仕事内容と成果
- 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。
目指す状態：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
以下は経験を整理するための軸であり、採用要件ではありません。
ある求人例の要件
職種全体の要件ではなく、公開情報で確認した個別の例です。
- 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。
- SYSLEA: AI Platform Engineer 参考 確認日：2026-09-09。求人例の確認（2026-09-09）。LLM推論・評価基盤担当の国内求人例。仕事内容の参考例であり、継続募集は保証しません。
応募前に準備すること
- 01
運用する仕組みを作る
推論呼び出しのログ、失敗、遅延、コストを観測できる小さな基盤を実装する。
- 02
変更前後を比較する
モデルやプロンプトの変更を、固定したデータセットと指標で比較する。
- 03
分散処理の判断を整理する
再試行、冪等性、キュー、障害時の回復をどう設計したかを説明できるようにする。
面談で確認する質問
- モデル選定とコスト最適化は、どの指標で意思決定しますか。
- 評価データはどこから作り、誰が妥当性を確認しますか。
- 製品チームと基盤チームの責任範囲はどこで分かれますか。