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比較する項目
仕事内容
- AIモデルを利用するAPIやバックエンドを設計・実装する。
- LLMやマルチモーダルAIを画面と業務フローに組み込む。
- 監視と運用設計を整え、AI/ML担当と本番品質を改善する。
- 顧客課題を特定し、技術スコープと成功基準を合意する。
- 顧客環境の制約に合わせて設計し、プロトタイプから本番まで実装する。
- 導入後の利用状況を確認し、評価と改善の流れを顧客と作る。
- 複数モデルを扱う推論ゲートウェイとルーティングを設計する。
- 実行ログから評価データを作り、変更時の回帰を検知する。
- 速度、コスト、品質を同じ観測基盤で追い、運用を自動化する。
成果
- AI機能がデモで終わらず、利用者の業務で継続して使える状態を作る。
- 顧客の業務に定着し、継続して使われるシステムを導入する。
- 製品チームがAI機能を変更しても、品質と運用を継続して管理できる。
経験の接点
- Webアプリケーションの設計・実装
- API連携や業務システムの運用
- 業務データを使うプロダクト開発
- 顧客向けシステムの導入や技術支援
- 要件定義から運用までの開発
- データ連携または業務システムの実装
- クラウドまたはSREの設計・運用
- 分散システムやイベント駆動処理
- データ基盤、MLOps、LLMOps
求人例の要件・業務像
- BALLASの例では、AI/MLモデルを利用するAPIの設計・実装を仕事内容としている。
- 同求人はFastAPIによるAIマイクロサービスと、LLM・マルチモーダルAI機能の製品組み込みを記載している。
- ソフトバンクのAI FDE求人は、5年以上のソフトウェアエンジニアリングまたは技術導入経験を必須条件としている。
- TechGo掲載のユーザベース求人は、顧客との成功基準の合意、データ連携、本番導入と導入後運用を仕事内容としている。
- SYSLEAの例では、推論ゲートウェイ、評価基盤、ジョブオーケストレーションを設計・実装・運用する。
- 同求人はLLMアプリケーションの本番運用、イベント駆動アーキテクチャ、LLMトレーシングを歓迎スキルとしている。
働き方・確認時の注意
- 関連経験は応募資格ではありません。モデル研究開発の職種とは必要な経験が異なる場合があります。
- FDEの担当範囲は企業で異なります。AI専業とは限らず、顧客要件定義やデータ導入が中心の求人もあります。
- この求人例の歓迎スキルは職種全体の必須要件ではありません。