【AIソリューション開発エンジニア（テックリード候補）】「試作」から「事業」へ。第2創業メンバーとして、AIプロダクトを一気通貫で育てる

20年以上連続成長。次は、あなたの番です。
AI・クラウド・開発・データサイエンス──全領域に専門家がいるから、どんなキャリアも描ける。
あなたの成長に、本気で向き合う会社です。

スカイウイルについて

募集背景

私たちは今、自社AIソリューションを「試作」から「事業」へ引き上げる転換点にいます。本ポジションは、AI開発と品質保証（QA）を同じユニットに置く「AIQ Unit（AI & Quality Unit）」のAI部門での募集です。 

すでに複数のプロダクトが動き出しています。商談や打合せの内容を引継ぎまで支える「顧客打合せ・引継ぎAI」、社内ナレッジを資産に変えて問い合わせ対応を変える「簡易RAG＋Chatbot」、社員の立ち上がりを支える「オンボードAI」です。これらを同時に立ち上げています。 

ここで求められるのは、PoCで終わらせず、品質・運用・改善までやり切る力です。生成AIは「動くもの」を作るだけなら容易になりました。一方で、実運用に耐える精度・体験・運用設計まで作り込み、使われ続ける事業にできるかが成否を分けます。 

そのため、設計・実装・運用・改善を一気通貫で担えるエンジニアを迎えたいと考えています。複数プロダクトが並行する環境でも品質がばらつかないよう、「開発標準(観点一覧表と標準リポジトリ)」という土台も整備しています。個人の力に頼るのではなく、仕組みに支えられながら、事業づくりに挑める体制を整えています。 

こうした取り組みの根底にあるのが、私たちが掲げる次の考え方です。

MISSION : AI-nativeなプロダクト開発の羅針盤となる
VISION : AIを武器に少数精鋭の価値創出チームへ
VALUES : 1.価値を届ける／2.本質を見抜く／3.オーナーシップを持つ

ポジションの魅力

事業基盤は安定している一方で、プロダクトと開発のやり方はこれから形づくっていく段階です。このタイミングで参画する方は、会社の次の成長を担う第2創業メンバーです。

【ベンチャーのスピード感と、堅実な事業基盤を両立した「安定したガレージ」】
スピードと自由度：
複数プロダクトが同時に立ち上がっており、意思決定が速く、技術選定や進め方に自分の意見を反映できます。

堅実な事業基盤：
事業を支える今までの基盤があるため、事業の存続に怯えることなく、「価値あるプロダクトづくり」に集中できます。 

つくる楽しさ：
決まった正解がない中で、試し、作り、磨き上げていく。そんな試行錯誤を、仲間と一緒に楽しめます。

【 AI×品質保証で、「作る」と「品質を保つ」を両方磨ける】
私たちの事業部のミッションは、AI-nativeなプロダクト開発と品質保証（QA）の高度化を掛け合わせ、再現性のある価値を届け続けることです。指示遂行型ではなく、顧客課題を自ら発見・解決できる「顧客価値創出人材」を、育成・急拡大していきます。

AI受託開発＆PoC検証（AI×開発）：
課題に合わせた独自AIモデル開発や、本格導入前のPoC（概念実証）・プロトタイプ開発をスピーディに進めます。

ノウハウの「型」サービス化（開発×QA）：
開発・QAで蓄積した業務ノウハウを「型」として整理・サービス化し、人材提供ではなく、再現性のある「型サービス」を創出します。

開発とQAの知見が同じ事業部にあるため、「動くもの」で終わらせず、品質まで作り込む視点を実務で磨けます。

業務内容

経験・志向に応じて、次のいずれか、または複数領域を担当します。

得意な領域から始め、開発標準とチームのサポートのもとで、設計から運用・改善まで経験を積み、担当を広げていけます。

Webアプリ／バックエンド開発:
AI機能を組み込んだWebアプリの設計・開発。要件定義から設計、実装、テスト、運用改善まで担当します。

AI基盤・クラウド:
AWS/Azure上でのAI基盤の設計・構築、Databricks等を用いたデータ基盤の構築、コンテナ運用(Docker/Kubernetes)、監視・運用設計を担当します。

生成AI／RAG／AIエージェント関連:
RAGやChatbot、AIエージェントなどLLM活用機能の企画・設計・実装、検索精度の向上、評価設計、プロンプト改善を担当します。 

※自社開発に加え、受託案件、お客様先のプロジェクトを担当する可能性があります。
　配属にあたっては、ご経験・志向を踏まえて、事前にご相談します。

プロダクト例

1. 顧客打合せ・引継ぎAI:現場の生産性を引き上げる
打合せの内容を整理し、次の担当者へ確実に引き継ぐことを支えるプロダクトです。議事録作成や情報の転記・共有といった「本来の業務ではない作業」を減らし、現場が価値を生む仕事に集中できる状態をつくります。LLMを実際の業務フローに組み込む設計力が問われる領域です。

2. 簡易RAG＋Chatbot:ナレッジを資産に変え、問い合わせ対応を変える
社内に散在する知識を、「探せば出てくる情報」から「聞けば答えてくれる資産」へ変えるプロダクトです。問い合わせ対応の負荷を下げ、担当者の経験に依存しない対応品質を実現します。検索精度の向上、評価設計、プロンプト改善など、RAGの品質を突き詰める面白さがあります。

3. オンボードAI:社員の立ち上がりを支える
社員が、迷わず活躍できるようにするためのプロダクトです。新しい環境やキャリアの迷いで生じる「誰に何を聞けばいいのか分からない」という戸惑いに寄り添い、受け入れる側の負担も軽くします。自社の社員が日々使う、最も身近なユーザーに向けたプロダクトです。

いずれも「作って終わり」にしません。
実運用の中で検証し、精度・体験・運用を改善し続けます。ユーザーの声と利用実態を起点に磨き込むため、エンジニアは開発だけでなく、事業としての成長にも直接関われます。

開発の進め方

複数プロダクトを並行して立ち上げるため、品質を再現可能にする「開発標準（基盤）」を整備しています。観点一覧表（観点×成熟度×品質基準）と、標準リポジトリ（規約／テンプレート／サンプル）を活用します。この標準は完成品ではなく、開発を通じて磨き続けるものです。メンバーの改善提案を反映していきます。

■ 使用技術

領域： Frontend
技術：TypeScript／React

領域： Backend
技術：Python／FastAPI、Java(Spring Boot)、C#(ASP.NET)

領域： Cloud 　
技術：AWS／Azure／GCP

領域： LLM／Agent
技術：Azure OpenAI(AOAI)、Google Gemini(Vertex AI)、LangChain／LangGraph

領域： データ基盤  
技術：Databricks、PostgreSQL 

領域： AI開発ツール  
技術：Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit 

必須スキル（下記いずれかに該当する方）

• Webアプリケーション開発経験3年以上（Python/Java、またはそれに準ずるオブジェクト指向言語）
  基本設計からテストまでを、ご自身で一通り進められる方。
• クラウド基盤開発経験（Azure／AWS／GCP等でのAI基盤開発）
• LLMを用いた開発、またはAIプロジェクトの実務・PoC参加経験
• AIについて、業務や自己学習で培った知識・スキル
  自己学習で積み重ねてこられた実践も、ぜひお聞かせください。
• ※経験年数よりも実力を重視します。 

歓迎スキル

• AI/LLMプロダクトを本番運用・改善まで担当した経験
• RAG／Chatbot／LLMを活用した機能開発の経験（検索精度向上、評価設計など）
• AWS／Azureでの設計・構築・運用経験（IaC、監視設計など）
• Docker／Kubernetesの運用経験
• TypeScript／React、LangChain／LangGraphの利用経験
• AIエージェント（LangGraph等）の開発経験、またはLLM出力の評価設計の経験
• Databricksを用いたデータ基盤の構築・運用経験 
• 技術リード、チームリードの経験（またはその意欲）

求める人物像 

• チームで成果を出すことを大切にできる方
• 将来、技術面でチームを牽引するテックリードを目指したい方。リード経験は問いません
• 技術選定や設計方針、開発標準づくりに自分の意見を出し、周囲を巻き込んで進めたい方
• AIネイティブな開発アプローチを身につけたい方
• 自ら改善点を見つけ、提案し、実行までやり切りたい方
• 決まった正解がない環境を楽しめる方
• ※自ら考えて動くことを大切にしている環境です。指示を待つ姿勢では、ミスマッチになる可能性があります。

キャリアパス

テックリードを軸に、ご本人の志向と強みに合わせて役割を広げていきます。

入社直後(立ち上げ期):
複数プロダクトが同時に動くため、ご経験・志向に応じた主担当領域を軸に、Web・バックエンド・クラウド・生成AIへと、無理のない範囲で担当を広げていきます。
企画から運用改善までを経験できるため、一部工程に閉じない総合力が身につきます。

プロダクト拡大期:
プロダクトの成長と組織の拡大に合わせて、役割を分化していきます。

想定する方向性の例は以下のとおりです。

テックリード: 技術選定や設計方針を握り、開発標準を磨きながらチーム全体の技術力を引き上げます。
クラウドアーキテクト: AWS/Azure上のAI基盤を設計し、スケールと運用品質を支えます。
AIプロダクト開発責任者: 生成AI/RAGプロダクトの精度・体験・事業成果に責任を持ちます。
AI駆動開発の推進役 ： CursorやClaude Codeなどを活用した開発を、チーム・事業部に広げます。
AI品質（QA）のスペシャリスト ： AIプロダクト・ソリューションの品質保証を高度化し、「型」として他のプロジェクトへ展開します。
PdM ： 顧客の課題から、プロダクトの方向性と優先順位を描きます。
EM ： チームの成長と成果の最大化を担い、少数精鋭の組織づくりをリードします。

この環境ならではの強み

決まったキャリアの型を、あらかじめ用意しているわけではありません。事業の拡大とともにポジションが生まれていくため、ご自身の提案で役割をつくっていく道もあります。AIネイティブな開発を実務で磨きながら、技術のスペシャリストにも、事業・組織をリードする立場にも進めます。