디엔에이에서 HRTech 영역의 AI 애플리케이션 개발 엔지니어를 모집합니다. LLM을 활용하여 인사 및 조직 개발의 난제를 해결하는 것이 핵심 임무입니다. RAG 아키텍처 구축 및 AI 모델 평가 사이클 확립을 주도할 분을 찾습니다. Python과 Google Cloud 환경에서의 개발 경험이 필수적입니다. 기술적 난이도가 높은 과제를 해결하며 성장하고 싶은 분들의 많은 지원 바랍니다.
【募集背景・ミッション】
「人」という複雑なデータに、LLMで挑む。
私たちは人事・人材開発・組織開発の領域において、データとテクノロジーを活用した課題解決を目指しています。「人の評価」や「組織の相性」といった、これまで定量化が難しかった領域に対し、基盤モデル(LLM)を活用し、新たな解を導き出すことがミッションです。開発の中核メンバーとして、技術選定からアーキテクチャ設計まで裁量を持って推進していただく方を募集します。
【主な業務内容】
基盤モデル(APIまたはオープンソースモデル)を活用し、以下の領域をリードしていただきます。
技術的なチャレンジポイント
高度なLLM実装: 単なるプロンプトエンジニアリングに留まらず、RAGアーキテクチャの構築や、必要に応じてRLHF・プリファレンス・ファインチューニングなどのポストトレーニングまで実施します
評価サイクルの確立: 正解が曖昧なHR領域において、AIの出力精度をどう評価するか。評価手法の選定から基盤構築までを担います 【具体的な業務内容】
アプリケーション開発: 人事・人材開発・組織開発領域向けアプリケーションの設計・開発・運用
データとLLMの連携: 既存データソース(RDBやBigQuery等)と基盤モデルの連携(RAGアーキテクチャの構築など)
AI実装: 効果的なプロンプトエンジニアリングの探求や、必要に応じたRLHFやプリファレンス・ファインチューニングなどのポストトレーニング
UI/UX: プロダクトマネージャーやデザイナーと連携したUX/UIの設計および継続的な磨き込み
データ戦略: AIの精度向上に必要なデータの定義、収集、拡充計画の策定
折衝・調整: データソースを管轄する他部門・ステークホルダーとの調整、折衝
【技術スタック】
ツール/言語: Python, SQL(高度な抽出・調査)
データ基盤: Google Cloud, BigQuery
その他: GitHub
【キャリアパスの方向性】
本ポジションは、以下のようなキャリアを築きたい方に最適です。
技術的難易度の高い課題をリードし、技術面から牽引するテックリードやエンジニアリングマネージャー
HR領域のドメイン知識にも精通していく経験を積むことでAIとHRを掛け合わせたAIプロダクトマネージャー 【チーム環境】
チーム連携と改善: プロダクトマネージャーやデザイナーと連携し、「使い手にとっての価値」を追求します。具体的には、UX/UIの設計・磨き込みを行い、評価手法の選定や評価基盤の構築を通じて継続的な評価サイクルを実現します。
少人数で風通しがよく、賞賛する文化があります。スクラムスタイルでの運営に加え、読書会等でのナレッジ共有も活発です。
【募集背景・ミッション】
「人」という複雑なデータに、LLMで挑む。
私たちは人事・人材開発・組織開発の領域において、データとテクノロジーを活用した課題解決を目指しています。「人の評価」や「組織の相性」といった、これまで定量化が難しかった領域に対し、基盤モデル(LLM)を活用し、新たな解を導き出すことがミッションです。開発の中核メンバーとして、技術選定からアーキテクチャ設計まで裁量を持って推進していただく方を募集します。
【主な業務内容】
基盤モデル(APIまたはオープンソースモデル)を活用し、以下の領域をリードしていただきます。
技術的なチャレンジポイント
高度なLLM実装: 単なるプロンプトエンジニアリングに留まらず、RAGアーキテクチャの構築や、必要に応じてRLHF・プリファレンス・ファインチューニングなどのポストトレーニングまで実施します
評価サイクルの確立: 正解が曖昧なHR領域において、AIの出力精度をどう評価するか。評価手法の選定から基盤構築までを担います 【具体的な業務内容】
アプリケーション開発: 人事・人材開発・組織開発領域向けアプリケーションの設計・開発・運用
データとLLMの連携: 既存データソース(RDBやBigQuery等)と基盤モデルの連携(RAGアーキテクチャの構築など)
AI実装: 効果的なプロンプトエンジニアリングの探求や、必要に応じたRLHFやプリファレンス・ファインチューニングなどのポストトレーニング
UI/UX: プロダクトマネージャーやデザイナーと連携したUX/UIの設計および継続的な磨き込み
データ戦略: AIの精度向上に必要なデータの定義、収集、拡充計画の策定
折衝・調整: データソースを管轄する他部門・ステークホルダーとの調整、折衝
【技術スタック】
ツール/言語: Python, SQL(高度な抽出・調査)
データ基盤: Google Cloud, BigQuery
その他: GitHub
【キャリアパスの方向性】
本ポジションは、以下のようなキャリアを築きたい方に最適です。
技術的難易度の高い課題をリードし、技術面から牽引するテックリードやエンジニアリングマネージャー
HR領域のドメイン知識にも精通していく経験を積むことでAIとHRを掛け合わせたAIプロダクトマネージャー 【チーム環境】
チーム連携と改善: プロダクトマネージャーやデザイナーと連携し、「使い手にとっての価値」を追求します。具体的には、UX/UIの設計・磨き込みを行い、評価手法の選定や評価基盤の構築を通じて継続的な評価サイクルを実現します。
少人数で風通しがよく、賞賛する文化があります。スクラムスタイルでの運営に加え、読書会等でのナレッジ共有も活発です。
月給:504,167円〜1,473,334円(勤務体系によって変動します。給与は選考を通じて決定いたします)
【雇入れ直後】
株式会社ディー・エヌ・エー/渋谷オフィス(本社) またはリモートワークのために自宅及び自宅に準ずる場所として会社が認めた場所
東京都渋谷区渋谷二丁目24番12号 渋谷スクランブルスクエア
※喫煙環境 屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
株式会社ディー・エヌ・エー/横浜新井ビルオフィス またはリモートワークのために自宅及び自宅に準ずる場所として会社が認めた場所
神奈川県横浜市中区尾上町1丁目8番地 関内新井ビルディング
※喫煙環境 屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
株式会社ディー・エヌ・エー/横浜BASEGATEオフィス またはリモートワークのために自宅及び自宅に準ずる場所として会社が認めた場所
神奈川県横浜市中区港町1丁目1番1 ベースゲート横浜関内タワー
※喫煙環境 屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
【変更の範囲】
会社の定める事業場(リモートワークを行う場所を含む)
正社員
◆勤務制度および時間
フレックスタイム制
・始業および終業の時間は労働者の決定により委ねる(当社規定による)
・標準となる1日の労働時間:7時間45分(当社規定による)
・コアタイム:なし
※一斉休憩の適用除外あり
◆月給内訳
①役割期待給 + ②ライフプラン手当(正社員のみ)
①役割期待給
・基本給 331,917円〜881,334円
・職務給 172,250円〜442,000円 ※時間外割増賃金(45時間相当分※1)に代えて支給 ※1 精算期間における労働時間の合計が、法定労働時間の枠を超えた場合に、その超過部分の時間外割増賃金(45時間相当分)として支給する
45時間を超過する部分の時間外割増賃金に関しては、別途支給あり(当社規定による)
②ライフプラン手当(正社員のみ)
・7万円〜15万円
ライフプラン手当は会社が定める確定拠出年金制度及び確定給付企業年金制度の掛け金として拠出することができる手当 ◆賞与:年2回(6月/12月、正社員のみ)
経験・業績・貢献に応じて当社規定により決定
◆給与改定:
年2回(5月/11月)
変化のスピードが早い業界であることを鑑みて、適切な評価を行うための目標設定面談を実施
◆時間外・深夜・休日勤務
あり(※当社規定および個別労働契約による)
◆業務内容
【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容
【変更の範囲】会社の定める業務
休日/諸手当
◆休日
土日祝日、年末年始、会社の指定した休日(当社規定による)
◆有給休暇
入社初年度は入社月に応じて最大12日、入社次年度以降15日〜20日
◆特別休暇(参考:https://csr.dena.com/employees/hrdata/)
慶弔休暇、生理休暇、育児休暇など
◆諸手当
通勤交通費、リモートワーク手当、児童手当など
あり(試用期間:原則3ヶ月、試用期間中も待遇に変更なし ※当社規定による)
◆詳細な福利厚生は以下のURLを参照
https://dena.com/jp/recruit/welfare/
◆各種保険
健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、GLTD(団体長期障害所得補償保険)
◆退職金制度
なし
(但し、退職時に退職所得控除適用にて受取可能な「選択制確定給付企業年金制度」あり)