Senior Tech Lead - Applied AI Engineering

会社概要

ベネッセコーポレーションは、「Benesse（よく生きる）」を企業理念に掲げ、幼児から社会人まで幅広い世代の学びを支える教育企業です。
「進研ゼミ」や「こどもちゃれんじ」をはじめ、学校向けICT、大学・社会人向け教育、企業の人材育成など、多様な教育サービスを展開しています。
近年は、教育×デジタルを成長戦略の中核に据え、グループ横断のDX組織「Digital Innovation Partners（DIP）」を中心に、データ活用やUX設計、内製開発を推進。さらに、生成AIを活用した新たな学習体験や業務変革にも積極的に取り組み、一人ひとりに最適化された学びの実現を目指しています。
教育の本質を大切にしながら、最先端のデジタル技術・AIを融合させ、これからの教育のスタンダードを創造し続ける先進的な企業です。

採用背景

• ■ベネッセでは、各事業（『進研ゼミ』『こどもちゃれんじ』『学校向け教育事業』『社会人向け教育事業』『妊娠出産･育児等の生活サービス』etc.の事業領域)のデータを活用し、お客様の課題解決、サービス価値向上実現のため、事業・サービスやマーケティングの進化、事業グロースにおけるデータ利活用を支える、機械学習やAIを活用したサービスや仕組み作りに注力しております。
• ■本求人は事業課題や業務課題に対してAI/AIエージェント、workflow、既存システム連携、人の確認・承認を組み合わせた実行可能な仕組みに変えることを担うポジションです。個別案件での設計・実装・運用立ち上げに加え、再利用可能なテンプレート、参照実装、プレイブックを整備し、複数プロジェクトで活用できる型を作っていただきます。あわせて、PdM・企画担当者、エンジニア、業務側メンバーと連携し、Applied AI Engineering の開発水準を横断的に高めていく役割を期待します。

仕事内容

AI/AIエージェントの応用開発・設計標準化を担う技術リードをしていただきます。

【具体的な業務内容】

• ■業務部門やPdM・企画担当者と連携し、曖昧な事業課題や業務を分岐・例外・手戻りを含めて workflow として整理。
• ■AI/AIエージェント、RAG、外部ツール、既存業務システム、人の確認・承認を組み合わせた実行フローを設計・実装。
• ■PoCに留まらず、本番導入に向けた品質、運用性、監視、代替動作、改善手順を設計。
• ■個別案件で得た知見をテンプレート、参照実装、プレイブック、設計ガイドとして整備し、横断的に再利用できる形へ落とし込む。
• ■workflow 単位の品質課題や運用課題を特定し、Prompt、RAG、tool use、業務フローのどこを改善すべきか判断。
• ■AI Quality & Evaluation 担当、AI Platform & Reliability 担当と協働し、評価標準や共通基盤が必要な論点を適切に接続。
• ■関係者向けの技術ドキュメントや実装ガイドを整備し、複数チームが自走しやすい状態を作る

【入社後の成果イメージ】

• ■6か月以内に、BenesseのAI/AIエージェント活用プロジェクトを対象に、Applied AI Engineering の基本となる実装パターン、設計観点、運用の進め方を整理し、具体的な案件で活用を始めている。主要な案件で、どこまでをAIに任せ、どこに人の確認・承認を置き、どのように運用・改善するかが関係者間で共有されている状態をつくる。
• ■18か月以内に、複数プロジェクトで再利用されるテンプレート、参照実装、プレイブックの整備をリードし、Applied AI Engineering の開発が特定個人に依存せず進められる状態を実現している。案件ごとにゼロから設計し直すのではなく、標準的な進め方と判断材料が共有され、開発組織として再現性の高い実装・運用ができる状態をつくる。

※外部パートナー（大手クラウドベンダーやベンチャー企業など）、研究機関と連携しながら、知見を高めていくことができます。また資格研修やセミナー参加なども推奨しています。
AIエンジニアとしての専門性を高めつつ、BizDevやデータエンジニアなど、領域を拡大するキャリアの広げ方も可能です。

求める人物像

• ■Backend、Platform、Data、ML、Product Engineering などの基礎技術領域で成果を出したうえで、近年は Applied AI、agent、workflow、RAG、tool use を使った実運用へ軸足を移してきた方
• ■PoCを作って終えるのではなく、業務へ埋め込み、運用し、改善した経験を持つ方
• ■自分の実装をテンプレートやプレイブックとして残し、他者に移せる方
• ■曖昧さの高い状況でも、業務理解と実装の両方を持って前に進められる方
• ■技術的な正しさだけでなく、現場で使われ続けるための運用性や定着まで考えられる方

応募条件（MUST）

• ■Backend、Platform、Data、ML、Product Engineering のいずれかの領域で、5年以上の実務経験。
• ■Tech Lead またはそれに準ずる立場で、技術方針の判断や実装推進を担った経験
• ■生成AI、LLM、AIエージェントを活用した機能またはシステムの実務経験があり、本番導入または継続運用に関わった案件経験。
• ■曖昧な業務を要件化し、人の確認・承認を含むworkflowとして設計し、本番導入または継続運用まで担った案件経験。
• ■PythonまたはTypeScriptを用いたアプリケーション開発経験があり、API連携、データ連携、Cloud環境での設計・運用を担った経験。
• ■テンプレート化、標準化、知識移転によって他チームへ再利用を広げた経験。
• ■PdM・企画担当者、エンジニア、業務側メンバーと協働し、技術判断をプロジェクト推進につなげた経験。

歓迎条件（WANT）

• ■MCP、RAG、workflow orchestration、tool use、Prompt / コンテキスト設計に関する実務経験。
• ■workflow 単位の評価設計、回帰確認、監視設計、運用改善の経験。
• ■長い業務フローや複数エージェント構成の設計経験。
• ■SaaSや既存業務システムとの統合経験。
• ■教育、B2Cサービス、コンテンツ、顧客接点、バックオフィスなど、複雑な業務運用ドメインでの経験。
• ■上級ICとしてのレビュー、メンタリング、技術ドキュメント整備の経験。

選考スケジュール

書類選考 → WEBテスト＋面接2回

雇用形態

正社員

勤務地

163-0415 東京都新宿区西新宿新宿三井ビル
地図で確認
在宅勤務と出社を組み合わせたハイブリット勤務となります。
※本求人部署に関しまして全社横断でPJTに関わる機会が多く、基本的には出社がベースとなります。
※個別事情による相談は可能です。

給与

年収 月収＋賞与（年2回）
※経験・スキルを考慮し、当社規定により支給

• ●諸手当：通勤手当、時間外手当／裁量労働手当、カフェテリアプラン
• ●退職金制度あり

勤務時間

9:30～17:30、スーパーフレックス制／裁量労働制
※1日の所定労働時間：7時間

休日

土日祝、夏期休暇（6/1～9/30の間で連続して3日）、年末年始(12/30～1/4）、リスキル休暇、他

福利厚生

■カフェテリアプラン：

自らのライフプランや必要性に合わせ、複数のメニューから選んで申請が可能です（住宅補助／出産・育児/子どもの教育・療育／介護／医療・健康増進／財産形成／ボランティア活動費補助など）。

• ■従業員持ち株会、確定給付年金、確定拠出型年金、定期健康診断

163-0415 東京都新宿区西新宿新宿三井ビル
地図で確認
在宅勤務と出社を組み合わせたハイブリット勤務となります。
※本求人部署に関しまして全社横断でPJTに関わる機会が多く、基本的には出社がベースとなります。
※個別事情による相談は可能です。

月収＋賞与（年2回）
※経験・スキルを考慮し、当社規定により支給

• ●諸手当：通勤手当、時間外手当／裁量労働手当、カフェテリアプラン
• ●退職金制度あり