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jinjer株式会社

仕事内容

仕事内容: 【募集背景】 「ジンジャー」の継続的な成長と進化には、開発部の生産性向上と技術革新が不可欠です。 近年、大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましくプログラミング支援ツールや開発プロセス最適化への応用が期待されています。 そこで私たちは、以下のようなLLM活用を積極的に推進していきます。 -------------------------------- ■ LLMを活用したプログラミングサポートツールの導入と最適化 コード生成、レビュー支援、バグ検出、 ドキュメント自動生成など、開発者の生産性を高めるLLMベースのツールの選定、導入、カスタマイズ、運用を行います。 ■ 開発部内におけるLLM活用プロジェクトの推進 開発プロセスの課題特定から、LLM技術を用いたソリューションの企画・開発・導入までを一貫してリードします。 ■ LLM活用のための社内啓蒙と教育 開発メンバーへのLLMベースのツール活用方法の共有や、LLM技術に関する知識の普及を促進します。 -------------------------------- この重要なミッションを共に推進してくれるAIエンジニアを募集します。 開発部の未来をLLMでデザインし、「人事のこれからの当たり前」を共に創り上げていきましょう！ 【業務内容】 AIエンジニアとして、主にjinjer開発部内でのLLM活用推進と、LLM関連プロジェクトのリードをお任せします！ ■LLMを活用したプログラミングサポートツールの選定・導入・運用 ・開発部のニーズに合致するLLMベースのプログラミングサポートツール（例: GitHub Copilot, ChatGPTのAPI利用など）の市場調査、評価、選定。 ・選定したツールの導入、環境構築、カスタマイズ（プロンプトエンジニアリング、RAG構築などを含む）。 ・導入したツールの安定運用、パフォーマンス監視、利用状況分析、改善提案。 ・開発メンバーへの利用ガイドライン作成、トレーニング、サポート。 ■開発部内LLM活用プロジェクトの推進 ・開発プロセスにおける課題を特定し、LLM技術を用いた解決策を企画・提案。 ・新たなLLM活用プロジェクトの要件定義、設計、開発、評価、導入。 ・LLMを用いたプロトタイプ開発やPoC（概念実証）の実施。 ・プロジェクトの計画、実行、進捗管理、課題解決。 ■データ活用と基盤構築（開発データ関連） ・開発部内のデータ（コード、ログ、チケット情報など）をLLM活用に繋げるための収集、加工、管理。 ・LLM利用のためのデータ前処理、埋め込み生成、ベクトルデータベース連携など、データパイプラインの構築・運用。 ■社内啓蒙と技術ナレッジ共有 ・LLM技術に関する最新情報のキャッチアップと社内への共有。 ・開発メンバーのLLMリテラシー向上を目的とした勉強会の開催や情報発信。 ・技術的な内容を非技術者にも分かりやすく説明。 ■システム運用・MLOpsの実践（LLMツール関連） ・開発部に導入するLLMベースのツールの安定的なシステム運用・管理（監視、障害対応、パフォーマンスチューニング）。 ・DevOps/MLOpsの考え方に基づいたCI/CDパイプラインの構築・運用、自動化ツールの導入（LLMツール関連）。 ・クラウドプラットフォーム（AWS, Azure, GCP）上でのLLMツール環境構築・運用。 ※ ご経験・スキルによってお任せする業務内容は変わりますので、まずはお気軽にエントリーしていただけると嬉しいです！ ※ 面接を通して業務についてのご説明をできればと思っております。 【使用している技術・ツール】 ?Backend 言語： PHP / Ruby / Go フレームワーク： Laravel / CodeIgniter / Ruby on Rails ?Frontend マークアップ： HTML / CSS / JavaScript フレームワーク： Vue.js / React.js / Node.js ?Database / Storage RDB / NoSQL： MySQL / MongoDB ?Mobile アプリ開発言語： Swift / Kotlin ?Infrastructure & DevOps クラウド： AWS（ECS） 仮想化・コンテナ： Docker OS： Linux 監視： Mackerel ?Testing & QA 負荷・APIテスト： JMeter / Postman / Mocky ?Project Management / Docs ツール： JIRA / Confluence / Figma / Google Drive ?Communication チャット・MTG： Slack / Google Meet 【ポジションの魅力】 ・開発プロセスの変革 ┗開発部の生産性向上という、組織全体の重要課題に対し、AIという最先端技術で直接貢献できます。 ・AI活用の最前線 ┗プログラミングサポートAIツールの導入・運用・最適化という、まさに今注目されている領域の専門性を深められます。 ・裁量と影響力 ┗AI活用のためのプロジェクト企画から実行まで、大きな裁量を持って推進でき、開発部のエンジニアリングに直接的な影響を与えられます。 ・技術探求と挑戦 ┗新しいAIツールや技術を積極的に調査・導入し、自ら試行錯誤しながら最適なソリューションを追求できる環境です。