“LLMを、現場で動く知能に変える。” ｜ “Turn LLMs into intelligence that works on the job site.”
(Japanese version follows English)
EARTHBRAINについて
株式会社EARTHBRAINは、建設現場の主要な作業をデジタル化する「Smart Construction®シリーズ」を開発・提供し、世界のインフラづくりを変革しています。
2025年時点で、国内外約1万件の現場に導入されており、建設ICTソリューションとして国内トップクラスの実績を誇ります。世界27カ国で展開するグローバルプロダクトとして、社会課題の解決に直結する技術を提供しています。
募集背景
EARTHBRAINのAIチームは、点群認識・3Dモデリング・重機の経路計画など高度な研究開発を推進してきました。一方で、LLMをはじめとする生成AIをプロダクトに実装する「アプリケーション開発」の領域が急速に広がっており、研究成果を実際のユーザー価値に変換するエンジニアをさらに強化したいと考えています。
本ポジションは、LLM・マルチモーダルモデルを活用したアプリケーション開発をリードするポジションです。RAGシステム・AIエージェント・会話型UIなど、AIの可能性をプロダクトに落とし込み、建設現場に届けるミッションを担います。
業務内容
GenAIアプリケーション開発
- LLM（GPT-4, Claude, Geminiなど）を活用した社内外向けアプリケーションの設計・実装
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの構築・最適化
- AIエージェント・マルチエージェントワークフローの設計・実装（LangGraph, AutoGenなど）
- 建設・施工管理ドメインへのドメイン適応（Fine-tuning / RLHF を含む）
プロンプトエンジニアリング・LLM評価
- システムプロンプト設計と継続的な最適化
- 精度・レイテンシ・コストを軸にしたLLM評価フレームワークの構築・運用
- A/Bテストやオフライン評価によるモデル・プロンプトの定量的改善
チームへの技術貢献
- GenAI領域のベストプラクティスをAI・エンジニアリングチームに展開
- 研究成果をプロダクトに応用するための技術的ブリッジ役
- チームメンバーへの技術支援・ナレッジ共有
必須スキル・経験
- ソフトウェアエンジニアとしての実務経験 5年以上（うちGenAI関連 1年以上）
- RAGシステムまたはセマンティック検索の設計・実装経験
- OpenAI API / Anthropic API / Vertex AIなど主要LLM APIの実装経験
- LangChain, LlamaIndex または同等フレームワークを用いた本番実装経験
- FastAPI / asyncを用いたPython本番品質コードの開発経験
- 日本語 ビジネスレベル（JLPT N2以上） ※チームコミュニケーション・設計ドキュメント作成のため
- 英語の技術ドキュメントを読解できること（翻訳ツール利用可）
歓迎スキル・経験
- AIエージェント・マルチエージェント設計（LangGraph, AutoGen, CrewAI等）の実装経験
- ベクターデータベース（Pinecone, Weaviate, pgvector等）の設計・運用経験
- Fine-tuning（LoRA, QLoRA）またはRLHFの実施経験
- マルチモーダルモデル（VLM）を活用したアプリケーション開発経験
- MLflow, Weights & BiasesなどAI実験管理ツールの利用経験
- AWS Bedrock / SageMakerを用いたLLMサービングの経験
- 建設・製造・インフラ系ドメインの業務知識
- 技術的な内容を英語でコミュニケーションできること
求める人物像
- 最新のLLM・GenAIトレンドに強い関心を持ち、自らキャッチアップし続けられる方
- 研究的な知見を実際のプロダクトに落とし込む「ブリッジ」的思考ができる方
- 曖昧な要件に対してもデータと実験をもとに判断し、前進できる方
- 多国籍・多職種チームで積極的にコミュニケーションが取れる方
- 建設・インフラ分野の課題をAIで解決することに情熱を持てる方
このポジションの魅力
最先端のGenAIを社会課題に直結させられる
LLMやマルチモーダルモデルを「建設DX」という未開拓市場に実装する、唯一無二の機会。研究レベルの技術が実際の現場で動く瞬間を体験できます。
AIチームと協働し、GenAI実装をリードできる
ソフトウェア・アプリケーション開発組織に所属しながら、点群認識・3Dモデリング・重機制御など各領域の専門家で構成されるAIチームと密接に連携します。研究と製品の橋渡し役として、GenAIアプリケーション実装をリードできるポジションです。
グローバル規模のプロダクトへの貢献
世界27カ国で展開するSmart Construction®を支えるAI基盤として、自分の実装が国際的な現場に直接届きます。
技術スタック
LLM / GenAIモデル
OpenAI GPT-4, Claude (Anthropic), Gemini, Llama 3
フレームワーク
LangChain, LlamaIndex, LangGraph, FastAPI
ベクターDB
Pinecone, Weaviate, pgvector, OpenSearch
クラウド
AWS (Bedrock, SageMaker, Lambda, S3)
言語・ツール
Python, Docker, Git, MLflow, Weights & Biases
About EARTHBRAIN
EARTHBRAIN develops and provides the "Smart Construction®" series, digitizing key construction site operations and transforming infrastructure development worldwide.
As of 2025, the solution has been deployed to approximately 10,000 job sites domestically and internationally, making it one of Japan's leading construction ICT solutions. Deployed across 27 countries, our global products directly address critical social infrastructure challenges.
Background
EARTHBRAIN's AI team has built deep expertise in point cloud recognition, 3D modeling, and autonomous heavy equipment path planning. At the same time, demand is rapidly growing for engineers who can translate that research into production-ready GenAI applications — delivering real user value through LLMs and multimodal models.
This role is dedicated to building LLM-powered applications for Smart Construction® products. Your mission: take the team's AI research and bring it to life through RAG systems, AI agents, and conversational UIs — and get it into the hands of construction professionals worldwide.
Responsibilities
GenAI Application Development
- Design and implement LLM-powered applications (internal tools & customer-facing) using GPT-4, Claude, Gemini, etc.
- Build and optimize Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems and knowledge bases
- Architect and implement AI agents and multi-agent workflows (LangGraph, AutoGen, etc.)
- Apply domain adaptation for construction, surveying, and site management use cases (including fine-tuning / RLHF)
Prompt Engineering & LLM Evaluation
- Design and optimize system prompts for production use
- Build LLM evaluation frameworks covering accuracy, latency, and cost
- Drive continuous improvement through A/B testing and offline evaluation
Technical Contribution to the Team
- Introduce GenAI best practices across AI and engineering teams
- Act as a technical bridge between AI research and product deployment
- Support and share knowledge with team members
Required Skills & Experience
- 5+ years of software engineering experience, including 1+ years in LLM/GenAI application development
- Hands-on experience designing and implementing RAG systems or semantic search pipelines
- Production experience with major LLM APIs: OpenAI, Anthropic, or Vertex AI
- Experience with LangChain, LlamaIndex, or equivalent frameworks in production
- Production-quality Python development using FastAPI and async patterns
- Japanese proficiency at business level — JLPT N2 or above (required for team communication and design documentation)
- Ability to read technical documentation in English (translation tools acceptable)
Preferred Skills & Experience
- AI agent / multi-agent design experience (LangGraph, AutoGen, CrewAI, etc.)
- Vector database operations (Pinecone, Weaviate, pgvector, etc.)
- Fine-tuning experience (LoRA, QLoRA) or RLHF
- Multimodal LLM (Vision LLM) application development
- Experiment tracking: MLflow, Weights & Biases
- Experience with AWS Bedrock or SageMaker for LLM serving
- Domain knowledge in construction, manufacturing, or infrastructure
- Ability to communicate technical topics in English
Ideal Candidate
- Passionate about staying at the frontier of LLM and GenAI research and applying it to real products
- Strong "bridge" mindset — translating research insights into practical, production-grade solutions
- Data-driven decision-making in ambiguous, fast-moving environments
- Effective communicator in a multinational, cross-functional team
- Motivated to solve hard construction and infrastructure problems with AI
Why This Role
Apply cutting-edge GenAI to real social infrastructure
Implement LLMs and multimodal models into the frontier of construction DX — a market still largely untouched by AI. You'll see your code running on actual job sites around the world.
Bridge AI research and product as the GenAI specialist
Based in the software/application engineering organization, you'll work closely with AI team specialists in point cloud recognition, 3D modeling, and heavy equipment control — translating cutting-edge research into production GenAI applications.
Your work reaches 27 countries
Smart Construction® is deployed globally. Your implementations have international reach from day one.
Tech Stack
LLM / GenAI Models
OpenAI GPT-4, Claude (Anthropic), Gemini, Llama 3
Frameworks
LangChain, LlamaIndex, LangGraph, FastAPI
Vector Databases
Pinecone, Weaviate, pgvector, OpenSearch
Cloud
AWS (Bedrock, SageMaker, Lambda, S3)
Languages & Tools
Python, Docker, Git, MLflow, Weights & Biases
| 職種 / 募集ポジション | 生成AIアプリケーションエンジニア | GenAI Application Engineer |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員 |
| 給与 |
|
| 勤務地 | 【最寄駅】 ・南北線「六本木一丁目」駅直結 ・日比谷線「神谷町」駅 4b出口より徒歩7分 ・銀座線・南北線「溜池山王」駅 13番出口より徒歩7分 ・日比谷線・都営大江戸線「六本木」駅 5番出口より徒歩9分 【喫煙環境】屋内全面禁煙 【転勤】当面無し ※当社は出社とリモートのハイブリッド勤務となっており、原則週2日は出社していただく必要がございます。 |
| 勤務時間 | 裁量労働制 ※裁量労働制(企画業務型/専門業務型)により、 出退勤の時間は自由であり、10時間働いたものとみなされます。 |
| 休日・休暇 | 年間休日日数：128日 完全週休2日制(土日)、祝日、有給休暇、年末年始休暇、夏期休暇他 |
| 諸手当・ 福利厚生 | 健康保険、雇用保険、労災保険、厚生年金 通勤手当(会社規定に基づき支給)、時間外手当 当社では生成AIを積極的に活用し、開発生産性の向上を目指しています。 「2025～2030年の間に、売上高およびエンジニア数に基づく生産性を3倍にする」という目標のもと、GitHub Copilot、Cursor、Cline、Devin、DifyなどのAIツールを、コードの自動補完・生成から日常業務の効率化まで、さまざまな業務に利用しています。 なお、GitHub Copilotは原則全社員にライセンスを付与しており、Cline、Devin、Difyについては有志による検証を進めています。 |
| 試用期間 | 有 2ヶ月 （試用期間中の勤務条件：変更無） |
| その他 | 人事制度改訂中のため、諸制度は変更・追加の可能性がございます。 |
| 会社名 | 株式会社EARTHBRAIN |
|---|---|
| 商号 | 株式会社EARTHBRAIN（英名：EARTHBRAIN Ltd.） |
| 所在地 | 〒106-6029 東京都港区六本木一丁目6番1号 泉ガーデンタワー 29階 |
| 代表者 | 代表取締役会長 四家 千佳史 代表取締役社長 小野寺 昭則 |
| 設立日 | 2021年7月1日 |
| 資本金等 | 368.7億円（資本準備金含む） |
| 事業内容 | 建設業向けデジタルソリューション（現場可視化デバイス、プラットフォーム、アプリケーション）の開発、提供、保守など |
| 従業員数 | 約200名 |