AIオンボーディングエンジニア（事業統括部Applied AIグループ）

【配属部門について】 Applied AIグループは、「AIの能力を業務で最大限発揮させられる環境を作ること」を目的としたチームです。AIツールを作ることだけではなく、AIに渡すべき社内コンテキストを整備し、情報をAPIで取得可能な状態にし、業務ワークフローをAIフレンドリーに設計すること、そしてそれらのアクションがAIのパフォーマンスに与える影響を定性・定量的に評価し、継続的なリソース投下の正当性を証明することで、事業におけるAI活用を促進することが主な業務です。「普通のことを普通に徹底的にやる」ことで、AIの成果を最大化することに取り組んでいます。 チーム構成▽ グループマネージャー（30代男性）1名 メンバー：（20〜30代男女）数名 ※事業統括部内の少数精鋭チーム 【募集背景】 AIによる成果 = ①使えるAIの能力 × ②AIの能力の発揮度合い ①はOpenAI、Anthropic、Googleが日々改善してくれます。しかし②は、私たちの内部にしかない情報を、AIが理解できる形に整える「私たちの努力」なしには決して上がりません。全社的なAI活用基盤の構築を加速するため、この領域を専門とするメンバーを募集します。 【本部門における課題】 ・情報にラベルがついていない ・情報がAPIでやり取りできる状態になっていない ・情報が一つの場所にまとまっていない ・情報が更新可能性が高い形式で整理されていない（PDF等で管理されており、AIにとってホワイトでない環境に置かれている） これらの課題を解決し、AIが自律的に業務コンテキストを取得・活用できる環境を構築することが求められています。また、これらの課題解決の成果を、Ragas等の評価ライブラリを用いて評価し、継続的なリソース投下の正当性を証明することも、私たちの重要なミッションです。 【現在進行中のプロジェクト】 ・coincheck-rules-central リポジトリの整備と利用促進: AI向けコンテキスト（業務ルール、組織情報、ビジネス要件）の構造化と各プロジェクトへの横展開 ・MCPサーバ群の開発・運用: Slack、Jira、Confluence、社内DBからの情報を、AIエージェントが自律的に取得・加工できる仕組みの構築 ・プロジェクト推進支援: 新規事業プロジェクトにおけるAI活用基盤の設計・運用（日報自動生成、進捗監視、成果物間のトレーサビリティ検証） ・Flow-to-Stockパイプライン: 動的情報（Slack/Jira）から静的マスタ（ドキュメント）への情報蒸留プロセスの自動化 【主に担当していただくこと】 ・AIに渡すコンテキスト（業務ルール、組織情報、ビジネス要件）の構造化・メタデータ設計 ・MCPサーバ（Model Context Protocol）の開発・運用 ・Cursor MDCルール等のコンテキスト連携システムの設計・保守 ・社内情報ソース（Slack、Jira、Confluence、HR-DB等）との連携設計・実装 【入社してまずお任せしたいこと】 ・coincheck-rules-central リポジトリの構造理解と既存MCPサーバの動作確認 ・既存コンテキスト資産の品質向上（ラベル整備、メタデータ拡充） 【将来的にお任せしたいこと】 ・新しい情報ソースへのMCP連携設計・実装 ・コンテキスト管理のベストプラクティス策定 ・社内エンジニアへのAIオンボーディング支援の仕組み化 ・AIガバナンスルールの策定・運用支援 【この業務を通して得られる経験や、出来ること/魅力】 ・AIと真剣に向き合う環境: 「AIを使っている」ではなく「AIと共に働く」ことを本気で設計している組織 ・思想を持った仕事: 技術的な実装だけでなく、「なぜそう設計するのか」を言語化し続ける文化 ・影響範囲の広さ: 全社のAI活用基盤を設計する、レバレッジの効く仕事 ・新しい職種の開拓: 「AIオンボーディングエンジニア」という、まだ世の中に確立されていないキャリアパスの開拓 【開発環境/使用ツール】 ・言語：Python（FastMCP, FastAPI）、Go、Ruby on Rails ・AIツール：Cursor, Claude Code ・コンテキスト管理：Markdown, YAML, MDCファイル ・外部連携：Slack API, Atlassian API (Jira/Confluence), Google Workspace API, Workato ・バージョン管理：GitHub ・コミュニケーション：Slack ・プロジェクト管理：Jira, Confluence

・Python等のプログラミング言語でのAPI開発経験（MCPサーバ開発に活用） ・Cursor、Claude、Code等のAIコーディングツールの深い利用経験 ・情報設計・メタデータ設計の経験（ラベリング、タグ設計、ディレクトリ構造設計など） ・API連携の実装経験（Slack API、Atlassian API、Google Workspace API等いずれか）

・「普通のことを普通に徹底的にやる」ことを楽しめる人: 派手なAIプロダクトを作ることより、情報の整理・構造化・ラベル付けに価値を見出せる ・抽象化と具体化を行き来できる人: 雑多な業務情報から「AIが理解しやすい構造」を設計できる ・「やらないこと」を決められる人: すべてを作ろうとせず、外部ツール・世界の進歩に任せる領域を見極められる

500万円〜900万円（給与形態：年俸制）

※経験、能力、前職での給与などを参考に、規定に従い決定いたします。

416,667円〜750,000円

317,461円〜571,429円

賞与：2回 昇給：2回

99,206円〜178,571円

・AI・機械学習エンジニア

Go、Python

Ruby on Rails

GitHub、Slack、JIRA、Confluence

正社員

あり（3ヶ月）

フレックスタイム制

・清算期間と1ヶ月の総労働時間：毎月1日～末日 所定労働時間：8時間×月の所定労働日数を満たす必要があります。 ・標準労働時間：1日8時間（部署により基本勤務時間は異なる）

12:00〜15:00

月40時間

〒150-0044 東京都渋谷区桜丘町渋谷サクラステージＳＨＩＢＵＹＡサイドＳＨＩＢＵＹＡタワー２７階 （最寄駅：各線「渋谷」駅 徒歩2分）

出社推奨ですが部署判断でフルリモートも可能です。 ※本ポジションは原則フルリモート可能です。

フルリモート（地方在住 不明）

健康保険、雇用保険、厚生年金保険、労災保険

（健康保険※IT健保）

受動喫煙防止措置

リモートワーク制度

121日

土日祝休み、有給休暇、年末年始休暇、完全週休二日制、リフレッシュ休暇、慶弔休暇

・生理休暇 ・特別休暇（会社が認める日数としている）

育児休暇、産前産後休暇、介護休暇、看病休暇

残業手当、通勤手当、住宅手当

・住宅補助手当（一定基準を満たした方） ・待機手当（夜間対応がある部門のみ）