株式会社モンスターラボ 求人の検索結果一覧
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AI駆動開発エンジニア
仕事内容 AI、MaaS、FinTech、IoT、VRなど多岐にわたる最新テクノロジーを活用した革新的なサービスや製品の新規企画から開発までのプロセスをリードし、AI駆動開発の価値を最大化するとともに、従来型のエンジニアの10倍の生産性を発揮できるすごい（卓越した、超効率的な、最先端な、革命的な、異次元な）AI人材として活躍していただきます。 具体的には AIアシストやAIエージェントを活用した要件定義/設計/実装/テストを含む幅広い業務の効率化 CursorやWindsurfといったIDE、Bolt.newやDevinといったエージェントなどのAI駆動開発サービスの評価と活用推進 社内のプロジェクトマネージャー、ディレクター、デザイナーと連携し、技術面からビジネス成功を推進 テックリードとして、プロジェクトの技術的方向性を決定し、開発チームを指導 フルスタックエンジニアとして、国内またベトナム拠点を中心とした開発チームを統括し、プロジェクトを成功に導く 自身の専門分野を超えて、プロジェクトの成功に向けたリーダーシップを発揮 設計・開発だけでなく、CI/CDパイプラインの構築やデプロイ戦略の策定・実行までを担い、サービスの安定運用と継続的な改善を推進。 開発環境 【開発実績】https://monstar-lab.com/work 【開発環境】 【言語】Python / TypeScript / Java / Golang など 【クラウド】AWS / Azure（OpenAI含む） / GCP 【開発支援】Cursor / Windsurf / GitHub Copilot など 【その他】React / Vue / Flutter / Terraform / Docker / GitHub Actions など 【生成AIモデル】GPT / Claude/ Gemini など 【クラウド生成AI基盤】：AWS Bedrock / Azure OpenAI Service 【AI関連技術ライブラリ】：ADK, LangChain など 募集背景 事業拡大に向けた増員 魅力ポイント LLMを活用した新しい開発手法を構築し、業界をリードする経験を積める AI駆動開発のノウハウを社内に広め、組織の成長に貢献する役割を担える AIエージェント開発の実務経験を通じて、最先端の技術革新に直接関与できる キャリアパス 幅広いキャリアパス エンジニアリングマネージャやスペシャリストなどのキャリアパスも希望により拓けます エンジニアリングはもちろん、組織づくりにも関われます 評価の仕組み 【等級評価】 モンスターラボでは半期に一度、貢献を通じて確認された成果や能力やスキルの棚卸を実施し給与改定を実施しています。等級は各等級に期待される以下に関する項目によって決定しています。 ①スキル ②スタンス ③プロジェクトパフォーマンス ④①~③の事業戦略への貢献 配属先 Practice & Innovation_JP Techチーム 入社後キャリアサポート ■メンター制度 入社後、先輩社員が1on1でサポートします。 1on1を実施しながら日頃の業務やキャリア形成の相談が可能です ■オンボーディングサポート ■キャリアカウンセリング 記事 Monstarlab Blog モンスターラボ、生成AIを活用した レガシーシステムを刷新する新サービスを提供開始 モンスターラボ、シンガポールマーケットにおいて AI駆動型PoC/MVP開発ソリューション『Monstar X』をリリース 必須要件 Webシステム開発案件における技術リーダーとしての実務経験（3年以上） AWSまたはAzureやGCPを活用したクラウド開発経験 歓迎要件 機械学習・深層学習の基礎知識と関連Pythonライブラリの活用経験 LLMを用いたアプリやエージェントの開発経験（LangChain等） LLM自体のカスタマイズ経験 AWS Bedrock/Azure OpenAI Serviceの活用経験 ドメイン駆動設計などの設計開発プロセスに関する実践知識 要件定義や基本設計などの上流工程におけるリーダー経験 Django/Springなどのフレームワークを用いたバックエンド開発経験 DockerやTerraformを用いた環境構築経験 テスト自動化、テスト駆動開発などの経験 スクラム・XPなどのアジャイル開発経験 求める人物像 AIなど新しい技術を積極的に学び、実践で生かせる力がある方 新しい技術のメリット・デメリットを日頃から客観的に分析している方 ビジネス視点を持ち、全社的な開発の効率化・品質向上に貢献できる方 チームワークを重視し、仲間と協力して開発を進められる方
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FullCycleエンジニア
仕事内容 AI、MaaS、FinTech、IoT、VRなど多岐にわたる最新テクノロジーを活用した革新的なサービスや製品の新規企画から開発までのプロセスをリードし、AI駆動開発の価値を最大化するとともに、要件定義から設計、実装、テスト、デプロイ、運用までの全工程を担当し、プロジェクトの成功に貢献するFullCycleエンジニアとして活躍いただきます。 AI駆動開発の一般化に伴い、FullCycle開発チームを立ち上げたばかりで、チーム作りから一緒に活動していただきます。 また、プロジェクトでは従来の技術領域を越えて、より幅広くプロジェクト内で活躍していただきます。 具体的には 【フルサイクル開発】 要件定義から運用まで、プロダクト開発の全工程を担当 フルスタックエンジニアとして、自身の専門分野を超えて、プロジェクトの成功に向けたリーダーシップを発揮 CI/CDパイプラインの構築やデプロイ戦略の策定・実行 サービスの安定運用と継続的な改善を推進 【プロジェクトリード】 社内のプロジェクトマネージャー、ディレクター、デザイナーと連携し、技術面からビジネス成功を推進 テックリードとして、プロジェクトの技術的方向性を決定し、開発チームを指導 国内およびベトナム拠点を中心とした開発チームを統括 【AI駆動開発の推進】 AIアシストやAIエージェントを活用した要件定義/設計/実装/テストを含む幅広い業務の効率化 Claude Code、Cursor、Windsurfなどの最新AI開発ツールの評価と活用推進 Bolt.newやDevinといったAIエージェントの実践的な活用 開発環境 【開発実績】https://monstar-lab.com/work 【言語】Python / TypeScript / Java / Golang / Dart など 【クラウド】AWS / Azure（OpenAI含む） / GCP 【開発支援】Claude Code / Cursor / Devin / GitHub Copilot など 【その他】React / Vue / Flutter / Terraform / Docker / GitHub Actions など 【生成AIモデル】GPT / Claude/ Gemini など 【クラウド生成AI基盤】AWS Bedrock / Azure OpenAI Service 【AI関連技術ライブラリ】ADK, LangChain など 【デザイン周り】Figma, Adobe XD, Zeplin, Sketch 募集背景 新規チーム（FullCycle開発チーム）立ち上げのため 魅力ポイント LLMを活用したAI駆動開発のパイオニアとして業界をリードする経験を積める FullCycle開発チームの立ち上げ段階からチーム作りに参画できる AI駆動によるフルサイクルエンジニアとしてのノウハウを社内に広め、組織の成長に貢献する役割を担える 要件定義から運用まで、プロダクト開発の全工程の実践経験を積むことができる キャリアパス 幅広いキャリアパス エンジニアリングマネージャやスペシャリストなどのキャリアパスも希望により拓けます ソリューションアーキテクトやプロジェクトマネージャーとしてのキャリアパスも希望により拓けます エンジニアリングはもちろん、組織づくりにも関われます 評価の仕組み 【等級評価】 モンスターラボでは半期に一度、貢献を通じて確認された成果や能力やスキルの棚卸を実施し給与改定を実施しています。等級は各等級に期待される以下に関する項目によって決定しています。 ①スキル ②スタンス ③プロジェクトパフォーマンス ④①~③の事業戦略への貢献 組織構成・配属先 Practice & Innovation_JP Techチーム 入社後キャリアサポート ■メンター制度 入社後、先輩社員が1on1でサポートします。 1on1を実施しながら日頃の業務やキャリア形成の相談が可能です ■オンボーディングサポート ■キャリアカウンセリング 記事 テックブログ Monstarlab Blog 必須要件 Webシステム開発案件における技術リーダーとしての実務経験（3年以上） AWSまたはAzureやGCPを活用したクラウド開発経験 歓迎要件 ドメイン駆動設計などの設計開発プロセスに関する実践知識 要件定義や基本設計などの上流工程におけるリーダー経験 技術選定やアーキテクチャ設計の経験 スクラム・XPなどのアジャイル開発経験 プロジェクトマネジメント経験 生成AIを活用した開発効率化の経験 生成AIのコンテキストエンジニアリングにおけるドキュメント整備経験 Django/Springなどのフレームワークを用いたバックエンド開発経験 React/Vueなどを用いたフロントエンド開発経験 Flutter/React Nativeなどを用いたスマートフォン向けアプリ開発経験 DockerやTerraformを用いた環境構築経験 テスト自動化、テスト駆動開発などの経験 LLMを用いたアプリやエージェントの開発経験（LangChain等） LLM自体のカスタマイズ経験 AWS Bedrock/Azure OpenAI Serviceの活用経験 ※英語力は不問です。日本語のみで業務が完遂できる環境を整えております。 求める人物像 自分の専門領域を狭くとらえず、プロジェクトの成功に向けて幅広く積極的に関与する姿勢をお持ちの方 生成AI関連の技術を中心に、幅広い技術領域を学び続ける意欲のある方 専門分野を超えて、プロジェクトの成功に向けたリーダーシップを発揮できる方 ビジネス視点を持ち、全社的な開発の効率化・品質向上に貢献できる方 チームワークを重視し、仲間と協力して開発を進められる方
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AIエージェントエンジニア
仕事内容 私たちは、クライアントの課題に寄り添い、最新の技術と柔軟なアプローチで解決策を共に構築するテクノロジーパートナーです。 本ポジションは、AIエージェント開発の技術的な中核を担うテックリードとして、LLM（大規模言語モデル）を活用した次世代のAIエージェントやAI駆動開発（AI-Native）のプロジェクトを牽引していただきます。 単なるAIモデルの活用にとどまらず、エージェントが「正確な知識（データ）」を参照し、外部システムと連携しながら「自律的にタスクを実行」するためのアーキテクチャ設計から実装までをリードし、クライアントのビジネス価値を最大化することがミッションです。 具体的には AIエージェントのアーキテクチャ設計・実装 クライアント課題に基づく、LangChain, LlamaIndex, AutoGen等を用いたエージェント（ReAct, Plan-and-Solve等）の技術選定と設計 エージェントの思考プロセス（プロンプトチェーン、推論ループ）の開発 RAG（検索拡張生成）システム全体の設計・構築 VectorDB（Milvus, Weaviate, Pinecone等）の選定・構築 クライアントの多様なデータソース（DB, ドキュメント, API）を活用した、RAG用データ収集・前処理パイプラインの設計・構築 Function Calling（ツール連携）基盤の開発 エージェントが利用する外部APIや社内システム連携の設計・実装 AIアプリケーション基盤の構築 エージェントを実行するためのバックエンドAPI開発（Python/FastAPI, Node.js等） クラウド（GCP/AWS/Azure）上でのスケーラブルな実行環境の構築 技術リードとチーム連携 国内外の開発チームと連携し、技術選定やアーキテクチャレビューの主導 LLM活用の最新技術（RAG, Fine-tuning, MLOps）のキャッチアップと導入 開発環境 【開発実績】https://monstar-lab.com/work 【開発環境一例】 【AI / LLM】 LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI 等 OpenAI API, Vertex AI, AWS Bedrock, Azure OpenAI Service VectorDB: Milvus, Weaviate, Pinecone, Chroma, Qdrant 等 【言語】 Python (FastAPI, Django), Node.js (TypeScript), Go, Java, Ruby 等 【クラウド】 GCP, AWS, Azure 【インフラ・コンテナ】 Docker, Kubernetes, Terraform, GitHub Actions (CI/CD) 【データパイプライン】 Airflow, Dagster, dbt, Fivetran 等 【データ基盤（連携先）】 BigQuery, Snowflake, Redshift, Databricks, Kafka, PubSub 等 【開発支援・管理】 GitHub, GitLab, JIRA, Slack, Cursor, GitHub Copilot 等 募集背景 事業拡大に向けた増員 魅力ポイント AIエージェント開発の最前線でキャリアを形成：生成AI、RAG、自律型エージェントなど最先端技術に実務で深く関与できます。 データとバックエンドの強みを最大限に活かせる：あなたのデータパイプライン構築スキルやバックエンド開発スキルは、AIエージェントの「回答精度」や「安定稼働」に直結する最も重要な強みとなります。 企画〜技術選定〜実装まで一貫して関与：実装だけでなく、クライアントの課題解決に直結するアーキテクチャ設計や技術提案の機会も多数あります。 リモートワーク・フレックス対応：柔軟な働き方を前提とした制度設計 グローバル環境での技術成長：海外チームとの協働、英語支援制度あり キャリアパス 幅広いキャリアパスを用意しております。 組織マネジメントはもちろん、スペシャリストとしてのキャリア形成も可能です。 ◎モンスターラボでは社員の目標に合わせてキャリア支援をしているのでキャリアパスは多様！ 評価の仕組み 【等級評価】 モンスターラボジャパンでは半期に一度、能力やスキルの棚卸を実施し、内容に応じて給与改定を実施しています。等級は各等級に要求（期待）される以下に関する役割によって決定しています。 ①スキル ②スタンス ③プロジェクトパフォーマンス ④①~③の事業戦略への貢献 組織構成・配属先 Practice & Innovation_JP Techチーム 入社後キャリアサポート ■メンター制度 入社後、先輩社員が1on1でサポートします。 1on1を実施しながら日頃の業務やキャリア形成の相談が可能です ■オンボーディングサポート ■キャリアカウンセリング 記事 CTO平田インタビュー記事 テックブログ Monstar-Lab BLOG 求める経験・スキル Pythonによるバックエンド開発、またはデータパイプラインの開発経験 OpenAI API, Gemini, Anthropic API等のLLM APIを活用したアプリケーション開発経験 LangChain, LlamaIndex等のLLMアプリケーションフレームワークの利用経験 RAGシステム全体の設計・構築経験 多様なデータソース（DB, ドキュメント, API等）からのデータ収集・前処理パイプラインの構築実務経験 VectorDB（Milvus, Weaviate, Chroma等）の選定・構築および運用経験 GCP / AWS / Azure いずれかのクラウド環境でのシステム構築経験 クライアントや他チームと協働し、要件定義〜設計〜開発をリードした経験 モダンな技術に対する自走的なキャッチアップと学習意欲 歓迎スキル 以下のご経験をお持ちの方は、よりスケーラブルで信頼性の高いAIエージェント基盤の構築で即戦力としてご活躍いただけます。 データエンジニアリング 大規模データウェアハウス（BigQuery, Snowflake, Redshift等）の設計・構築経験 dbt, Airflow等を用いた汎用的なELT/ETLデータパイプラインの設計・構築経験 SQLの深い理解とパフォーマンスチューニング経験 バックエンド開発 Python（FastAPI, Django等）やNode.js, Go等による堅牢なAPI開発経験 Docker, Kubernetes, Terraformを用いたインフラ構築（IaC）経験 メッセージキュー（Kafka, PubSub等）を用いた非同期処理基盤の設計経験 MLOps / AI MLOps環境（CI/CD for ML, Feature Store等）の設計・導入経験 LLMのファインチューニング経験 Vertex AI, Bedrock, Azure OpenAI Service等のマネージドAIサービスの活用経験 海外チームとのプロジェクト推進経験（英語での技術議論含む） 求める人物像 技術選定や構成提案の根拠を論理的に説明できる方 抽象度の高い要件や未整理な課題を、技術的に解きほぐすのが得意な方 モダンな技術に対して自走的にキャッチアップできる学習志向のある方 多国籍な開発チームとフラットに議論しながら働ける方 実装レベルにとどまらず、構造設計・運用定着までを意識して開発できる方 モンスターラボのミッション「多様性を活かし、テクノロジーで世界を変える」に共感する方 バリュー「Amplify your impact、Be borderless、Create value、Do what's right」に共感する方
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