dotDataは、シリコンバレーに本社を持つスタートアップ企業で、企業データの分析を自動化する製品を提供しています。

「データサイエンスの民主化」をVisionとして掲げ、世界初で独自の「特徴量自動設計技術」により、データからビジネスの洞察を自動的に導き出し、この分野において世界の最先端をリードする会社です（米フォレスター社のAutomation-focused machine learning solutionでリーダーポジションを獲得など）

「特徴量の抽出」は、データサイエンスやAIのプロジェクトの中で、最も時間がかかり、また難しいとされるプロセスです。一方で、データからビジネスの課題に応えるパターンの抽出は、ビジネスの洞察の発見や、AI・機械学習モデル精度の向上にとって、最も重要なプロセスでもあります。dotDataの製品は、特徴量自動設計技術を中核として、機械学習自動化（AutoML）を組み合わせることで、データサイエンスの主要なプロセスを自動化することができます。

また、弊社はこれまでに NEC、ジャフコ、ゴールドマンサックス、大塚商会、三井住友銀行、三井住友信託銀行などの様々な投資家から支援をいただき、シリーズA/Bのラウンドを通じて、累計7,460万ドル (当時のレートで約 100 億円) の資金調達を実施して、日本および米国で事業を拡大しています。

日本人がシリコンバレーで創業し、日本発のAI技術や様々なテクノロジーを駆使して、世界をリードするプロダクトカンパニーを目指しています。

仕事内容

dotDataでは、LLMを活用した「分析AIエージェント」を開発し、ターゲット設計、セグメンテーション、因果分析、レポーティングといった高度な分析実務を自動化・半自動化する次世代プロダクトを構築しています。
本ポジションの責務は、熟練アナリストの分析プロセス（暗黙知）を形式知化し、LLMエージェントが実行可能な思考プロセスとして仕様化・実装することです。単なるプロトタイプ開発に留まらず、品質保証（評価・テスト・回帰）と運用性（ログ・監視・再実行性）を担保したプロダクトコードとして製品へ組み込むまでを一貫して担います。

【具体的な業務】

• エージェントの思考プロセス設計と実装：
  • 分析の進め方や判断基準をワークフロー化し、LLMエージェントのロジックとして実装します。
• プロトタイプ開発と改善サイクル：
  • 曖昧な要件から迅速にプロトタイプを構築し、精度や再現性の検証・改善を繰り返します。品
• 保証・評価基盤の構築：
  • LLM特有の不確実性に対し、自動テスト、回帰テスト、デバッグ手法を整備し、製品レベルの品質を担保します。
• プロダクト実装と運用設計：
  • 製品開発チームと連携し、保守・運用（エラーハンドリング、ログ設計等）を前提としたプロダクトコードへの統合を行います。

必須要件（Must）

• プロダクトコードの開発経験（目安：3年以上、言語不問）： 設計、実装、テスト、運用までの一連の経験
• Pythonを用いた実務での実装経験： エージェント基盤やデータ処理の実装スキル
• LLM/生成AIを用いた開発経験
• ソフトウェア品質を担保する開発力： 自動テスト、回帰、デバッグ、障害対応の実務経験
• データ分析の基礎知識： SQL/データフレーム操作、統計、予測分析の理解
• プロトタイピング能力： 曖昧な要件からプロトタイプを構築し、製品化まで昇華させた経験

歓迎要件（Nice to have）

• Agentフレームワーク・LLMOpsの知見： LangGraph / LangChain / LlamaIndex / LangSmith等の利用経験
• 評価基盤の設計経験： LLM-as-a-Judge、回帰評価、品質メトリクスの策定
• RAG・検索基盤の実装経験： ベクトルDBを用いた検索・抽出ロジックの構築
• B2B SaaS / Enterprise Software の開発経験

求める人物像

• 技術変化が速い領域において、自ら継続的に学び、高速に実装へ落とし込める方
• LLMの不確実性（ハルシネーション等）に対し、根性論ではなく「評価と仕組み」で論理的に品質を担保できる方
• プロトタイプで終わらせず、実際に運用されるプロダクトとして仕上げることにプロフェッショナリズムを感じる方