【東京・大阪・福岡】新規事業を支える生成AIエンジニア(AIエージェント・業務ツール開発)

クライアント支援と自社サービス開発で、AIを活用した機能の実装・サーバー公開・運用改善を担当します。チームリーダーと目的・仕様・安全面を確認し、一つの機能や改善から取り組んでいただきます。 ● 取り組むテーマの例 ・「何をしたいか」からSkills・Agentを探し、Jevで関連度を評価するAI検索・共有・再利用の基盤 ・Web情報を継続収集し、生成LLMの要約とJevによる独自条件の判定を組み合わせるモニタリングツール ・集めた情報の重複・更新を整理し、ナレッジ検索(RAG)と必要なWeb検索で根拠付きの回答を返すAIエージェント ・議事録・報告書・SQL作成を支えるSkillsや、MCP・CLIを通じた外部ツール連携による業務の自動化 ・CSV・Excelを外部へ送らず、列の対応や数値の大小関係を保って加工する、AI活用向けのデータマスキングツール ・モデルの使い分け、検索候補の絞り込み・バッチ処理・キャッシュで、品質・速度・API費用を改善する仕組み ・AIエージェントに任せる作業が増えても全体像と進捗を見失わないよう、Agentが更新するWBS・タスクボードを設計・運用する仕組み ・Dots、GrokBot、Muse等の最新AIツールの利用・研究と、業務やサービスへの活用方法の検証 ● 日々の業務の進め方 Vibe Codingで試作し、生成された処理の流れと結果を確認。API連携・環境設定を整え、認証・権限・秘密情報の扱いをチェックし、テスト・レビューを経てサーバーに公開します。公開後もログや利用状況を見て、使いやすさと安定性を改善します。 「全部を毎回AIに渡す」は本当に必要か。APIの呼び出し回数・入力量を確かめ、ルール処理、候補を絞る検索アルゴリズム、まとめ処理、結果の再利用をAIと相談して検討します。業務に合うモデルと推論レベルも比較し、実データで品質・速度・費用を評価。改善方法はチームで考え、効果を確かめながら育てていきます。 ● ～新規事業立上げ×チーム作りを通し起業家に～ 弊社のミッションは「新規事業を生み出すこと」「CXOを輩出すること」です。 大手企業をクライアントとした事業立上げプロジェクト及びプロジェクトからカーブアウトする自社事業の立上げを行い、一定の実力がつくと即自分の組織・チーム・新ビジネスモデルを創っていきます。 上記過程を通し、起業家に必要な修羅場経験(失敗しながら成功の道を見出すハッチング)、チーム組成し率いる真のリーダーシップ形成、実務と直結した営業・マーケティング・財務・法務等の生きた知識習得などを行っていきます。また、直近の全社戦略的として、AI技術を新規事業に組み込むことと、AIを活用したビジネスモデル創出を重視しています。 社員一人一人が事業立上げを通じ、泥臭い現場経験や修羅場を潜り抜ける経験を積み、チーム一丸を作り出せる”起業家”の集団となることを目指しています。 困難な課題、厳しい意思決定の瞬間、経験したことのない修羅場を乗り越える中で自分の強みを伸ばし(強み=CxOの”x”要素)、正解がわからない状況を仲間とともに乗り越え、強い事業立上げチームを作ることに全社員が取り組んでいます。 ● 入社～1年後の成長ステップイメージ 社員の多くは元々新規事業立上げ未経験者ですが、採用面接から成長工程を意識しており、 下記ステップを着実に進めることで素早い成長を目指します。 (1)採用面接 : 面接官が応募者の強みを掘り起こし、長期目標や成長に向けたロードマップのすり合わせ (2)新人研修 : 成長を実現のための考え方・事業創出/成長プロセスについて学び、ロードマップをアップデート (3)強み磨き : クライアントの事業立上げ支援案件に携わるにあたり、どのように価値を提供するのか、その中でどう成長するのか仮説を考え、上司・同僚とともに案件を遂行する中で、事業立上げに役立つ強みを磨く (4)クライアントの期待値越え : クライアントの期待値を越え続けることで、自社事業立ち上げに協力してくれる信頼関係を構築。信頼関係構築が見えてきたら、自身の部下を採用する権利を獲得し、事業立上げに向けたチーム作りを開始。

● 環境の特徴 ・使う人の反応を近くで見ながら、業務の困りごとをサービスに変えられます ・AI活用からAPI連携・安全な公開・運用改善まで、一つのサービスを育てる経験ができます ・クライアント支援で見つけた課題や自分の提案を、自社サービスの種として試せます ● プライマルでの成長 「AIで作れる」から、「安心して使われ続けるものを作れる」へ。最初は一つの機能や改善を担当し、レビューを受けながら設計・検証・運用の力を伸ばせます。経験に応じて機能提案や新しいサービスづくりにも挑戦できます。 ● 実践的な学習環境 ・チームリーダーとの相談・レビューで、設計と安全性の確認方法を学べます ・API費用と品質を実測し、仕組みの工夫で改善する経験を積めます ● 使用する主なツール・技術 ・AIによる開発・作業支援 : Codex、Claude Code、ChatGPT、Dots、GrokBot、Muse ・AIモデルの活用 : 生成LLMのAPI、TypeSafe Jev(分類・判定) ・AIの機能拡張・外部連携 : Skills、Plugin、MCP、CLI、API 担当テーマに応じて活用します。 ● 社風 プライマルは、クライアントの新規事業を支援しながら、自分たちも事業づくりに挑む会社です。「挑戦と成長」を大切にし、まず小さく試し、うまくいかなかったことも次の改善につなげます。役職や入社年次に関係なく、気づいたことやアイデアを持ち寄り、チームで形にしていく文化があります。

・Codex、Claude Code等を使い、Webアプリや業務ツールを作ったVibe Codingの経験 ・Skills・Plugin・MCPの役割と違いを理解し、既存の仕組みを導入・設定してAIと外部ツールを連携できる方 ※特定言語の実務経験や開発年数は問いません。個人開発も対象です。設計や公開前の確認は、チームでレビューしながら進めます

・Skills・Pluginの作成、MCPサーバーとの連携、AIエージェント・RAGの構築 ・AIやドキュメントを活用して、サーバーへの配置・環境設定、APIの利用申請・認証・呼び出し、公開後の動作確認を行った経験 ・APIキーのサーバー側での管理、認証・権限・入力検証などの基礎知識と、AIが作った処理を検証する姿勢 ・生成LLMとJev(TypeSafe)等の判定モデルの得意領域・限界を理解し、LLMの推論(思考)レベルも含めて品質・速度・費用のバランスを考える意識 ・モデル選択・推論レベルの調整、ルール処理・キャッシュ・バッチ処理・検索候補の絞り込みによる品質・速度・費用の改善 ・データベース連携、テスト・ログ・利用量制限など、Webサービスの運用改善

・新しいAIを試すとき、「どの仕事で役立つか」まで考えたくなる方 ・AIの提案にも「この処理は必要？」「もっと少ない呼び出しでできる？」と問いかけられる方 ・小さく作って検証し、相談・レビューを通じて改善を重ねたい方

正社員

428～780万円

(マネージャー:1000～2000万 プロジェクトリーダー:550～1060万) ●昇格平均年数 ・プロジェクトリーダー:約2年(最短1年3ヵ月) ・マネージャー:3年8か月(最短2年10カ月) ・CxO:5年4か月(最短8カ月) ●昇格時平均年齢 ・プロジェクトリーダー:27.8歳 ・マネージャー=31.8歳 ・CxO=33.6歳(最年少25歳)

東京都港区芝1-6-10芝SIAビル3F 大阪府大阪市中央区久太郎町3丁目1番29号　本町武田ビル3F 福岡県福岡市中央区天神4丁目8番25号　オフィスニューガイアNIKKO天神7F 転勤の可能性あり ※担当するプロジェクトにより、クライアントのオフィスに勤務することもあります。 ※拠点ごとに採用を進めています。また、自分のチームを作り、新たな拠点を設けることも可能です。

9:00～18:00 (休憩60分)

年間休日120日、完全週休2日制(土・日)、祝日、夏季休暇(有給消化にて取得)、年末年始休暇、忌引休暇

書籍購入費全額補助、成長表彰制度、イノベーションコイン、近住支援制度、副業不可、交通費全額支給 ※近住支援制度:クライアントオフィス及びPrimalオフィスから徒歩20分圏内(*Googlemapで測定​)に住む場合、月3万円以上の補助

雇用保険、労災保険、健康保険、厚生年金保険

屋内全面禁煙(オフィスによって喫煙室あり)

書類選考 → 一次面接(メンバー・マネージャー)→最終面接(役員・メンバー) ※候補者様とよりあったチームとマッチングできるよう、パネル面接形式を行っております