AIエンジニア（基盤・強化学習）

【1】AIモデル基盤の設計・構築 -AI面接・評価ロジックを支えるモデルの設計・開発・運用 -LLMを中核とした推論パイプラインの構築と高度化 -モデルの品質・再現性・パフォーマンスを担保する基盤整備 【2】強化学習・学習サイクルの設計 -オントロジー構築や評価精度向上に向けた強化学習サイクルの研究・適用 -フィードバックを学習へ還元する仕組みの設計と検証 -データ基盤と連携した、継続的なモデル改善プロセスの構築 【3】公平性・アラインメントへの取り組み -評価AIの公平性・説明責任・安全性を担保する仕組みへの関与 -モデル／エージェントのアラインメント設計と検証 -ガバナンス要件を満たすモデル運用の実装 【4】研究知見のプロダクト実装 -研究的な探索結果を、実プロダクトへ実装可能な形へ落とし込み -AIエージェント基盤（マルチエージェント構成）への組み込みと検証 -知見の体系化・標準化による再現性の確立

当社のプロダクトは、累計50万回を超える受検データと、独自の公平性フレームワークの上に成立しています。 複数のAIエージェントが厳格なガバナンス要件下でブレずに連動できるのは、評価の精度・公平性・説明可能性を支えるモデル基盤があるからです。 「AI面接官」を産業インフラ級へと引き上げ、マルチプロダクト化と「人事OS」構想を本格化させるにあたり、AIモデルそのものの基盤づくりや、強化学習を含む学習サイクルの設計に踏み込めるAIエンジニアを募集します。 単に既存モデルを呼び出すのではなく、評価ロジックの根幹を研究と実装の両面から育てられる方を求めています。

サマリー:AI面接事業、採用自動化事業、人事AIプラットフォーム事業

書類選考 → AI面接 → カジュアル面談 → 1次面接 → 2次面接 → 最終面接　 ※選考回数、内容は変更になる場合もあります。