【Ai Workforce】シニアリサーチエンジニア_R&D

採用情報

事業概要

すべての経済活動のデジタル化を目指す株式会社LayerXは、Ai Workforce事業部において、「AIを業務に溶け込ませる」をコンセプトとした生成AIプラットフォーム「Ai Workforce」を開発・提供しています。

Ai Workforce事業部は2023年に発足した新規事業チームであり、幅広い業界のエンタープライズ企業パートナーとの取り組みを積み重ねてきました。大規模言語モデル（LLM）などのAIの技術は飛躍的に発展していますが、それ単体では本格的な業務で使うことが難しく、そのギャップを埋めるUX (AI-UX) を実現することを目指しています。

実証実験（PoC）ではなく、プロダクトとして既に続々とお客様にご導入いただいており、AIのポテンシャルを活かす更なるプロダクトの進化や、市場の拡大に取り組んでいます。

募集背景

• Ai Workforce事業部では日本を代表する大手企業に対して、生成AIプラットフォーム「Ai Workforce」の導入を推進し、企業の生産性向上に貢献しています。各企業では様々なビジネスドキュメント（契約書、決算書、発注書、請求書、提案書、その他）を用いて日々の業務を行っています。Ai Workforceでは、LLMを活用したワークフローエンジンやAIエージェントを開発し、お客様の複雑な業務を自動化することを目指しています。
• 現在、ご導入いただくお客様及びプロジェクト数が増えるとともに、ワークフローやAIエージェントをより高い品質や効率性で開発、実行、評価することが求められています。Ai Workforce事業部R&Dシニアリサーチエンジニアは、AIやLLM、AIエージェント等の新技術をプロダクトやビジネスで実践的に有効活用して課題解決するため、マルチモーダルナレッジグラフ構築、巨大で複雑なドキュメントのLLM/エージェント処理、AIエージェントの自動精度改善と評価基盤、あらゆる業務を自動化するエージェントシステム等、我々が直面する課題を実用的に解決することを目指します。

業務内容

• AIやLLM、AIエージェントをプロダクトに組み込むための応用技術を研究、検証、ツール化します。
• LLMを実用的に活用するプロダクトのためのR&Dとなります。最新技術からビジネス価値を生むことを目指します。
• LayerX全体の技術的ケイパビリティを底上げすることを目的とします。R&Dシニアリサーチエンジニアが成果を出すことで、LayerXがプロダクト開発で選択可能な新技術を広げます。
• Ai Workforceだけでなく、バクラクやコーポレートを含めた各部署と連携し、LayerXとして最も重要な技術研究領域を発掘して課題定義し、解決に向けて邁進します。

ポジションの魅力

• 実際に直面しているビジネス課題、技術課題について、AIやLLMを実用的に活用して解決する経験を得られます。
• AIやLLM、AIエージェントを実践的に応用します。学術研究では扱わない本番データと実業務に正面から立ち向かい、実世界の課題を研究と技術を通して解決します。

必要な条件/経験

• 日本語の業務ドキュメントを理解し、技術とビジネス両面でコミュニケーションが取れること。
• AI、LLM、生成AI、AIエージェント、および関連領域における英語の論文を理解し、再現実装および実用評価できること。
• Pythonを用いた基本的かつリーダブルなコーディング能力。
  • AIコーディングツール（Claude Code、OpenAI Codex、OpenCode、Cursor、Devin、GitHub Copilot等）を適切に利用し、コードレビューする能力
• LLMやAIエージェント等の生成AI技術を自ら調査し、開発、利用していること。以下はその一例。
  • RAG、AIエージェント、Multi-Agent、Agentic Workflow等の開発経験
  • MCPやA2Aの利用経験
  • OpenAI APIやGemini API等、LLM APIの利用経験
  • LLMだけでなく、VLM等マルチモーダルAIの開発、利用経験
  • 強化学習、探索アルゴリズム、最適化アルゴリズムの理解と経験
  • LLM as a Judge開発やハルシネーション対策、LLMのベンチマーク構築等の経験
  • LangSmithやLangFuse等のLLM利用を管理するシステムの利用経験
  • PyTorchなど深層学習フレームワークを利用した機械学習モデルの構築経験
  • データ分析、データサイエンス、データエンジニアリング、特徴量エンジニアリング等、機械学習やAIのためのデータ全般に関する経験
  • ナレッジグラフやグラフデータベースの構築経験
• お客様や社内のステークホルダーと共同して新しい技術を実用化し、プロダクトおよびビジネスで価値を生んだ経験。
• コンピュータサイエンス、情報学、機械学習または関連分野で修士号または博士号を有していること。または企業のR&Dで同等の実務経験があること。

望ましい経験/スキル

• 日本語および英語でのビジネスコミュニケーションが可能であること
• ソフトウェアやシステム開発の経験
  • Webアプリケーション開発、運用
  • クラウドを含めたインフラ開発、運用
  • データ基盤や機械学習基盤開発、運用
  • 汎用ライブラリ開発経験
• 特許出願および発明経験

こんな方と働きたい

• LayerXのミッション「すべての経済活動を、デジタル化する。」に共感する方
• 行動指針「徳 , Trustful Team , Bet AI , Fact Base , Be Animal」に共感する方
• LayerX羅針盤に共感する方

給与

当社規定による

※想定年収（目安）：10,000,000円〜（年2回査定タイミングあり）

ツール・開発環境など

使用ツール

• コミュニケーション: Slack, Google meet
• コラボレーション: miro, Figma
• ドキュメント管理: Notion
• AIツール: Gemini, ChatGPT

参考記事

• Ai Workforce Engineering Hiring Deck
• Ai Workforce Division Deck
• Ai Workforce事業部採用特設ページ
• Ai Workforce
• 「AIオンボーディング」の重要性とAi Workforceの挑戦
• CTOからエンジニアへ。AI・LLM事業部から生み出すLayerXの新しい歴史と価値（#LXエモカレ）
• "生成AI×プロダクト開発"で新たな価値をつくる。大企業が導入する「Ai Workforce」の開発の面白さ

雇用形態・ワークスタイル

雇用形態

• 正社員
  ※1 将来の正社員採用を目的とした副業での就業希望を歓迎します。その旨記載ください
  ※2 育児や介護を理由とした時短勤務も相談可能です。その旨記載ください
• 試用期間3ヶ月（この間の給与・待遇等に変わりはありません）

雇用体系

• フレックスタイム制（コアタイムなし）

ワークスタイル

• 東京本社または各支社、もしくはリモートワーク
  • 多様な方が柔軟に働きやすいようにリモートメインの働き方を受け入れています。(オフィス出社頻度はチームの状況により変化します。個別配慮が必要な場合は遠慮なくご相談ください)
• 副業、兼業OK

その他

• 圧倒的知的好奇心が満たされる職場環境
• 交通費実費支給
• 屋内禁煙

• LayerXのはたらきかた2026

DE&I Policy

• LayerXはあらゆる多様な方への機会提供の場でありたいと考えています。採用選考過程において、年齢・性別・国籍・人種・障がい・LGBTQ+・雇用形態、婚姻状況などは全く関係ありません。ミッションの実現と運営する事業内容に共感してくださる仲間を積極的に募集しています

• LayerX DE&I Policy
  └LayerXはDE&I Policyを策定しています。策定の背景については代表福島のnoteLayerXがコミットする「身の丈」DE&I(ダイバシティー&インクルージョン)をお読みください

勤務地

• 東京都中央区築地1-13-1 銀座松竹スクエア 5階

福利厚生

• 完全週休2日制（祝祭日、年末年始等）
• 社会保険完備
• 出産育児・介護休業制度
• 勉強会参加費用負担
• ウェルカム休暇（入社時に、半年後に付与される分とは別に有給3日付与）
• ライフサポート休暇(入社時に、半年後に付与される分とは別に有給4日付与　※取得条件あり)
• リフレッシュ休暇(6月30日在籍者に3日の有給休暇を付与)
  ※その他、相談に応じてメンバーの状況に配慮した働き方を推奨しています。ご不安な点は選考プロセスの際に遠慮なくご相談ください。

選考プロセス

主な選考プロセス

• (カジュアル面談)→書類選考→一次選考→二次選考→トライアル入社(1day)→最終選考->内定・オファー面談

• 選考意思を確認後、1~3回程度の面接を経て最終面接を実施します
  • プロセス中に、複数のメンバーにお会いいただくことがあります
  • 原則、オンラインで実施します。ご希望に応じてオフィス見学等オフラインのコミュニケーションを実施します
• 選考期間は概ね2~5週間程度です。候補者の状況によって、最短2日にまとめて実施するなど、希望に沿ったアレンジをすることがあります
• リファレンスチェックを最終フェーズにて依頼いたします。2名お願いできる方を準備進めていただけますと幸いです。詳しい概要はこちらからご確認ください。