新規事業担当エンジニア

■採用背景
既存事業の改善に加え、今後はAI、データ活用、医療・ヘルスケア領域の知見を組み合わせた新規サービス開発を強化していきます。特に、LLM、機械学習、RAG、外部AI API、社内データを活用し、PoCからMVP、PMF検証までを高速に回せる開発体制が必要です。

本ポジションでは、完成された要件に基づいて開発するだけではなく、事業仮説の検証段階から関わり、プロダクトの立ち上げをエンジニアリング面から推進することを期待します。

■ミッション
「AIを組み込んだ新規サービスの仮説検証、PoC、MVP開発、PMF検証を、スピードと品質のバランスを取りながら推進する」をミッションに、研究開発職ではなく、AIをプロダクト価値に変換するアプリケーションエンジニアとしての役割です。

■主な職務内容
●新規サービスの企画段階からの技術検討、実現可能性検証
●AI、LLM、機械学習モデル、RAG、外部APIを活用したPoC開発
●Python / TypeScript / React / Node.js / AWS / Google Cloud などを用いたプロトタイプ・MVP開発
●ユーザー検証、業務検証、データ検証に必要な最小限の機能設計・実装
●LLM API、Embedding、Vector Database、検索、プロンプト設計、評価基盤などの実装
●既存データ、外部データ、ユーザー入力データを活用したサービス設計
●PM、事業責任者、デザイナー、営業、専門家との連携
●PoCで終わらせず、MVP・β版・正式版に進めるためのアーキテクチャ設計
●AI出力の品質評価、ハルシネーション対策、ログ収集、改善サイクルの構築
●セキュリティ、個人情報、権限管理、監査ログなどを踏まえた実装
●新規サービスの技術選定、開発プロセス整備、ナレッジ化

【利用技術】
■開発言語: Python, TypeScript
■開発フレームワーク: React, Vue3, Node, PyTorch, CatBoost / LGBM
■クラウド: AWS(CDK, Aurora Serverless, ECS, SageMaker等)、Google Cloud(Cloud Run, BigQuery, Vertex AI等)
■開発ツール: GitHub Copilot, Devin, Docker Desktop, Gemini for Google Workspace, ChatGPT Plus

【CTOの経歴】
2006年、慶應義塾大学大学院にてAIの研究に携わりながら、位置情報スタートアップの創業に参画。取締役CTO、取締役副社長を歴任し、同社を大手通信企業に売却。
2019年よりヘルスケア業界に転じ、株式会社ケアネットに入社。新規事業会社の立ち上げや新規サービスの立ち上げ等に従事し、現在は執行役員CTOおよびグループ会社取締役として、グループ全体でAIサービスの事業化に取り組む。

■ケアネットの特徴
・安定の医療×IT企業で上場のため、経営安定感〇
・少数精鋭のため社員感の距離が近く、コミュニケーションがとりやすい
・製薬会社や医療関係者を結ぶプラットフォームビジネスで成長性が高い

【40万人を超える医療従事者が利用する医療情報専門サイト】
同社は「情報技術と映像の力で明日の医療をもっとよくする」ことをミッションとし、
インターネットを通じて医師・医療者の日常臨床に役立つ記事や動画等の情報を
お届けするとともに、製薬企業に対し、医薬情報提供活動を効率的に行う
ソリューションを提供しています。

※展開サービス※
製薬会社向け:医薬情報提供サポート「MRPlus」、「Web講演会」等
医療関係者向け:医療ポータル「CareNet.com」、論文検索・管理ツール「PubMedCLOUD」、
臨床医学チャンネル「CareNeTV」等

【製薬企業・医療従事者双方のニーズに並走したサービス展開】
生活習慣病からスペシャリティ(がんや希少疾患など)への情報提供の充実を望む製薬企業、
医療従事者双方のニーズに応えるべく、がん治療に関わる専門家医師を抱えるフェーズワン社との
業務提携や、キーオピニオンリーダーの生の声を届けるため、
ソーシャル機能を備えた医療・医学ニュースサイトをオープンするなど、
製薬企業、医療従事者双方のニーズをマッチングさせるためのサービス提供に力を入れております。

【必須】
・Webアプリケーションまたは業務アプリケーションの設計・開発経験
・PythonまたはTypeScriptを用いた開発経験
・API、DB、認証、画面、バッチ、クラウド環境を含む基本的なアプリケーション開発経験
・AWSまたはGoogle Cloudを用いた開発・運用経験
・LLM API、RAG、Embedding、Vector Database、プロンプト設計のいずれかに関する実装経験、または自走してキャッチアップできる基礎力
・不確実性の高い状況で、PoCやMVPを素早く作り、検証結果を踏まえて改善できること
・非エンジニアと連携し、事業仮説を技術仕様に落とし込めるコミュニケーション能力
・日本語での業務遂行能力

【尚可】
・AI、LLM、RAG、機械学習を組み込んだ商用サービスまたは社内プロダクトの開発経験
・LangChain、LlamaIndex、OpenAI API、Anthropic API、Vertex AI、Bedrock、Azure OpenAIなどの利用経験
・Vector Database、全文検索、レコメンド、自然言語処理に関する実装経験
・React / Next.js / Node.js によるフロントエンド・バックエンド開発経験
・機械学習モデルの基礎理解、scikit-learn、PyTorch、TensorFlowなどの利用経験
・MLOps、LLMOps、評価データセット、プロンプト評価、A/Bテスト、ログ分析の経験
・新規事業、スタートアップ、0→1プロダクト、プロダクトディスカバリーへの関与経験
・ユーザーインタビュー、仮説検証、PMF検証への関与経験
・個人情報、医療情報、機密データを扱うサービスの開発経験

【求める人物像】
・仕様が固まっていない段階から、自ら仮説を整理し、動くものを作れる方
・AI技術そのものよりも、AIを使ってユーザー価値を生むことに関心がある方
・完璧な設計よりも、検証速度と将来の拡張性のバランスを取れる方
・エンジニアリングだけでなく、事業・ユーザー・業務フローに関心を持てる方
・PoCで終わらせず、MVP、PMF、運用まで見据えられる方