AIエージェント開発エンジニア

当社について

私たちMonotaRO(モノタロウ)は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。2026年時点で商品点数は2,800万点超、ご登録ユーザー数は1,100万件に達し、間接資材販売のEC(電子商取引）としては日本最大規模のサービスへと成長しています。

また現在は韓国、インドネシア、インドへも進出。国内事業で培ったノウハウを最大限活かし、日本発オンラインサービス事業者としてグローバル展開にも注力しています。

■福利厚生（正社員向け）はこちらでご紹介しております。

企業理念・行動規範

※当社では『資材調達ネットワークを変革する』という企業理念、『他者への敬意』をはじめとする6つの行動規範を大切にしております。
企業理念・行動規範はこちら

▼職務内容

これまで、事業成長に伴って増大する業務をエンジニアリングによって支え、業務プロセスの効率化とスケールを実現してきました。現在は、商品情報整備や問い合わせ対応、営業提案、部門横断での要件整理といった判断・実行業務が複雑化しています。こうした状況を踏まえ、人手中心の運用から脱却し、生成AI・AIエージェント技術を活用して社内業務そのものを再設計することで、さらなる飛躍的な生産性向上を目指しています。その実現に向けて、MonotaROではAIエージェントを単なる補助ツールではなく、業務プロセスの一部として組み込み、継続的に改善可能な仕組みとして実装していきます。

開発プロダクトイメージとしては以下のようなものがあります。

• 商品マスタや検索ログを活用し、商品情報整備や検索品質改善を支援する商品情報整備・検索品質改善エージェント
• 問い合わせ内容や注文履歴、過去対応履歴を参照し、回答案作成を支援するカスタマーサポート向け問い合わせ解決エージェント
• 商談メモや仕様書、過去対応履歴をもとに、要件整理を支援する要件整理・業務連携支援エージェント
• 社内ドキュメントや業務データを活用し、問い合わせ対応や定型業務を支援する社内ナレッジ活用・業務実行エージェント

AIエージェント開発エンジニアは、これらのAIエージェントの開発や社内業務への組み込み、実運用できる仕組み構築を担当していただきます。業務システム・データ基盤・AIモデルを接続し、継続的に品質を改善しながら業務に定着させることが求められるポジションです。

▼主な役割

CTO直下組織にて、AIエージェントを業務システムに統合するアプリケーション開発、LLMOps基盤の整備、業務プロセスへの組み込みまで一気通貫で担当いただきます。
AIエージェントを実運用可能な形で業務に定着させるためのエンジニアリングがミッションです。

[具体的な業務内容]
①AIエージェントアプリケーションの開発
- 生成AIを活用した業務支援システムの設計・開発
- 社内システムやデータと連携するAIエージェント基盤の構築
- 業務フローに組み込まれるAIエージェントの実装および改善

②LLMOps・評価基盤の構築
- LLMを利用したアプリケーションの運用基盤構築
- AIエージェントの品質評価および改善サイクルの設計
- モデル更新やプロンプト変更に伴う品質管理プロセスの整備

③RAG・エージェント基盤の整備
- 社内情報および外部情報を活用するためのエージェント基盤構築
- 複数システムを横断した業務システムとのインターフェース設計

④業務システムとのAI統合
- 業務部門と連携した要件整理
- AIエージェントを組み込んだ業務フローの設計
- 業務システムとAIエージェントを接続するツール連携基盤の設計
- 運用状況を踏まえた改善サイクルの構築

[技術スタック]
開発言語：Python / Go
LLM：OpenAI / Gemini
フレームワーク：OpenAI Agent SDK
クラウド：AWS / GoogleCloud
コンテナ：Docker / Kubernetes/ CloudRun
※技術スタックは今後変わる可能性があります

▼求めるスキル・経験

• Webアプリケーションの開発・運用経験（5年以上）
• PythonまたはGoを用いた開発経験
• コンテナ技術を利用したアプリケーション開発・運用経験
• 業務体験・業務フロー設計経験
• LLMを利用したアプリケーション開発への関心
• AIを活用して業務やプロダクトの価値を高めたいという志向

▼あると望ましいスキル・経験

• 生成AIを用いたアプリケーション開発経験
• RAG（Retrieval Augmented Generation）を用いたシステム開発経験
• LLMOpsまたはAIシステム運用の経験
• エージェントフレームワークを利用した開発経験
• 複数のシステムを連携させるアプリケーション設計・開発経験
• 分散システムまたは大規模システムの設計経験
• クラウド環境（AWS / GoogleCloud）でのシステム構築経験
• Human-in-the-Loopやself correctingの構築経験

▼求める人物像

• AI技術そのものだけではなく、業務やプロダクトにどのように活用できるかを考えることに関心がある方
• 不確実性の高い技術領域において試行錯誤を繰り返しながら開発を進められる方
• 実際の業務で使われるシステムを作ることにやりがいを感じる方
• AIエージェントを通じて業務のあり方を変えていくことに興味がある方

▼選考フロー

書類選考 ⇒ ＷＥＢテスト + １次面接 ⇒ ２次面接 ⇒ 最終面接
※状況に応じて選考ステップが変動する可能性がございます。