포지션 상세

[필독: 지원 자격 안내]
일본어 전용 포지션

• 어학 자격: 비즈니스 레벨 이상의 일본어 능력 필수
• 제출 서류: 일문 이력서 및 직무경력서 제출 필수
주의: 국문/영문 이력서만 제출 시 또는 일본어 소통 불가 시, 별도 통보 없이 서류 전형에서 제외됩니다.

이 포지션은 LAPRAS Global Bridge 채용건이며, 근무지는 일본입니다.

会社概要
株式会社エキュメノポリスは、「人とAIが共進化する社会の創出」をビジョンに掲げ、人間の可能性を引き出す対話型診断・学習支援AIエージェントプラットフォームを開発し、教育・ビジネス領域で事業を推進しています。

本プラットフォームの主力プロダクトである「LANGX（ラングエックス）」は、AIエージェントとの対話を通じて英会話力を診断・向上させる次世代の学習支援サービスです。早稲田大学の正規英語カリキュラムへの採用を皮切りに、全国の教育機関への導入が急速に拡大しています。その技術革新性は国際的にも高く評価され、対話システム分野の最高権威SIGDIAL 2024 Best Paper Award 受賞、グローバルEdTechスタートアップ登竜門のSXSW EDU Launch 2023ファイナリスト選出、大学発ベンチャー表彰 2024受賞、JEITAベンチャー賞受賞など、国内外のアワードを獲得し、世界的な対話型診断・学習支援AI技術分野を牽引しています。

事業拡大に伴い、プラットフォームの進化を加速させる研究開発チームの新メンバーを募集しています。私たちは、マルチモーダル対話システム、自然言語処理、言語学、学習科学、デジタルヒューマン、データサイエンス、ソフトウェアエンジニアリング、UI/UX、プロジェクトマネジメントなどの最前線で活躍する専門家が結集したチームです。メンバーは10カ国以上から集まる国際色豊かなチームであり、多様なバックグラウンドを活かしてイノベーティブな製品開発に取り組んでいます。

AIの進化が急加速する今日、エキュメノポリスは人間とAIの関係性を再定義し、社会そのものを変革する挑戦をしています。エンジニア、研究者、デザイナーにとって、単なる技術開発を超えた、「Next Society」を形づくるエキサイティングな環境を提供します。

ポジションの概要
本ポジションでは、対話診断AIエージェントプラットフォーム「EQU AI」を支える中核として、プロダクショングレードのLLMおよびマルチエージェントシステムの設計・構築・運用を担います。研究チームやプロダクトチームと密に連携しながら、人とAgentic AIの協働による問題解決を、実際に社会へ届ける重要な役割です。

주요업무

・Agentic AIシステムの設計・実装：
Planning / Tool Calling / Memory / Multi-Agent Orchestrationといった、複雑なマルチステップタスクを解決するための自律型エージェントワークフローを設計・実装する。

・モデル選定と適応（Adaptation/Fine-tuning）：
LLM / VLM（Vision-Language Model）の比較評価と統合。Quality / Latency / Costの厳密なトレードオフ分析に基づき、最適な基盤モデルを選定し、システムへ統合する。また、LoRA, Instruction Tuning, Preference Optimizationの最先端の手法を用い、領域特化型性能を追求するためのFine-tuningパイプラインを構築・運用する。

・プロンプトアーキテクチャ設計とMLOps：
Safety / Robustnessを最優先としたSystem Prompt / RAG戦略を策定。プロンプトやデータの変更を管理するPrompt Versioningや、Vector Storeを活用したデータパイプラインを構築し、LLM MLOpsを推進する。

・評価・実験基盤の構築と運用：
AIエージェントの出力に対するオフライン/オンライン評価、A/Bテスト、信頼性を担保するためのHuman-in-the-Loop評価の基盤を設計・運用する。

・コア機能エージェントの開発：
対話シナリオの自動生成、学習者に対する診断・フィードバック生成、およびコンテンツの品質保証を行う自律エージェントフローを設計・実装し、プロダクトの根幹を支える。必要に応じて、論文・特許・社内技術文書の作成や、学会・ワークショップでの発信。

자격요건

・LLMプロダクトの「本番運用」経験：
複雑な多段階タスクに対し、LLMを活用したソフトウェアをPoCレベルでなく、実際に本番環境（Production）まで到達させ、運用した実務経験。

・Agent Engineeringの実務経験：
Tool Calling / Planning / Multi-Agent Coordinationといった、エージェント特有のコンポーネントを設計・実装し、本番環境で運用した経験。

・データドリブンなモデル選定能力：
Latency / Quality / CostなどのKPIに基づき、エビデンスベースのトレードオフ分析を行い、ユースケースに最適なLLMを選定できる能力。

・LLM適応技術の経験：
LoRA、Instruction Tuningなど、LLMのファインチューニングおよびアダプター技術に関する実務経験。

・確かなソフトウェアエンジニアリング基礎：
PythonまたはTypeScriptを用いた開発における、単体テスト、CI/CD、仕様化、可読性を重視した開発スキル。

・日本語レベル: ビジネス
・日本国内への移住が必要

근무지역

東京都新宿区早稲田27 グリーン・コンピューティング・システム研究センター 3階

[株式会社エキュメノポリス] AI에이전트 / LLM 엔지니어 _근무지 일본

포지션 상세

주요업무

자격요건

기술 스택 • 툴

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근무지역