株式会社ベネッセコーポレーション DIP（DX横断本部） の求人一覧
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Senior Tech Lead - Applied AI Engineering
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。 ■本求人は事業課題や業務課題に対してAI/AIエージェント、workflow、既存システム連携、人の確認・承認を組み合わせた実行可能な仕組みに変えることを担うポジションです。個別案件での設計・実装・運用立ち上げに加え、再利用可能なテンプレート、参照実装、プレイブックを整備し、複数プロジェクトで活用できる型を作っていただきます。あわせて、PdM・企画担当者、エンジニア、業務側メンバーと連携し、Applied AI Engineering の開発水準を横断的に高めていく役割を期待します。 仕事内容 AI/AIエージェントの応用開発・設計標準化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】 ■業務部門やPdM・企画担当者と連携し、曖昧な事業課題や業務を分岐・例外・手戻りを含めて workflow として整理。 ■AI/AIエージェント、RAG、外部ツール、既存業務システム、人の確認・承認を組み合わせた実行フローを設計・実装。 ■PoCに留まらず、本番導入に向けた品質、運用性、監視、代替動作、改善手順を設計。 ■個別案件で得た知見をテンプレート、参照実装、プレイブック、設計ガイドとして整備し、横断的に再利用できる形へ落とし込む。 ■workflow 単位の品質課題や運用課題を特定し、Prompt、RAG、tool use、業務フローのどこを改善すべきか判断。 ■AI Quality & Evaluation 担当、AI Platform & Reliability 担当と協働し、評価標準や共通基盤が必要な論点を適切に接続。 ■関係者向けの技術ドキュメントや実装ガイドを整備し、複数チームが自走しやすい状態を作る 【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、Applied AI Engineering の基本となる実装パターン、設計観点、運用の進め方を整理し、具体的な案件で活用を始めている。主要な案件で、どこまでをAIに任せ、どこに人の確認・承認を置き、どのように運用・改善するかが関係者間で共有されている状態をつくる。 ■18か月以内に、複数プロジェクトで再利用されるテンプレート、参照実装、プレイブックの整備をリードし、Applied AI Engineering の開発が特定個人に依存せず進められる状態を実現している。案件ごとにゼロから設計し直すのではなく、標準的な進め方と判断材料が共有され、開発組織として再現性の高い実装・運用ができる状態をつくる。 ※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 ■Backend、Platform、Data、ML、Product Engineering などの基礎技術領域で成果を出したうえで、近年は Applied AI、agent、workflow、RAG、tool use を使った実運用へ軸足を移してきた方 ■PoCを作って終えるのではなく、業務へ埋め込み、運用し、改善した経験を持つ方 ■自分の実装をテンプレートやプレイブックとして残し、他者に移せる方 ■曖昧さの高い状況でも、業務理解と実装の両方を持って前に進められる方 ■技術的な正しさだけでなく、現場で使われ続けるための運用性や定着まで考えられる方 応募条件（MUST） ■Backend、Platform、Data、ML、Product Engineering 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、技術方針の判断や実装推進を担った経験 ■生成AI、LLM、AIエージェントを活用した機能またはシステムの実務経験があり、本番導入または継続運用に関わった案件経験。 ■曖昧な業務を要件化し、人の確認・承認を含むworkflowとして設計し、本番導入または継続運用まで担った案件経験。 ■PythonまたはTypeScriptを用いたアプリケーション開発経験があり、API連携、データ連携、Cloud環境での設計・運用を担った経験。 ■テンプレート化、標準化、知識移転によって他チームへ再利用を広げた経験。 ■PdM・企画担当者、エンジニア、業務側メンバーと協働し、技術判断をプロジェクト推進につなげた経験。 歓迎条件（WANT） ■MCP、RAG、workflow orchestration、tool use、Prompt / コンテキスト設計に関する実務経験。 ■workflow 単位の評価設計、回帰確認、監視設計、運用改善の経験。 ■長い業務フローや複数エージェント構成の設計経験。 ■SaaSや既存業務システムとの統合経験。 ■教育、B2Cサービス、コンテンツ、顧客接点、バックオフィスなど、複雑な業務運用ドメインでの経験。 ■上級ICとしてのレビュー、メンタリング、技術ドキュメント整備の経験。 選考スケジュール 書類選考 → WEBテスト＋面接2回 続きを見る
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Senior Tech Lead - AI Platform & Reliability
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 続きを見る
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【Software Engineer】AI/AIエージェントを⽤いたプロダクト機能開発‧運⽤改善を担うテックリード候補
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。 ■本求人は事業課題や業務課題に関するAI/AIエージェント活⽤プロジェクトにおいて、プロダクトエンジニアリング経験を⼟台に、AI機能、AIエージェント、AIワークフロー、既存システム連携、⼈の確認‧承認を含む実⾏フローの設計‧実装‧運⽤改善を担うポジションです。 個別案件におけるAI機能開発を⾃⾛しつつ、Senior Tech Lead、AI Quality & Evaluation、AI Platform & Reliabilityの各担当と連携し、将来的にApplied AI領域の技術リードを担うことを期 待します。 仕事内容 ■PdM‧企画担当者‧業務側メンバーと連携し、AIを活⽤するユースケースや業務フロー整理 ■LLM、RAG、オーケストレーション、ツール利⽤、API連携、既存システム連携を組み合わ せたAI機能を設計‧実装 ■AIエージェントやワークフローにおいて、どこを⾃動化し、どこに⼈の確認‧承認を残す かを設計 ■PoCに留まらず、本番導⼊に向けたエラーハンドリング、ログ、監視、代替動作、運⽤⼿順 を実装 ■AI機能の品質を確認するための基本的な評価観点、テストケース、ログ、ユーザーフィー ドバックの確認⽅法を整備 ■AI機能だけでなく、UXや業務フローの改善仮説を⽴て、実装‧検証 ■他の担当者と連携し、品質基準や評価観点を実装へ反映 ■他の担当者と連携し、認証認可、ログ、監査、共通部品を理解し、個別案件で適切に利⽤ ■実装で得た知⾒をドキュメント、サンプル実装、チェックリストとして残し、他メンバー が再利⽤しやすい形に整備 【入社後のイメージ】 ■6か⽉以内に、1つ以上のAI/AIエージェント活⽤案件で、設計‧実装‧テスト‧運⽤改善に 主要メンバーとして関わっていただく想定です（AI機能が本番または本番相当の環境で使われ始めている状態を目指します）。 ■12か⽉以内に、単独案件でのAI機能またはワークフロー開発を案件リードとして推進していただき、そこで得た実装知⾒やドキュメントを、部を横断した開発に再利⽤できる状態を目指します。 ※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 ■プロダクトエンジニアとしての経験を⼟台に、AIをプロダクトや業務へ組み込む実装⼒を 伸ばしたい⽅ ■データエンジニアとしての経験を活かし、AI機能のデータ連携、評価、運⽤改善に関わり たい⽅ ■AIのPoCを作るだけでなく、実際に使われる機能として運⽤‧改善したい⽅ ■データサイエンス / MLエンジニアリングの知⾒を、モデル単体ではなくプロダクト価値へ 接続したい⽅ ■曖昧な業務課題を、実装可能な機能‧ワークフロー‧運⽤⼿順へ分解できる⽅ ■将来的にApplied AI領域におけるテックリードを⽬指したい⽅ 応募条件（MUST） ■バックエンドエンジニア、フルスタックエンジニア、またはプロダクトエンジニアとして4 年以上の実務経験（データエンジニア、MLエンジニア、またはデータサイエンティストとしての経験がある場合は、関連経験として考慮します） ■Python または TypeScript を⽤いたアプリケーション開発経験 ■API連携、データ連携、クラウド環境での開発‧運⽤経験 ■LLM、⽣成AI、RAG、AIエージェント、または⽣成AI APIを⽤いた機能開発‧業務改善の 経験 ■⾃分が担当する機能について、設計、実装、テスト、リリース、運⽤改善まで関わった経 験 ■PdM、企画担当者、デザイナー、業務側メンバーと協働し、曖昧な要件を実装可能な仕様 へ落とし込んだ経験 ■⽇本語での業務コミュニケーション能⼒（N1相当※外国籍の方） 歓迎条件（WANT） ■LLM/RAG/AIエージェントを商⽤サービス、または継続稼働する社内サービスとして運⽤し た経験 ■プロダクトエンジニアとして、ユーザー体験や業務フローを踏まえた機能改善を⾏った経 験 ■データサイエンス / MLエンジニアリングの経験を、プロダクト機能や業務システムへ接続 した経験 ■検索、推薦、NLP、分類、ランキング、評価指標設計のいずれかの経験 ■プロンプト設計、コンテキスト設計、ワークフローオーケストレーション、MCP‧外部ツ ール利⽤設計の経験 ■AI機能のログ設計、モニタリング、評価、A/Bテスト、回帰確認の経験 ■機能開発におけるリード、設計レビュー、メンタリングの経験 ■プロジェクトリードまたはチームリードに準ずる経験 ■技術ドキュメント、サンプル実装、チェックリストなどを整備した経験 選考スケジュール 書類選考 → WEBテスト＋面接2回 続きを見る
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