LLMエンジニア【正社員】

■仕事概要
■トリビューについて
トリビューは、「ありたい自分でいられる世界の実現」を目指し、自由診療に特化した口コミ・予約プラットフォームを展開しています。
自由診療は、人々の選択肢を広げる一方で、情報の非対称性や不透明な価格設定といった課題も多く残されています。
私たちは、信頼できる情報基盤と快適なユーザー体験を整えることで、安心して選択できる新しいスタンダードを築いてきました。
そして今、次なるステージとして「AIによる体験の変革」に挑戦しています。
【シリーズCで17億円資金調達】トリビューの今までとこれから
「美容の知識がない？むしろ、そんな人に来てほしい」サイバーエージェント出身エンジニアが語る“急成長市場×裁量×社会的意義”のリアル
Entrance Book
では事業内容やプロダクトの詳細、働き方やメンバー紹介を掲載しています。
■募集背景
トリビューは美容医療の口コミ・予約アプリを中心に、toC
toBの両軸で複数プロダクトを展開しています。累計DL数200万、流通総額350億円を超え、ユーザー・クリニック双方の利用が急速に拡大する中、今後は「AIコンシェルジュ」機能を通じて、ユーザー体験を大きく進化させるフェーズに入っています。
現時点では、社内ではGitHub Copilotや自動コードレビューなどの開発支援レベルでAIを活用していますが、これからはプロダクト内でのAI体験実装──たとえば
美容医療に関する自然言語対話によるナビゲーション
ユーザーごとの最適プラン提案
問い合わせ応答やコンテンツ自動生成
といった、実際のUXを変えるAI機能をプロダクトに組み込みたいと考えています。
そのため、LLMを活用した事業機能設計・開発を担うAIエンジニアを募集します。
■このポジションの魅力
AIコンシェルジュ構想の立ち上げフェーズに携わり、技術選定・実装まで一気通貫で関われます
ChatGPT
Claude
Gemini などマルチLLMの活用・比較検証・最適化を自らリードできます
必要に応じてベクトルDBによるナレッジ検索基盤の構築や、アプリUXの中核を担うAI機能の二手三手先までの設計にR&Dとして携わっていただきます
既存のネイティブアプリ・Railsバックエンドとの統合を通じ、組織開発としてのフィージビリティ課題とも向き合う経験、事業スケールとAI技術の橋渡し役としてのキャリア拡大を狙っていただけます
■お任せしたい業務内容
LLMエンジニアとして、生成AIを活用した新機能の企画・設計・実装をリードしていただきます。
特に「AIコンシェルジュ」や「自動応答・レコメンド」などの体験価値を中心に、
プロダクトチーム・サーバサイドチーム・デザインチームと協働しながら進めていただきます。
AIアプリケーション設計・実装
LLM（OpenAI
Anthropic
Geminiなど）を活用した自然言語対話・レコメンド体験の設計・API連携
RAGでのアプローチを主軸に、Prompt設計・Function calling・Context管理を組み合わせたLLMアプリケーションパイプラインの設計・最適化（埋め込み生成・再ランキング・動的応答制御など）
Ruby
Python等を用いたサーバサイド開発およびAIマイクロサービスの構築（FastAPI, LangChain, LlamaIndex 等）
周辺業務
応答の品質管理・トークンコスト最適化・LLM切替アーキテクチャの設計、モデルバージョン管理など
サーバサイド・フロントエンドとの連携を考慮したエンドツーエンドのAI実装設計
チーム内でのAI開発ナレッジ共有・ベストプラクティス整備
参考資料
コーポレートサイト
エンジニア向け会社説明資料
テックブログ
トリビューのプロダクト組織がどんな体制で、どんな流れで開発しているかを紹介する資料です
TRIBEAUプロダクト開発組織について
■開発環境
バックエンド：Ruby on Rails 7
フロントエンド：React 18
Next.js
TypeScript
iOS：Swift 5.9
SwiftUI
Android：Kotlin 2.1
Jetpack Compose
インフラ：Kubernetes
Amazon EKS
AWS Fargate
Terraform
CI/CD：CircleCI
GitHub Actions
分析基盤：BigQuery
Redash

LLM（OpenAI
Claude
Gemini 等）を活用したアプリケーション開発経験
PythonによるAI APIの実装・統合経験
クラウド環境（AWS
GCP 等）におけるアプリケーション開発・運用経験
サーバーサイドアーキテクチャの設計・開発経験（API設計、スケーリング、認証設計など）

ベクトルDB（Qdrant
Weaviate
Pinecone 等）を活用したRAG構築経験
LLMフレームワーク（例：LangChain, LlamaIndex 等）の利用・カスタマイズ経験
RAGや検索強化型LLMパイプラインの中で、情報検索の精度を上げるためにEmbeddingやRe-rankerを組み込み・比較・最適化した経験
既存アプリケーション（Rails
Next.js 等）とのAI連携・統合経験
大歓迎
Neo4j や GraphRAG 等を活用した構造化知識ベース・GraphRAG構築の実務経験
Chat UX・プロンプト設計・AIコンテンツ生成の設計・運用経験
AIエージェント・自動化ツール（ワークフローAI、マルチエージェント等）の構築・運用経験

ユーザーが「思わず触れたくなる」ようなAI体験をつくることにワクワクできる方
LLMやRAG、エージェント技術など最先端の変化に敏感で、自ら手を動かしながら検証できる方
コードとアイデアの両面で価値を生み出し、技術で事業を変えていくことに情熱を持てる方
急速に進化するAI領域のスピード感を前向きに受け止め、継続的に学び挑戦できる方
「LLM × プロダクト × 事業」の交点で、新しい価値を共に創造したい方

書類選考→面接2〜3回→内定
他社選考や現職のご都合に合わせて、開始時間や日程は柔軟に対応致しますのでお気軽にご相談ください。
最終面接は恵比寿本社にて対面での実施となります。交通費は自費でご負担いただいております。あらかじめご了承ください。