会社名

株式会社ディー・エヌ・エー

会社概要

ゲーム／エンターテインメント／スポーツ／ライブストリーミング／ヘルスケア／オートモーティブ／Eコマース／その他事業インターネット事業に原点を持つテクノロジー企業として、エンタメ領域を中心に培ってきた知見やノウハウを他の事業領域にも活かし、シナジーや新しい価値を生み出す挑戦に果敢に取り組んでいます。
これまでに多くの企業や自治体と連携し、お互いの強みを引き出しながら、新規事業の創出や事業の成長を推進させるパートナーシップ力も私たちの強みです。企業が1つの事業、1つのサービスだけで、世界を席巻することは、もはや難しくなっています。DeNAの得意分野であるインターネット領域とは一見、縁遠い産業や業界と手を取ることで、既存産業に大きなインパクトと変革をもたらすこと。これも私たちが社会課題解決を通して、実現したいことのひとつです。

ポジション

【事業横断】ソフトウェアエンジニア（LLM）

仕事内容

DeNAでは、AIネイティブな新規事業を次々と立ち上げています。生成AIを活用した言語学習、受験学習の伴走型コーチング、AI×ゲームによる新しい体験など、その領域は多岐にわたります。

本ポジションは、AI技術開発部のソフトウェアエンジニア（LLM）として、これら複数の新規事業のいずれかに入り、LLMを活用した機能・ワークフローの開発と継続改善を担うポジションです。

業務では、サービス開発の現場に密に入り、PdMやフルスタックエンジニアとワンチームで、複雑なLLMワークフローの設計・実装、プロンプトとワークフローの改善、評価ハーネスやログ基盤の整備を担います。作って終わりではなく、実ユーザーに提供されるプロダクトの中で、出力品質・応答速度・コスト・安定性を粘り強く改善していくことを期待しています。必要に応じて、推論基盤、ファインチューニング用の実験・実行環境、GPUワークロード基盤など、LLMプロダクトを支える基盤領域にも関わります。

職務詳細
ご自身のスキル適性や志向性を踏まえ、以下のいずれかのプロジェクトでLLMワークフロー開発とLLMOpsを担当いただきます。

展開中の主なプロジェクト例
AI英会話アプリ
LLMによるシナリオ生成とエージェント技術を用いた、挫折しない言語学習体験の構築
AI受験コーチング
手書き答案の思考プロセス分析と学習計画の自動最適化により、教育格差を解消する伴走型プロダクト開発
AIネイティブゲーム
AIをゲームバランスや体験の核に据えた、新しいエンターテインメントの創造
ミッション
LLMプロダクトの「動く」を「ユーザー価値」に引き上げる
個別プロダクトのLLMワークフローを、実ユーザーの反応やログに基づいて継続的に改善する
評価、ログ、推論、運用の仕組みを整え、データドリブンな改善基盤を作る
業務内容
LLMワークフローの設計・実装
多段プロンプト、条件分岐、ツール呼び出し、エージェントワークフローの設計・実装
LangChain / LangGraph等を用いたワークフロー構築、既存ワークフローの改善
ストリーミング、コンテキスト長・出力トークン管理、リトライ、タイムアウト、フォールバックなどLLM特有の挙動を踏まえた設計
LLMマイクロサービスの実装
評価用・アノテーション用社内ツールの実装
プロダクト開発・運用改善
PdMや事業部エンジニアと連携した要件定義、コア価値・コアユーザーの探索
ユーザー体験上の課題がLLMワークフロー、UI/UX、サーバー、データのどこにあるかを切り分けるための仕組みづくり
立ち上げ期は検証速度を重視し、運用改善期は保守性・スケーラビリティを高める開発
本番運用に必要なセキュリティ、権限管理、監査ログ、障害対応、コスト管理
LLMOps・評価基盤の構築
入出力ログ、ユーザー行動ログ、評価ログの収集・構造化・保存設計
評価データセットや評価ケースを用いた評価ハーネスの構築
LLM-as-a-judge、自動評価、回帰テスト、品質モニタリングの仕組み化
プロンプトやワークフロー変更の影響を定量的に確認できるCI/CD・検証フローの整備
レスポンス品質、レイテンシ、コスト、エラー率などの可視化・監視
利用技術・開発環境
開発言語
Python
SQL
LLM / AIアプリケーション
OpenAI API、Anthropic Claude、Google Gemini、その他LLM API
LangChain、LangGraph
RAG、ベクトル検索、Embedding、AIエージェント
LLM-as-a-judge
インフラ
Google Cloud
Cloud Run
Cloud SQL
BigQuery
Vertex AI / Agent Builder
Cloud Logging
Docker
Terraform
GitHub Actions
開発支援ツール
GitHub
Claude Code
Codex
Cursor
Devin
働き方
週5日の渋谷オフィス出社を前提としています。

0→1フェーズの小さなチームでの密なコミュニケーションを重視しているため、基本的にはオフィスでの勤務となります。ただし、体調不良やご家庭の都合など一時的なご事情によっては、一部リモート勤務とすることもご相談可能です。

求める経験・スキル

必須スキル
toCまたは多数のユーザーが利用するLLMプロダクトにおいて、出力品質・応答速度・コストなどを改善した経験
Pythonを用いた開発経験
クラウド環境でのサービス開発・運用経験
PdMなど複数職種と連携して仕様策定からリリースまで推進した経験
日本語による円滑なコミュニケーション能力と、技術的な課題や仕様を明確に説明・議論できる能力
歓迎スキル
Pythonを用いたWebバックエンドシステム開発・運用経験
LLMプロダクト、AIエージェント、RAG、LLMOpsの開発・運用経験
LangChain / LangGraph等を用いた複雑なLLMワークフローの構築経験
評価ハーネス、LLM-as-a-judgeの構築経験
vLLM、TensorRT-LLM、量子化、バッチング、キャッシュ設計など推論最適化の経験
BigQuery等を用いたログ設計・可視化・モニタリングの経験
セキュリティ、可用性、パフォーマンス、コストを考慮した本番システム設計の経験
Cursor、Devin、Claude Code等のAIネイティブな開発ツールを活用した開発経験
求める人物像
LLMプロダクトをPoCや社内RAGで終わらせず、実ユーザーに価値が届く状態まで作り切りたい方
プロンプトやモデルだけでなく、ログ、評価、運用、推論基盤まで含めてプロダクト品質を高めたい方
出力のばらつき、ハルシネーション、遅さ、コスト、評価の難しさに粘り強く向き合える方
事業やユーザー体験に関心を持ち、PdMや事業部と同じ目線で技術判断ができる方
不確実性の高い0→1フェーズでは素早く試し、運用改善フェーズでは保守性・再現性・スケーラビリティを重視できる方
AI開発ツールや新しい技術を積極的に取り入れ、開発生産性を高め続けられる方