ソフトウエアエンジニア【AI BPO／プラットフォーム構築】

人とソフトウエアが共進化する社会へ

PKSHAは「人とソフトウエアの共進化」をビジョンに掲げ、人と人の「間」をAIでつなぎ直す コネクティブAI を事業の核に据えています。顧客個別のアルゴリズムを開発・提供する AIソリューション事業 、「PKSHA AIヘルプデスク」「PKSHA ChatAgent」等を展開する AI SaaS事業 、そしてAIで人の能力を拡張する AI Powered Worker事業 の3事業を推進しています。

業務内容

PKSHA TechnologyのAI SaaS事業では、自然言語処理・音声認識・生成AIなどの技術を活用し、企業におけるコミュニケーションやナレッジ活用の課題を解決する複数のSaaSプロダクトを提供しています。エンプロイーエクスペリエンス（EX）領域では、「PKSHA AIヘルプデスク」をはじめとするプロダクトを通じて、社内問い合わせ対応やナレッジ活用の効率化に取り組んできました。

生成AIやAI Agentの進化によって、AIが支援できる対象は「問い合わせに答える」ことから、情報の収集・判断・システム操作を含む業務プロセスそのものへ広がっています。AI BPO推進本部は、この変化を捉え、バックオフィス業務を「どこをAIに任せるか」の切り分けから実装、運用まで一気通貫で引き受ける新規事業を立ち上げているチームです。業務の診断・設計（AI-BPR）、エージェントの構築（AI実装）、運用の受託（AI-BPO）を1本のプロセスで提供し、まずは人事の業務に注力しています。

本ポジションは、案件をまたぐ共通部品と管理基盤を担います。案件ごとの実装はAIエージェント実装を担うソフトウエアエンジニアが受け持ち、そこで繰り返し現れる処理・連携・例外対応を、本ポジションが再利用できるコンポーネントやテンプレートにまとめます。あわせて、多くの顧客・業務で動くAIエージェントを管理・監視・統制する仕組みをつくり、エージェントを大量に、安全に動かせる状態を実現します。

その先に、業務の入口から出口までを横断して、業務の管理とログの蓄積を一気通貫で行う基盤の構想があります。AIと人の処理・判断・例外のログが貯まり、そこから見つけた改善点を、業務設計とエージェントの実装に返していく仕組みです。現時点では構想段階で、何をどう作るかを決めるところから関わっていただきます。

個別の案件を解決して終わるのではなく、R&D・プロダクトチームと組み、案件で生まれたソフトウエアや知見を次のAI SaaSプロダクトへ育てていくことも、重要なミッションです。

具体的な業務内容
・案件で生まれた処理・連携設定・テンプレートの、再利用可能なコンポーネントへの整備
・AIエージェントの管理・監視・統制の仕組みの設計・開発（権限管理、監査ログ、実行状況の可視化等）
・AIの出力品質、人手介入率、処理時間等を評価・モニタリングする基盤の開発
・認証・認可、データ連携、外部SaaS・顧客システムとの接続を共通化する機能の設計・開発
・AIエージェント実装を担うエンジニアが使う開発ガイドライン・標準の整備と、案件へのフィードバック
・業務管理とログ蓄積の基盤（構想中）の要件整理・設計・開発
・R&D・プロダクトチームと組んだ、共通部品のプロダクト化と新機能の企画・開発
・Python / TypeScript等を用いたWebアプリケーション・バックエンドの開発

ポジションの魅力
案件の現場から、次のプロダクト・基盤を作ることができる
既に定義されたロードマップに沿って開発するのではありません。複数の案件に共通する課題や構造を見つけ、何を基盤・プロダクトとして作るべきか自体を探索するフェーズです。案件が隣で動いているため、作った部品が実際に使われるかをすぐに確かめられます。

エージェントを「大量に・安全に」動かすという、新しい技術課題に取り組める
1つのエージェントを動かすことと、多くの顧客・業務で動くエージェントを管理・統制することは、別の問題です。権限、監査ログ、監視、品質評価、コストまで含めて、本番運用を前提にした基盤を設計します。

基盤を、構想段階から設計できる
業務管理とログ蓄積の基盤は、まだ構想段階です。アーキテクチャ、技術選定、開発の進め方を、自分たちで決めていけます。

既存技術を活用する部分と、自社で作るべき部分を見極められる
PKSHAの既存プロダクトだけでなく、外部のAIサービスやSaaSも含め、その時点で最も速く・確実に顧客価値を生み出せる手段を選びます。「すべて自分たちで作る」のではなく、どこを共通基盤として自社で持つべきかを判断することも、重要なエンジニアリングです。

個別開発とプロダクト開発の両方に関われる
個別の案件で生まれたソフトウエアや知見を抽象化・共通化し、将来のプロダクトへつなげていきます。アルゴリズムの研究開発やプロダクト基盤のチームと、近い距離で開発できます。

必須要件
・Webアプリケーション・業務システムのバックエンド開発の実務経験3年以上（Python、TypeScript、Java、Go等のいずれか）
・クラウド（AWS / Google Cloud / Azure）上でのシステムの設計・運用経験
・チームで使う共通基盤・ライブラリを設計した経験
・自ら実装したソフトウエアを、テスト・リリース・運用まで担当した経験
・複数のステークホルダーと協働しながら、スコープ・納期・品質等のトレードオフを調整して開発を進めた経験
・ビジネスレベルの日本語力
※生成AI・LLMそのものの実務経験は必須としません。新しい技術を短期間でキャッチアップし、実際の業務へ適用できるソフトウエアエンジニアリング力を重視します。

歓迎要件
・LLM、RAG、AI Agent、Tool Calling等のフレームワークを使った開発経験
・権限管理・監視・監査ログなど、統制機能の開発経験
・プロダクト開発チームでの開発経験
・AI/LLMシステムの評価、モニタリング、トレーシング、LLMOps等の経験
・SaaSや外部システムとのAPI連携、認証・認可、データ連携基盤の設計経験
・セキュリティ、個人情報等を考慮したエンタープライズシステムの開発経験
・個別顧客向けに開発した機能を、再利用可能なライブラリ・共通機能・プロダクトへ発展させた経験
・プロジェクトマネジメント・プロダクトマネジメントの経験
・英語の技術ドキュメントを読み、新しいツール・サービスを自ら検証できる能力

求める人物像
個別最適とプロダクト化を同時に考えられる方目の前の案件を深く理解しながら、その解決方法から、他の顧客にも共通する課題・構造を見つけられる方
案件の事実から、共通化するものを判断できる方想像で基盤を先に作り込むのではなく、複数の案件で実際に繰り返されたものから順に部品・基盤にしていける方
曖昧な状況から、自ら問題を定義してものを作れる方完成した仕様書を待つのではなく、AIエージェント実装や運用のメンバーとの対話、プロトタイピング、検証を繰り返しながら、仕様そのものを作っていける方
技術を目的化せず、作る部分と使う部分を見極められる方自前での開発にこだわらず、既存SaaSやAIサービスも含めて最適な手段を選択できる方
動かし続けることにこだわれる方作って終わりではなく、権限・監査・監視・品質まで含めて、安心して任せられる状態を守り続けられる方
技術・業務・ビジネスの間を行き来することを楽しめる方エンジニア、業務設計、運用、事業責任者など異なる立場の人と対話し、それぞれの言葉を翻訳しながら開発を前に進められる方