Applied AI Engineer - BtoC Product

【ポジションの意義・背景】

優れたAI基盤（プラットフォーム／ハーネス）は、それ自体では価値を生みません。基盤の上で、ユーザーが「Wow」と感じる体験を、圧倒的なスピードで形にしてこそ価値になります。「人はエンジンではなく車を買う」。このポジションは、その車を実際に走らせ、ユーザーの元へ届ける役割です。

本ポジションは、プロダクトサイドで AI 機能を実装し、市場に届けることに責任を持つ Applied AI Engineer です。プラットフォームチーム／ハーネスチームが提供するプリミティブを組み合わせ、プロンプトエンジニアリング、UIの作り込み、ラピッドプロトタイピング、実験のイテレーションを通じて、ユーザー体験を短サイクルで磨き込みます。Third Intelligenceの開発チームが実践する「短いサイクルでプロトタイプを作り、実験で検証し、素早く学ぶ」開発スタイルの中核を担い、AIプロダクトの実際の使い勝手（情報の正確性、タイムセンス、レスポンスの速さ）をプロダクト目線で引き上げていただきます。

【業務内容・期待成果】

AI機能のプロダクト実装と高速デリバリー

• プラットフォーム／ハーネスのプリミティブを組み合わせ、ユーザー向けのAI機能を短サイクルで実装・リリースする
• プロトタイプ→実験→学習のループを高速に回し、市場からの学びをプロダクトに反映する

プロンプトエンジニアリングと体験品質の作り込み

• プロンプト設計・検証・改善を通じて、AIの応答品質（正確性・タイムセンス・トーン）をプロダクト水準まで引き上げる
• UIの作り込みとプロンプトの両輪で、モデルの能力をユーザー体験として最大化する

実験基盤を活用したデータドリブンな改善

• フィーチャーフラグ・A/B実験・メトリクスを用いて仮説検証を行い、定量データに基づいてイテレーションする
• 実験結果から次の打ち手を定義し、体験の継続的な改善を主導する

プラットフォーム／ハーネスチームへのフィードバック

• プロダクト実装で得た知見を、必要なプリミティブの要望としてプラットフォーム／ハーネスチームに還元し、基盤の進化をプロダクトドリブンに促す

品質基準とAIネイティブな開発プラクティスの実践

• AI生成コードを人間のコードと同等以上の基準で扱い、spec-driven／エージェンティックなワークフローを実務で活用する

【主な技術スタック・開発環境】

• 業務ツール: GitHub / Slack / Notion / Figma
• AIツール: Claude Code / Cursor / ChatGPT / Gemini / Grok
• 技術スタック: TypeScript / React / Swift / Kotlin / Python / Go / AWS / Datadog
• 関連領域: プロンプトエンジニアリング / LLM API 統合 / MCP / フィーチャーフラグ・実験基盤 / ラピッドプロトタイピング

【ポジションの魅力】

• モデルの能力を「実際のプロダクト体験」に変換する、最もユーザーに近い最前線で、大きな裁量を持ってスピード感高く開発できます。
• 少数精鋭のトップタレント組織の中で、あなたの実装とプロンプト・UIの判断が、ユーザー体験とプロダクトの成否に直接的なインパクトを与えます。
• ラピッドプロトタイピングと実験のループの中で、AIプロダクトの「勝ち筋」を自ら見つけ、形にしていく手応えがあります。

【応募資格（必須・歓迎）】

■必須

• ソフトウェア開発全体における7年以上の実務経験
• ユーザー向けプロダクト（BtoC 等）の機能開発・リリース・運用における実務経験
• LLM / 生成AI をプロダクトに統合した実装経験（プロンプト設計・検証・改善を含む）
• プロトタイピングと実験のサイクルを高速に回し、短期間で成果を出した経験
• プロダクト目線での意思決定能力（ユーザー体験・データに基づく優先順位づけ）
• AIネイティブな品質基準を理解し、AI生成コードを人間のコードと同等以上の基準で扱えること
• ビジネスレベル以上の日本語会話能力
• ビジネスレベル以上の英語会話能力

■歓迎

• フィーチャーフラグ・A/B実験基盤を用いたデータドリブンなプロダクト改善の経験
• プロンプトエンジニアリングやエージェンティックなワークフローの実践的な深い知見
• モバイル（iOS / Android）またはフロントエンドでのユーザー向けAI機能の実装経験
• 0→1 のプロダクト立ち上げ、またはラピッドプロトタイピングチームでの開発経験
• MCP（Model Context Protocol）やツール統合を用いたAI機能の実装経験
• AIツールや自動化を活用した開発プロセス・生産性の継続的改善