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  4. <案件No.1497>【~1400万円】ソフトウェアエンジニア(生成AI研究開発)|音声薬歴生成など医療AIプロダクトを開発|フロントからモデル活用まで横断

<案件No.1497>【~1400万円】ソフトウェアエンジニア(生成AI研究開発)|音声薬歴生成など医療AIプロダクトを開発|フロントからモデル活用まで横断

2026 10/23
IT・エンジニア
2026年10月23日
  • 正社員
  • 東京
  • 公開日:2026年10月23日
  • 900-1400 万円 / 年
事業概要 医療関連サービスの開発・提供を行う企業です。薬局向けSaaS事業で展開するクラウド型電子薬歴、おくすり連絡帳アプリ、薬局経営見える化クラウド、医薬品在庫管理・発注システムなどのプロダクト群に、LLMなど生成AIを活用した新機能の搭載を進めています。薬剤師の音声から薬歴を作成するAI機能は電子薬歴の標準機能となり、1日あたり数万件を超えるデータを処理しています。
ポジション ソフトウェアエンジニア(生成AI研究開発)
雇用形態 正社員
勤務地 東京都
※リモートワーク可
必須要件 ・LLMを活用した機能開発の実践経験(業務・個人開発は問わない)
・PdMやデザイナーの要求の技術的フィージビリティを評価し仕様に落とし込んだ経験
・Webアプリケーションのフロントエンドまたはバックエンドの設計・実装経験(いずれかを主軸としつつ、もう一方にも取り組む意欲があること)
・パフォーマンスと保守性、テスト容易性の高い設計・実装能力
・自身の専門領域外にも越境して課題解決に取り組む姿勢
歓迎要件 ・LLM活用・評価:LLMアプリケーションを本番環境で運用し、精度・コスト・レイテンシを継続的に改善した経験/評価設計・評価データセットの構築経験(LLM-as-a-judgeを含む)/RAG・検索基盤の設計・チューニング経験(ベクトル検索、全文検索/ハイブリッド検索、リランキング等)/機械学習・自然言語処理・データ分析のバックグラウンド(DS/MLEとしての実務経験)
・システム・基盤:クラウド(AWS/GCP/Azure)を前提としたアーキテクチャ設計・技術選定のリードと、IaC(CDK等)による構築・運用経験/データ基盤・データパイプライン、MLOps/LLMOps、可観測性基盤の構築経験(Databricks、トレーシング等)
・プロダクト品質:技術的負債の解消・リファクタリング、Webアプリケーションのパフォーマンス最適化の経験
・ドメイン・発信:医療・ヘルスケアなど、規制産業や高い正確性が求められる領域での開発経験/カンファレンス登壇、技術ブログ執筆、論文執筆・学会発表などの発信経験
求める人物像 ・会社のミッションと6つのバリューに共感できる方
・課題提起から実際に手を動かして解決できる方
・新しい技術などに好奇心を持ち積極的に挑戦できる方
・職種や領域の境界にこだわらず、プロダクトの価値を最大化する手段を選べる方
・生成AIの不確実性を前提に、評価と改善のサイクルを粘り強く回せる方
・理想論だけではなく、ビジネス上の要求や技術的負債といった現実的な制約の中で最善の解決策を探索し、現状を踏まえた上でプロジェクト推進ができる方
仕事内容 生成AIを活用したプロダクト開発に、領域を横断して取り組む。電子薬歴の標準機能となった音声薬歴生成機能の拡張を軸に、今後展開予定の複数のAIプロダクトの立ち上げにも携わる。モデルの特性・データの前処理・システム構成・UIが密接に絡み合う中で、モデルの選択、モデルオーケストレーション(RAG・エージェント構成など)、UIの見せ方のどこで解くかを素早く試して見極めるため、フロントエンドからバックエンド、インフラ、モデルの選定・活用までを横断して開発する。PdMやデザイナー、ドメインエキスパート(薬剤師)と共にプロトタイピングと評価・改善を繰り返し、医療領域の顧客と生成AIの活用方法を探索する共創活動にも参加
・モデル選定・活用(DS/MLE領域):課題に応じたモデル選定とトレードオフの評価/LLMを用いた機能(RAG、AIエージェント、文書生成・要約・構造化抽出など)の方式設計/プロンプト設計・コンテキスト設計、検索精度のチューニング/出力品質を継続的に担保するための評価基盤の構築とオフライン/オンライン評価の運用/ハルシネーション対策、ガードレール設計など医療情報を扱う上で必要な品質・安全性の担保
・プロダクト開発(フロントエンド/バックエンド):React、TypeScriptを利用したフロントエンドの設計・実装/TypeScript(Hono)、Pythonを利用したAPI・バッチの設計・実装/生成AIならではのUX(ストリーミング、生成中の状態、生成結果の修正・フィードバック導線など)の実装
・システム・アーキテクチャ:AWS/GCP/Azureを用いたシステム全体のアーキテクチャ設計とIaC(CDK)による構築・運用/データパイプラインの設計・実装(Databricks等)/推論コスト・レイテンシ・スループットの最適化、可観測性(トレーシング、モニタリング)の確保
・チーム・プロダクトへの貢献:PdMやデザイナーなどと協調した技術的知見からの仕様策定/技術的知見からのフィジビリティスタディ/自身の得意領域における、チームメンバーへの技術支援・教育
※すべての領域における即戦力を求めているわけではなく、いずれかの領域に軸となる強みを持ち、そこを起点に領域を広げていける方を歓迎。想定レベルはミドルクラスからシニアクラスまでで、経験に応じてレベルと役割を決定
※チーム構成:Data & AI領域の生成AI研究開発チーム(EM 1名、DS/MLE 1名、SWE 5名、PdM 1名、ドメインエキスパート(薬剤師)1名、デザイナー1名)。国内の学会での研究共有やトップカンファレンスへの投稿にも挑戦し、コーディングエージェントを前提に開発
※開発環境:TypeScript、Python、React、Hono、AWS(Athena、ECS Fargate、CDK、Aurora、SQS、Bedrock)、Azure(OpenAI Service)、GCP(VertexAI)、Databricks/LLM OpenAI、Gemini、Claude(Amazon Bedrock)/AI SaaS GitHub Copilot、Dify、Cursor、Claude Code、Gemini、Devin、NotebookLM
ポジションの魅力 ・社会貢献性:医療という社会課題の解決に、技術でダイレクトに貢献できる
・領域を越えた成長:フロントエンド、バックエンド、インフラ、モデル活用までを一貫して担い、専門領域を広げられる
・技術的裁量:技術選定やアーキテクチャ設計、モデル選定に裁量を持って関われる
・実データと向き合える環境:薬局・医療の実業務データとドメインエキスパートが身近にあり、精度改善のサイクルを回せる
・モダンな開発環境:React、TypeScript、Pythonと主要なLLM(OpenAI/Gemini/Claude)を前提としたモダンな技術スタックで開発できる
・スケールとゼロイチの両方:電子薬歴の標準機能となった音声薬歴生成機能(1日あたり数万件超を処理)の改善と、これから立ち上がる新規AIプロダクトの両方に携われる
勤務時間 専門業務型裁量労働制(1日あたりのみなし労働時間:10時間15分)
休日・休暇 ・土曜、日曜、祝日、年末年始(休日対応あり、代休取得可)
・有給休暇(10日間)
・特別休暇(有給休暇とは別に付与):入社時特別休暇(3日)/夏季休暇(3日)/アニバーサリー休暇(1日)/バースデー休暇(1日)/家族出産休暇/結婚休暇/忌引き
給与 900-1400万円
※スキル・経験により応相談
福利厚生 ・副業可(事前申請制)
・各種社会保険完備(健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険)
・リファラル制度(社員紹介による採用を推進)
・コミュニケーション支援(社内交流を支える費用補助制度)
・社内向けe-learningとナレッジ共有の仕組み
・ストックオプション制度(原則、全社員に付与)
・借り上げ社宅制度(利用は任意)  など

この求人情報に応募するにはサイトに訪問してください。 career.linkard-group.com.

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