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エンジニアリングマネージャー（EM）(RAG)の求人・転職情報

該当求人数 2 件

1~2件を表示

株式会社Works Human Intelligence

NEW

フルスタックエンジニア(大阪)(マネージャー候補)

エンジニアリングマネージャー（EM）

800～1,200万円

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

RAG

Microsoft Azure

Java

正社員

大阪府大阪市

【役割】高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明【所属部署・配属組織】2026年6月現在アドバンスドテクノロジー部門約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在【特徴・チームワーク】・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

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フルスタックエンジニア(大阪)(マネージャー候補)

エンジニアリングマネージャー（EM）

正社員

800～1,200万円

大阪府大阪市

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

RAG

Microsoft Azure

Java

株式会社Works Human Intelligence

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株式会社メドレー

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全社AI推進責任者候補(AI Transformation Lead)

エンジニアリングマネージャー（EM）

1,000～1,500万円

Slack

AWS

TypeScript

生成AI・LLM

Python

Google Cloud Platform(GCP)

正社員

東京都港区

生成AIを活用し、事業経営にとって本質的な価値を生み出すことについて徹底的に考え抜き、生成AI活用の最新事例を自ら作り上げていただくことを期待します。急速に進む技術革新の中で、事業・プロダクトの両方の成長に対して主体的に関与し、推進し、意思決定する機会を得られるダイナミックなポジションです。 ●全社AX戦略の設計・実行およびAIネイティブ化の推進・経営課題から逆算したAI活用ロードマップの策定と投資戦略の統括・人とAIの協働を前提とした業務・プロダクトの再設計と自律化の推進・次世代AI(Agentic AI / Physical AI 等)を見据えた中長期戦略の構想・実装 ●実効性のあるAIソリューションの設計・実装・自らDify, n8n, 各種API等を駆使し、業務フローを劇的に変えるAIエージェントやワークフローの構築・ローカルAIエージェントを活用した業務プロセスの再設計・高度化 ●AIガバナンスと組織文化の醸成・安全かつ迅速な全社AI展開を実現するためのAIガバナンス設計および活用ガイドラインの整備・全社AIイネーブリング戦略の設計および実行(コミュニティ形成・教育体系の構築) 技術環境(全社共通の一例) ・クラウドインフラ　AWS, Google Cloud, Azure ・コラボレーション　Google Workspace, Slack, Confluence, Linear, GitHub etc. ・AI関連ツール　Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Devin, Langfuse etc. ・思考支援・問題解決ツール　ChatGPT, Gemini, Claude, NotebookLM ・AI 開発プラットフォーム　Dify, n8n ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

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