Gen-AX株式会社 エンジニア の求人一覧
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Forward Deployed Engineer / 新会社の立ち上げコアメンバー
ポジション概要 Gen-AXのForward Deployed Engineer（FDE）は、Gen-AXの生成AIプロダクトを顧客の業務に実装し、「実際に使われ、価値を生む状態」まで導くエンジニアです。 Gen-AXでは、コールセンター領域における生成AIの活用を主軸としており、単なるツール提供ではなく、業務そのものを変革することを目指しています。 そのためには、プロダクトをそのまま導入するだけでは不十分であり、顧客ごとの業務プロセスや対話フローに合わせた設計・実装が不可欠です。FDEは、音声・対話・業務ロジックを扱うアプリケーションレイヤーやそれをコールセンターシステムと繋ぐための音声基盤レイヤー、それらを稼働させるインフラレイヤーにおいて、設計から実装までを担い、AIを「実運用できるシステム」として成立させる役割を担います。 業務詳細 コールセンターを中心とした顧客業務に対し、生成AI（LLM）や音声技術を活用したアプリケーションの設計・開発を行います。 顧客ごとの業務フローや対話構造を理解し、AIが実際の業務で機能する形に落とし込むことが求められます。 また、個別案件での実装に留まらず、得られた知見をプロダクトへ還元し、汎用化・SaaS化を進めていく役割も担います。 ※ご経験・強みやご志向により、以下のような業務をご担当いただきます。 コールセンター業務の分析および業務フロー設計 音声データを活用したアプリケーションの設計・実装（音声認識 / 音声合成 / リアルタイム処理など） LLMを活用した対話ロジックの設計（プロンプト設計、RAG構成、エージェント設計） CRM / CTIなど既存システムとのAPI連携開発 バックエンド開発（業務ロジック、API設計、データ処理） フロントエンド開発（オペレーター向けUI / 管理画面の設計・改善） リアルタイム性が求められるシステムの設計・実装（ストリーミング処理、イベント駆動など） PoCの設計・実装および本番導入の技術リード このポジションの魅力 AIを“実際に使われるシステム”として成立させる経験ができる PoCで終わらず、業務に組み込まれた状態まで責任を持つため、技術がビジネス価値に変わる瞬間に関われます。 音声×生成AIという未成熟領域の実装に深く関われる 正解が確立されていない領域で、対話設計・システム設計の両面から最適解を作ることが求められます。 プロダクトの進化に直接影響を与えられる 顧客実装で得た知見がそのままプロダクトの仕様や機能に反映されるため、事業へのインパクトが大きいポジションです。 バックエンド / フロントエンド / AIを横断した開発経験 API設計・UI設計・対話ロジックなど、アプリケーションレイヤー全体に関わることができます。 「業務×AI×プロダクト」を横断するキャリア エンジニアリングだけでなく、業務理解やプロダクト設計にも踏み込むことで、市場価値の高いスキルセットを獲得できます。 求める人物像 主体性：お客様のビジネス課題・業務課題を踏まえての要件定義・設計・開発などを行いつつ、当社生成AIプロダクトのキャッチアップを並行して行うなど、責任を持って業務を遂行する能力を持つ方 高いコミュニケーション能力：多様なステークホルダー（事業戦略、開発、マーケティング、営業など）との調整を円滑に行い、共通の目標に向かってチームを導くための優れたコミュニケーションスキルを持つ方 ユーザーファースト：ユーザーやその先のエンドユーザーのニーズや期待を理解、それに基づき製品機能を定義し、常にユーザーの満足度とエクスペリエンスを最優先に考える能力を持つ方 当社のミッション・バリューに共感できる方 必要な経験/スキル 生成AIを含む情報科学全般に対する基本的な理解（基本情報技術者レベル） PoCやMVPなどの要件整理から検証までの一連のプロセスに関わった経験 エンタープライズ企業との折衝・要件調整・進捗報告を含むコミュニケーション力 セキュリティやプライバシー保護に関する基本的なリテラシー 当社生成AIプロダクトにとって必要なテックスキルスタックのうち少なくとも1領域 ‐バックエンド：Kotlin, Spring Boot, Python, 等 ‐フロントエンド：React, Next.js, HTML5, CSS3, 等 ‐AI：OpenAI, LangChain, Python, 等 ‐インフラ：Docker, Kubernetes, Terraform, 等 あると望ましい経験/スキル 必須スキルに記載のテックスキルを複数領域 クラウド（AWS, Azure, OCIのいずれか）を利用したシステム構築経験 音声プラットフォームの構築経験 (Genesys Cloud, Avaya, Amazon Connect, Asterisk 等) AIモデルをプロダクトや業務システムに組み込んだ経験 プロジェクトマネジメントに関する資格・知識（PMP, Scrum Master 等） システムの運用設計経験・知識 (ITIL 等) 協力会社様を含む開発チームのマネジメント経験 参考情報 なぜ今、Gen-AXはFDEを必要としたのか。CTOと語るAI実装の最前線 SoftBank World 2025 Zennブログ 特許取得プレス 三井住友カード導入プレス JALカード導入プレス 続きを見る
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Research Engineer (音声/LLM) / 新会社の立ち上げコアメンバー
ポジション概要 Gen-AX立ち上げコアメンバーの一員として以下業務を推進いただきます。 業務詳細 Gen-AXのResearch Engineerは、生成AIの技術的限界に挑みながら、実社会にインパクトを与えるプロダクトの中核を担うポジションです。 音声処理や自然言語処理、マルチモーダルなどの領域で専門性を活かしながら、単なる実装にとどまらず、未知の課題の解決や新たな技術価値の創出に主体的に取り組んでいただきます。 （業務の例） ・マルチモーダルモデルを活用した音声対話機能の開発 ・LLM-as-a-Judgeを活用した生成出力の評価・比較・自動最適化パイプラインの設計 ・生成AIシステムの継続的改善・自己学習サイクルの構築 ・0→1フェーズのプロダクトにおける技術選定・プロトタイピング・性能検証 求める人物像 主体性：製品のビジョン策定からリリース、ライフサイクル管理までを自発的に統括し、責任を持って業務を遂行する能力を持つ方 高いコミュニケーション能力：多様なステークホルダー（事業戦略、開発、マーケティング、営業など）との調整を円滑に行い、共通の目標に向かってチームを導くための優れたコミュニケーションスキルを持つ方 ユーザーファースト：ユーザーのニーズや期待を理解、それに基づき製品機能を定義し、常にユーザーの満足度とエクスペリエンスを最優先に考える能力を持つ方 当社のミッション・バリューに共感できる方 必要な経験/スキル ・自然言語処理あるいは音声処理（音声認識・音声合成など）の研究開発に関わる3年以上の実務経験。また、それらの基盤となる機械学習・深層学習に関する知識 ・Python、Pytorchなど機械学習に関する言語・ライブラリのプログラミングスキル あると望ましい経験/スキル ・OpenAI APIやLangChainなど大規模言語モデル関連のOSSを使った実務経験 ・学会発表や論文執筆の経験 ・機械学習モデルの学習、評価、改善のサイクルを回した経験 ・CI/CDパイプラインの設計など、MLOpsに関わる経験 ・スクラムチームでの開発経験 参考情報 研究で終わらせない。プロダクトに結実させるリサーチエンジニアという生き方 NLPと生成AIの“今”に挑む。「X-Boost（クロスブースト）」検索エンジン開発チームの素顔 「染み出す」専門性×多様な経験が生み出す、自律思考型AIプロダクトの舞台裏 LLM as a Judge Zennブログ 続きを見る
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バックエンドエンジニア / 新会社の立ち上げコアメンバー
ポジション概要 Gen-AX立ち上げコアメンバーの一員として以下業務を推進する 業務詳細 ・バックエンドシステムの設計、開発、テスト、デプロイを実施 ・データベースの設計と管理、APIの開発、セキュリティの実装など、バックエンドの各要素に関わる業務を担当 ・大量のデータ処理やパフォーマンスの最適化に取り組み、高い安定性とスケーラビリティを確保 ・バグの解析と問題のトラブルシューティング、パフォーマンスの改善 ・チーム内でのコードレビューやテストの実施、技術的な問題解決 求める人物像 主体性：製品のビジョン策定からリリース、ライフサイクル管理までを自発的に統括し、責任を持って業務を遂行する能力を持つ方 高いコミュニケーション能力：多様なステークホルダー（事業戦略、開発、マーケティング、営業など）との調整を円滑に行い、共通の目標に向かってチームを導くための優れたコミュニケーションスキルを持つ方 ユーザーファースト：ユーザーのニーズや期待を理解、それに基づき製品機能を定義し、常にユーザーの満足度とエクスペリエンスを最優先に考える能力を持つ方 当社のミッション・バリューに共感できる方 必要な経験/スキル ・3年程度のバックエンド開発経験 ・Kotlin(Scala/Java 等を含む JVM 言語）、Go、Rust などの静的型付け言語を用いたサーバーサイド開発経験 ・RDBMSの設計と最適化の実務経験 ・マイクロサービスのアーキテクチャの設計および実装経験 あると望ましい経験/スキル ・クラウドでの開発経験（Azureが望ましいが、次点でAWSでの開発経験） ・大規模トラフィックを有するシステム開発または改善に貢献した経験 ・RESTful API設計と実装に関する深い知識 ・VectorDBの設計と最適化の実務経験 ・コールセンター関連の開発経験、付随する技術経験 ・SIP, RTP, gRPCを用いた音声システムの開発経験 ・Pythonを用いたサーバーサイド開発経験 参考情報 「Rustを採用した理由」note 「X-Boostを支えるエンジニアたち」note 「最先端だけど等身大のエンジニア」note SoftBank World 2025 Zennブログ 特許取得プレス 続きを見る
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フロントエンドエンジニア / 新会社の立ち上げコアメンバー
ポジション概要 Gen-AX立ち上げコアメンバーの一員として以下業務を推進する 業務詳細 ・フロントエンドアーキテクチャの設計と実装 ・ユーザーインターフェース（UI）の開発と改善を行い、ユーザビリティとアクセシビリティを向上させる ・レスポンシブデザインに基づいた開発 ・チーム内でのコードレビューやテストの実施、技術的な問題解決 求める人物像 主体性：製品のビジョン策定からリリース、ライフサイクル管理までを自発的に統括し、責任を持って業務を遂行する能力を持つ方 高いコミュニケーション能力：多様なステークホルダー（事業戦略、開発、マーケティング、営業など）との調整を円滑に行い、共通の目標に向かってチームを導くための優れたコミュニケーションスキルを持つ方 ユーザーファースト：ユーザーのニーズや期待を理解、それに基づき製品機能を定義し、常にユーザーの満足度とエクスペリエンスを最優先に考える能力を持つ方 当社のミッション・バリューに共感できる方 必要な経験/スキル ・5年以上のフロントエンド開発の経験 ・ReactやNext.jsを用いた開発経験 ・HTML5、CSS3、JavaScript（ES6以上）に関する高度な知識 あると望ましい経験/スキル ・マイクロサービスを含む10以上のサービス設計および実装経験 ・WCAG 2.0ガイドラインに基づいた開発経験 ・画面のないサービスのUX検討経験 ・コールセンター関連の開発経験、付随する技術経験 参考情報 「最先端だけど等身大のエンジニア」note 元LINEのEMが、なぜ今のGen-AXへ？ 若手エンジニアが聞いてみた SoftBank World 2025 Zennブログ 特許取得プレス 続きを見る
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インフラエンジニア / 新会社の立ち上げコアメンバー
ポジション概要 Gen-AX立ち上げコアメンバーの一員として以下業務を推進する 業務詳細 ・オンプレ・クラウドインフラストラクチャーの設計・構築・運用 ・インフラセキュリティの実装・改善 ・SRE業務（構築インフラに対する管理・監視の効率化、自動化） ・障害復旧対応（運用システムの復旧作業、ハードウェア復旧作業の管理／監督など） 求める人物像 主体性：製品のビジョン策定からリリース、ライフサイクル管理までを自発的に統括し、責任を持って業務を遂行する能力を持つ方 高いコミュニケーション能力：多様なステークホルダー（事業戦略、開発、マーケティング、営業など）との調整を円滑に行い、共通の目標に向かってチームを導くための優れたコミュニケーションスキルを持つ方 ユーザーファースト：ユーザーのニーズや期待を理解、それに基づき製品機能を定義し、常にユーザーの満足度とエクスペリエンスを最優先に考える能力を持つ方 当社のミッション・バリューに共感できる方 必要な経験/スキル ・Kubernetesを利用したWebサービスのインフラアーキテクチャの設計を主体的にした経験 ・AWS、Azureなどパブリッククラウドを利用したWebアプリケーションインフラの開発・運用経験 ・Terraformなどを利用したIaCによるインフラの開発・運用経験 ・PrometheusなどのモニタリングツールもしくはDatadogなどのSaaSを利用した監視体制の設計・開発・運用経験 あると望ましい経験/スキル ・生成AIを搭載したインフラストラクチャーの構築・運用経験 ・インフラセキュリティの強化および遵守（特にISO 27001やSOC 2といった国際的なセキュリティ基準に基づく環境の実装経験）策の経験 参考情報 「最先端だけど等身大のエンジニア」note 「X-Boost（クロスブースト）」を支えるエンジニアたち ― LLM Opsと大規模インフラの裏側 SoftBank World 2025 Zennブログ 特許取得プレス 続きを見る
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AI Quality Engineering Lead / 新会社の立ち上げコアメンバー
ポジション概要 Gen-AXは音声AIプロダクトの品質保証体制を本格的に立ち上げるフェーズにあります。 音声AIプロダクトでは、機能の正確さだけでなく、会話の自然さ・丁寧さ・安心感・顧客ごとのカルチャー適合性など、人間の感性に依存する品質評価が重要です。しかし、これらを人間が毎回確認する体制ではスケールしません。 本ポジションのミッションは、人間の感性評価をルーブリック・評価データセット・AI Judgeに落とし込み、複数顧客環境でも品質を継続的に担保できる仕組みを設計・進化させることです。AIツールを活用したQAチームの自動化・高度化をリードしていただきます。 業務詳細 音声AIプロダクト全体のQAプロセス設計・構築・改善 「自然さ」「丁寧さ」「安心感」「顧客カルチャーへの適合性」など、感性に依存する品質基準を評価軸・ルーブリック・評価データセットに構造化 AI Judge・自動評価パイプラインの設計と導入 顧客環境ごとのリスク分類・リリースゲートの設計・運用 会話ログの分析基盤の整備 PdM・エンジニア・CS・パートナーQAとの横断的な連携 このポジションの魅力 音声AI領域のQA体制をゼロから設計できる、希少なポジションです 「人間の感性評価をどうAIに落とし込むか」という、まだ正解のない領域に挑戦できます 特定の顧客に閉じず、複数のエンタープライズ環境での品質設計に関われます QAの枠を超えて、プロダクト・エンジニアリング・CSと深く連携できる環境です 求める人物像 曖昧な違和感を言語化・構造化できる人 自動化された検証プロセスを設計・構築できる人 AI評価の限界を理解しつつ、人間評価と組み合わせて設計できる人 エンジニア・PdM・CSなど多様なチームと連携できる人 必要な経験/スキル 自動化・効率化・プロセス改善などのプロジェクトを自ら推進・リードした経験 品質保証プロセスやテスト設計の設計経験（テスト実行だけでなく、仕組みを作った経験） LLMやAIツールを業務改善・検証・分析に活用した経験 コードを読み、エンジニアと実装レベルで議論できるスキル（Python, Java, Kotlin 等） あると望ましい経験/スキル 音声プロダクト・会話AIのQA経験 AI Judge・自動評価パイプラインの構築経験 プロンプトエンジニアリングの実務経験 CI/CDを用いたテスト自動化の経験 QAチームのリード・立ち上げ経験 複数顧客環境での品質管理経験 参考情報 LLM as a Judge Zennブログ 続きを見る
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