仕事内容
仕事内容
●お任せする業務 ・AIエージェント基盤の設計・開発・運用 : LLMプラットフォーム(Bedrock, Vertex AI等)やエージェント基盤(LangGraph, CrewAI等)を活用したシステムの構築 ・評価・改善サイクルの設計 : AIエージェントの応答品質を測る評価指標、テストデータ、改善プロセスの策定 ・運用基盤の構築 : MCP(Model Context Protocol)や外部APIを統合し、安全かつ再利用性の高い運用基盤の設計 ・可観測性の確保 : エージェントの判断プロセス、コスト、失敗要因のモニタリングと課題解決 ●直近で取り組んでいること セキュアなAI基盤の構築 : 広告・売上・CRM等の機密データを扱うためのローカルLLM環境、ガードレール、権限管理、監査ログを備えた基盤整備 ●将来的に取り組みたいこと ・ライトニングMMMのAIエージェント化 : WebUIによる複雑な設定ではなく、自然言語での問いかけから意思決定サマリや推奨アクションを即時生成するUXの提供 ・マーケティングAIエージェントの提供 : 現在、社内メンバーが行っている情報収集、情報整理、分析、戦略立案等の業務をAIエージェント化 ・Human in the loop設計の高度化 : AIによる自動化と、人間による最終判断・ディレクションが最適に融合する業務プロセスの構築 ●実際の業務進行について 社内依頼者と伴走しながら、顧客の複雑な要望に対してAI・テクノロジーを活用したソリューションを提供します。 ソリューション提供後は、個別案件で得られた解決策を抽象化し、AIエージェントなどの標準プロダクト機能へと昇華させ、再利用可能なアーキテクチャとして組織知に蓄積していきます。 ●開発環境 ・LLMエンジニアリング : vLLM, OSS LLM(Llama / Qwen / gpt-oss), LiteLLM, RouteLLM, Semantic Router, LangGraph, CrewAI, NeMo Guardrails, Guardrails AI, Promptfoo, Ragas, PostgreSQL (pgvector), Langfuse (Self-hosted), Prometheus, Grafana, Ray 等 ・MLエンジニアリング : JAX, NumPyro, statsmodels, Dagster, Python, MLflow 等 ・データエンジニアリング : Snowflake, dbt cloud, Adverity, fivetran 等 ・インフラ(AI) : AWS, GCP (Amazon Bedrock, Google Vertex AI) ・共通 : Docker, Terraform, GitHub, Slack
この求人の魅力
●やりがい ・実社会へのAI実装 : AIを単なる検証に留めず、実際のビジネスの意思決定基盤として運用し、クライアントの事業成長に直接貢献できます。 ・最先端技術への挑戦 : ローカルLLM、AIエージェント、MCPなど、常に進化するAIテクノロジーをプロダクトに組み込む挑戦が可能です。 ●ポジションの魅力 ・AIネイティブな組織作り : 開発だけでなく運用までを見据えた品質評価や安全性の担保など、AI活用の「中核」を担う仕組みづくりに関われます。 ・豊富なアセット : パートナー、グループの独自アセット等を活用して、顧客課題解決に向けたマーケティングソリューションを創出できます。
採用条件
必須条件
・業務課題をヒアリングし、業務改善・システム導入プロジェクトのリード経験(企画・要件定義〜運用) ・AI/機械学習プロダクトの導入支援・活用推進の経験(PoC〜運用) ・ビジネス上の意思決定を行うためのダッシュボードを企画し、実装、展開、運用定着まで行った経験 ・MLOps(CI/CD/CT、モニタリング、再学習パイプライン等)の設計・開発および自動化の運用経験 ・コンテナを用いたインフラ基盤の設計・運用経験 ・Infrastructure as Codeを用いた構築・運用経験
歓迎要件
・BigQuery, SnowflakeなどのDWHを利用したデータ分析基盤の開発経験 ・SQLによるデータモデリングの経験(ディメンショナルモデリングやスタースキーマの設計/実装経験) ・AIエージェントの品質保証(信頼性・安全性)およびビジネス整合性の評価・検証経験
求める人物像
・CARTA Tech Vision に共感していただける方 ・AIエージェントの応答品質を自ら定義し、改善サイクルを設計できる方 ・顧客課題からあるべき姿を構想し、個別要件をプロダクトへと抽象化できる方
雇用形態
雇用形態
正社員
試用期間
試用期間:3ヶ月 期間中の労働条件に変更なし
想定年収
年収下限～上限
1,080～2,000万円
給与備考
●月給内訳 ・ベース給:599,545円～1,156,636円 ・ライフプラン支援金:55,000円 ・固定残業手当(45時間分):230,119 円～425,982円 ・固定深夜手当(15時間分):15,342 円～28,399円 ※超過分別途支給 ●想定年収 1,080万円～2,000万円 ※前職の給与・能力・経験を考慮の上決定 ※別途決算賞与・インセンティブ有(業績・成果による) ●賃金補足 ・賃金形態 月給制(欠勤・休職・月の途中の入社・退職に応じて日割り計算) ※昇降給:年2回 ・ライフプラン支援金とは 会社が定める確定拠出年金制度の掛け金として拠出することができます。 記載金額を上限に、確定拠出年金に充てるか給与で受け取るかを選択でき、その割合は個別で設定可能です。
勤務地
勤務地
東京都港区虎ノ門2-6-1 虎ノ門ヒルズ ステーションタワー 36～38階 変更の範囲:会社の定める場所(リモートワークおよび出向先会社を含む)
勤務時間
勤務時間
9:30～18:30(所定労働8時間)
備考
スーパーフレックスタイム制あり 1日の標準労働時間:8時間 コアタイム:なし フレキシブルタイム:6:00～22:00の間で労働者の決定に委ねる 時間外労働有無:有
休日・福利厚生
休日・休暇
完全週休2日制(土・日)、祝日、年末年始、年次有給休暇、慶弔休暇、ボーナス休暇、ウェルビーイング積立休暇 1月〜2月入社:14日 3月〜4月:12日 5月〜6月:11日 7月:8日 8月:6日 9月:4日 10月:3日 11月:2日 12月:1日 入社日問わず、次休暇年度より17日
福利厚生・諸手当
・交通費支給(月額5万円まで) ・保険(団体割引 GLTD任意保険) ・歯科検診、脳ドック(30歳以上対象) ・ベビーシッター割引 ・アップル優待販売 ・ローソンチケット ・不動産賃貸・購入割引 ・電通契約施設利用可能 ・選択制確定拠出年金制度 ・キャリア開発プログラム ・オンライン診療を活用した低用量ピル服薬支援制度
社会保険
各種保険:健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険 ※健康保険:関東ITソフトウェア健康保険組合に加入
受動喫煙対策
喫煙室設置
選考形式
選考フロー
・書類選考 ・1次面接:テレシーデータサイエンス部長 ・2次面接:人事 + CARTA HOLDINGS CTO ・最終面接:テレシー代表取締役社長執行役員 + 取締役執行役員(開発局担当) ●注意事項 ・選考回数は増減する可能性があります。また面接官は変更となる場合があります ・1,2次面接はオンラインで実施可能です。最終面接は対面での実施を想定しています ・入社後のオンボーディングや就業支援を行うため、1次面接実施前までに適性検査を実施いたします ・ご入社のための条件すり合わせや疑問解消のため、選考の途中で人事面談を実施します ●バックグラウンドチェックについて 選考の途中で、バックグラウンドチェック(リファレンスチェック/コンプライアンスチェック)を実施します。当社と利用契約を締結したバックグラウンドチェックのサービス提供会社に対して、以下に掲げる応募者様の個人情報の開示(第三者提供)を行いますのでご承知ください。 ・応募者様の氏名 ・メールアドレス ・応募書類(履歴書、職務経歴書など) ＜バックグラウンドチェックのサービス提供会社＞ back check 株式会社 ・同社の個人情報保護方針 https://backcheck.co.jp/policy/privacy ・同社の反社会的勢力に対する基本方針 https://backcheck.co.jp/policy/against_anti-social_forces ※状況に応じて、バックグラウンドチェックを実施しない場合もございます。実施の際は改めて直接ご案内いたします。
補足情報
補足情報
本ポジションは、株式会社CARTA HOLDINGSで雇用、株式会社テレシーへ出向となります。
株式会社CARTA HOLDINGSの詳細情報
設立年月日
1999年10月8日
代表者
渡邉 英樹
資本金
16億1400万円
従業員数
1,563名
本社所在地
東京都港区虎ノ門2-6-1 虎ノ門ヒルズステーションタワー36F
事業内容
デジタルマーケティング事業／メディア＆コマース事業／人材関連サービス事業
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