NEW 株式会社ディー・エヌ・エー ソフトウェアエンジニア(LLM)／事業横断／東京・神奈川

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仕事内容	仕事概要 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。
経験・資格	※求人情報の応募要件全てに該当しなくても、企業様に対して内々に打診したり相談することが可能な場合もございます。一つでも当てはまる方は前向きにご検討下さい。 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 ※更なる詳細事項は、カウンセリング（面談）時にお伝えします。
想定年収	※ご経験、スキルにより応相談
勤務地	東京都渋谷区渋谷二丁目24番12号 渋谷スクランブルスクエア 神奈川県横浜市中区尾上町1-8(関内新井ビルディング) 神奈川県横浜市中区港町1丁目1番1 ベースゲート横浜関内タワー
勤務時間	フレックスタイム制 ・始業および終業の時間は労働者の決定により委ねる(同社規定による) ・標準となる1日の労働時間：7時間45分(同社規定による) ・コアタイム:なし ※一斉休憩の適用除外あり
休日・休暇	土日祝日、年末年始、会社の指定した休日　※当社規定による 有給休暇：入社初年度は12日、入社次年度以降４月1日現在の勤続年数に応じて15日～20日 ※前1年間の出勤日数が全就業日の8割以上の場合に付与されます。
試用期間	原則3ヶ月 ※当社規定による
昇給・給与	[賞与：年2回（6月/12月）] 経験・業績・貢献に応じて当社規定により決定します。 ※賞与は、上期（4月-9月）分はその年度の12月、下期（10月-3月）分は翌年度の6月に支払われます。4月入社者は初年度の6月賞与、10月入社者は初年度の12月賞与は、評価対象外のため支給されません。 [給与改定：年2回（5月/11月）]
受動喫煙対策の有無	有 屋内喫煙可能場所あり
企業データ	会社名 株式会社ディー・エヌ・エー 設立 1999年3月4日 資本金 103億97百万円 従業員数 連結：2,951名（単体：1,326名） 株式 ◆東証プライム上場 事業内容 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
取材班による独自解説	マーケットが未成熟であったころからeコマースの進化に取り組み、ひとつの事業領域に固執せずに次々と時代を切り拓く新しい事業を生み出し続けている。現在ではエンターテイメント領域（ゲーム・ライブストリーミング等）と、社会課題領域（スポーツ・まち・ヘルスケア等）の両軸で事業を展開している。 働き方の多様性に合わせて制度を更新しており、リモートワークと出社のハイブリット勤務を推奨。出社頻度に全社一律のルールはなく、業務に必要な頻度で各自出社している。1日の通勤交通費の上限を撤廃し、月15万円まで実費支給することにより、国内どこでも居住可能になった。
Recruiting No.	01000066001557