整備を通じて再利用性を高めた経験
■脅威モデリング、ガードレール設計、最小権限設計の実務経験

選考スケジュール

書類選考 → WEBテスト＋面接2回