Ai Engineer 求人 | Randstad (東京23区)

応募資格

5+ years of practical experience with AI/ML technologies and libraries, such as PySpark, Pandas, NumPy, LangChain, Hugging Face, and LLM/RAG integration and prompt engineering
3+ experience working with GenAI / Large Language Models (LLMs) such as OpenAI and Copilot, and integration via API
Proven hands-on ownership of production ML pipelines
Experience with feature engineering on large, structured datasets
Strong hands-on experience with cloud technologies, preferably Azure, including services for data engineering, ML training, deployment, storage, and secure production operations
Business Impact First: Strong focus on solving real-world problems and measuring ML success using business KPIs, not just offline metrics
AI/ML Fundamentals: General understanding of statistics and AI principles to support practical engineering (not deep research-level)
Programming: Proficiency in Python (for AI/ML)
Azure AI Stack: Hands-on experience with Azure Machine Learning, Azure AI Foundry, and Azure OpenAI Service
Data Proficiency: Strong understanding of Azure Data Lake Storage (ADLS) and Synapse Analytics. Experience working with Parquet files and large-scale datasets
Backend & NoSQL: Experience developing with Azure Functions and managing data in CosmosDB
DevOps: Knowledge of CI/CD tools (Azure DevOps/GitHub Actions) for automating AI model lifecycles

AI アプリケーションのデベロッパーとして、迅速なプロトタイプ制作から、投資収益率（ROI）を向上させる本番環境レベルのエージェント型ワークフロー（マルチエージ...

勤務地

日本 , 東京23区

給与:

8000000.00 JPY / 年

Randstad

締切日

2027年3月01日

応募資格

科学、テクノロジー、工学、数学のいずれかの学士号（同等の実務経験でも可）
Python、TypeScript、または同等の言語を使用して、社内外の顧客に向けた本番環境レベルの AI ソリューションを構築、リリースした経験
事前トレーニング済みモデルを中心としたシステム構築に重点を置いた AI 応用分野での経験（プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、検索拡張生成（RAG）、AI モデルと外部ツールの連携制御によるソリューション提供など）
クラウドプラットフォームでソリューションを設計、デプロイ、管理した経験
日本語による優れたコミュニケーション能力を備え、社内外の関係者とスムーズに連絡を取り合えること

業務内容

AI アプリケーションのデベロッパーとして、迅速なプロトタイプ制作から、投資収益率（ROI）を向上させる本番環境レベルのエージェント型ワークフロー（マルチエージェントシステム、Model Context Protocol（MCP）サーバーなど）への移行を主導する
エキスパートチームの一員として、AI プロダクトとお客様の既存インフラ（API、従来のデータサイロ、セキュリティ境界など）を統合する基盤の設計およびコーディングを行う
エージェントシステムが精度、安全性、レイテンシの要件を確実に満たすように、高パフォーマンスの評価パイプラインとオブザーバビリティフレームワークを構築する
AI スタックにおける再現性のあるパターンや課題を特定し、汎用的なモジュールとして開発するか、正式なプロダクト機能リクエストとしてエンジニアリングチームにフィードバックする
カスタマーエンジニアリングチームと共同で構築を行い、開発ベストプラクティスを導入して、プロジェクトの長期的な成功とエンドユーザーによる高い利用率を確かなものにする

待遇

Ai Engineer