ソフトウェアエンジニア（AI/ML基盤）

■仕事についての詳細
■募集背景
2026年1月に発足した当部署では、「LegalBrain エージェント」や「クラウドサイン」など、複数のプロダクトでAI活用を急加速させています。
AI/MLの価値は、モデルを作って終わりではなく、いかに高い精度を維持したまま安定して動かし続け、継続的に改善できるかにかかっています。特にLLM活用の普及に伴い、評価手法の複雑化やデータの鮮度管理が極めて重要な課題となっています。
プロダクトの現場に寄り添い、MLライフサイクル（開発・評価・デプロイ・モニタリング）の自動化・高度化を通じて、具体的なビジネス成果を最大化させるソフトウェアエンジニアを募集します。
ポジションについて
職務詳細
プロダクトへのMLライフサイクル実装
各プロダクトチームと連携し、AI/ML機能のデプロイパイプラインおよび推論インフラの設計・構築
現場のニーズに合わせた、LLMアプリケーション（RAG等）の継続的改善を支える仕組みの実装
高度な評価・モニタリング基盤の開発
複雑化するAI出力に対する評価パイプライン（LLM-as-a-judge等）の自動化
RAGや検索機能の精度評価を継続的に行うためのパイプライン構築
推論精度、レイテンシ、コスト、およびデータドリフトの監視・可視化体制の構築
全社共通のAI基盤コンポーネントの提供
プロダクト横断で利用可能なLLMオーケストレーションや、検索基盤の運用
開発環境の標準化を通じた、機械学習エンジニアおよびプロダクト開発者のリードタイム短縮
SRE・インフラチームとの連携
全社インフラ方針に基づいた、セキュアかつスケーラブルなAI/MLシステム・検索システムの構築
コスト最適化やパフォーマンスチューニングの実行
開発環境
言語・フレームワーク
バックエンド: Go
機械学習: Python
scikit-learn など
LLM: LangChain, LangGraph, Langfuse
技術基盤
インフラ: AWS
Google Cloud
データベース: Aurora
BigQuery
AI/検索: Bedrock
Gemini
SageMaker
Vertex AI
OpenSearch
プロジェクト管理・ソースコード管理
プロジェクト管理: JIRA
ソースコード管理: GitHub
CI/CD: GitHub Actions
情報共有・開発支援
情報共有: Slack, Google Workspace, esa.io
開発支援: Claude Code, Cursor, Devin など
■ポジションの魅力
自分が構築したシステムが、クラウドサインのような大規模プロダクトの安定稼働と、LegalBrain エージェントのような先端機能の高速改善を直接支えている実感を得られます。
従来の機械学習領域に加え、LLM特有の評価の難しさや、データの流れ（RAGのインデックス更新など）をいかに自動化するかという、答えの定まっていない領域に挑戦できます。
個別のプロダクトで起きた問題を基盤へと昇華させ、全社の開発スピードを数倍に引き上げるという、組織的インパクトの大きい仕事ができます。
サービス／事業部について
LegalBrain（AI基盤）
弁護士ドットコム独自のデータベース「LegalGraph（リーガルグラフ）」に、生成AIを組み込んだコアテクノロジーが「リーガルブレイン」です。「LegalGraph」とは、法令、ガイドラインの膨大な情報群に対して、弁護士ドットコムグループがこれまで蓄積してきた判例データや法律専門書籍の情報、法律相談の記録や弁護士からの情報といった膨大なリーガルデータを加え、それぞれのデータ同士の関係性をグラフ化して構築した独自のデータベースです。これを用いることで、今までにない利便性を持ったリーガルサービスの実現が可能になります。
募集部門の紹介
データ本部 AI技術開発部
弁護士ドットコム内の各事業部が、AI技術の試行錯誤に時間を取られることなく、最速で顧客価値の創出に集中できる状態を作ることが我々のミッションです。
そのための手段として、「LegalBrain エージェント」や「クラウドサイン」などのプロダクト開発チームへ深く入り込み、AI/MLに関する実験・精度評価・改善を共に実行する「伴走型の技術支援」を行っています。
また、支援を通じて得られた共通課題を解決するためにAI基盤技術を構築し、複数のプロダクトで成果を横展開することで、会社全体のプロダクト競争力を最大化させています。
参考記事
プレスリリース
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リーガル特化型AIエージェント、 「LegalBrain エージェント」の提供を開始
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Publication List (研究論文活動)
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パブリッククラウド（AWS/GCP/Azure）を用いたインフラやサービスの構築・運用経験
機械学習システムのライフサイクル（学習・評価・推論）に対する基礎知識
CI/CDツール（GitHub Actions, CircleCI等）を用いた開発プロセスの自動化経験
Docker
Kubernetes 等のコンテナ技術の実務経験
Python または Go 等を用いたソフトウェア開発経験

データ基盤、ML基盤等の開発・運用経験
LLMアプリケーションの運用、および評価パイプラインの構築経験
Terraform
CloudFormation 等の IaC によるインフラ管理経験
サービスKPI監視や分散トレーシング（Datadog, OpenTelemetry等）の導入経験
大規模トラフィックに耐えうるマイクロサービスの設計・運用経験
こんな方と働きたい
現場の痛みに対する想像力がある方
プロダクトチームが何に困っているかを察知し、技術で解決することを楽しめる方。
「自動化」への執着心がある方
手作業によるミスや遅延を嫌い、徹底的に仕組み化を進めたい方。
越境するマインドセットを持つ方
インフラの知識を持ちつつ、機械学習エンジニアのドメイン（モデル評価やデータ処理）にも深く関心を持ち、チームを繋ぐ役割を担える方。