AIエージェントエンジニア

仕事概要

「多様性を活かし、テクノロジーで世界を変える」をミッションにクライアントと共創し、デジタルによる変革を支援していく会社です。デジタルプロダクト開発、エンタープライズシステム開発、デザイン、ストラテジーやオペレーション支援とAI駆動開発の力を駆使して、あらゆる面からクライアントのビジネスの成功とDX推進をサポートします。 ボーダレスの力で世界12の国と地域のグローバルネットワークと、多様な国内外の最新事例におけるナレッジを活用して、より競争優位性のある取り組みを推進します。また、ビジネス、デザイン、テクノロジーのプロフェッショナルがスクラムを組み、各領域のノウハウを融合させることで戦略の一貫性とアジリティを持った変革を実現し、専門領域や企業間の垣根を越えて共創する事を推奨しています。 社員1人ひとりの挑戦を支援する事も大切にしています。変化し続けるこの時代でチャレンジする事を楽しみ、個人やチーム・組織横断的なコラボレーションを実践することで成長に喜びを感じることを支援していきます。

仕事内容

私たちは、クライアントの課題に寄り添い、最新の技術と柔軟なアプローチで解決策を共に構築するテクノロジーパートナーです。本ポジションは、AIエージェント開発の技術的な中核を担うテックリードとして、LLM（大規模言語モデル）を活用した次世代のAIエージェントやAI駆動開発（AI-Native）のプロジェクトを牽引していただきます。単なるAIモデルの活用にとどまらず、エージェントが「正確な知識（データ）」を参照し、外部システムと連携しながら「自律的にタスクを実行」するためのアーキテクチャ設計から実装までをリードし、クライアントのビジネス価値を最大化することがミッションです。

具体的には

AIエージェントのアーキテクチャ設計・実装 クライアント課題に基づく、LangChain, LlamaIndex, AutoGen等を用いたエージェント（ReAct, Plan-and-Solve等）の技術選定と設計 エージェントの思考プロセス（プロンプトチェーン、推論ループ）の開発 RAG（検索拡張生成）システム全体の設計・構築 VectorDB（Milvus, Weaviate, Pinecone等）の選定・構築 クライアントの多様なデータソース（DB, ドキュメント, API）を活用した、RAG用データ収集・前処理パイプラインの設計・構築 Function Calling（ツール連携）基盤の開発 エージェントが利用する外部APIや社内システム連携の設計・実装 AIアプリケーション基盤の構築 エージェントを実行するためのバックエンドAPI開発（Python/FastAPI, Node.js等） クラウド（GCP/AWS/Azure）上でのスケーラブルな実行環境の構築 技術リードとチーム連携 国内外の開発チームと連携し、技術選定やアーキテクチャレビューの主導 LLM活用の最新技術（RAG, Fine-tuning, MLOps）のキャッチアップと導入

開発実績

https://monstar-lab.com/work

AI / LLM

LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI 等 OpenAI API, Vertex AI, AWS Bedrock, Azure OpenAI Service VectorDB: Milvus, Weaviate, Pinecone, Chroma, Qdrant 等

言語

Python (FastAPI, Django), Node.js (TypeScript), Go, Java, Ruby 等

クラウド

GCP, AWS, Azure

インフラ・コンテナ

Docker, Kubernetes, Terraform, GitHub Actions (CI/CD)

データパイプライン

Airflow, Dagster, dbt, Fivetran 等

データ基盤（連携先）

BigQuery, Snowflake, Redshift, Databricks, Kafka, PubSub 等

開発支援・管理

GitHub, GitLab, JIRA, Slack, Cursor, GitHub Copilot 等

募集背景

事業拡大に向けた増員

魅力ポイント

AIエージェント開発の最前線でキャリアを形成：生成AI、RAG、自律型エージェントなど最先端技術に実務で深く関与できます。 データとバックエンドの強みを最大限に活かせる：あなたのデータパイプライン構築スキルやバックエンド開発スキルは、AIエージェントの「回答精度」や「安定稼働」に直結する最も重要な強みとなります。 企画〜技術選定〜実装まで一貫して関与：実装だけでなく、クライアントの課題解決に直結するアーキテクチャ設計や技術提案の機会も多数あります。 リモートワーク・フレックス対応：柔軟な働き方を前提とした制度設計 グローバル環境での技術成長：海外チームとの協働、英語支援制度あり

キャリアパス

幅広いキャリアパスを用意しております。 組織マネジメントはもちろん、スペシャリストとしてのキャリア形成も可能です。◎モンスターラボでは社員の目標に合わせてキャリア支援をしているのでキャリアパスは多様！

等級評価

モンスターラボジャパンでは半期に一度、能力やスキルの棚卸を実施し、内容に応じて給与改定を実施しています。等級は各等級に要求（期待）される以下に関する役割によって決定しています。①スキル②スタンス③プロジェクトパフォーマンス④①~③の事業戦略への貢献

組織構成・配属先

Practice & Innovation_JP Techチーム

入社後キャリアサポート

■メンター制度 入社後、先輩社員が1on1でサポートします。 1on1を実施しながら日頃の業務やキャリア形成の相談が可能です■オンボーディングサポート■キャリアカウンセリング

記事

CTO平田インタビュー記事(https://www.geekly.co.jp/column/cat-geeklycolumn/interview_monstar-lab_cto/)テックブログ(https://engineering.monstar-lab.com/jp/)Monstar-Lab BLOG(https://monstar-lab.com/dx/)

開発支援・管理

GitHub, GitLab, JIRA, Slack, Cursor, GitHub Copilot 等募集背景 事業拡大に向けた増員魅力ポイント AIエージェント開発の最前線でキャリアを形成：生成AI、RAG、自律型エージェントなど最先端技術に実務で深く関与できます。 データとバックエンドの強みを最大限に活かせる：あなたのデータパイプライン構築スキルやバックエンド開発スキルは、AIエージェントの「回答精度」や「安定稼働」に直結する最も重要な強みとなります。 企画〜技術選定〜実装まで一貫して関与：実装だけでなく、クライアントの課題解決に直結するアーキテクチャ設計や技術提案の機会も多数あります。 リモートワーク・フレックス対応：柔軟な働き方を前提とした制度設計 グローバル環境での技術成長：海外チームとの協働、英語支援制度あり キャリアパス幅広いキャリアパスを用意しております。 組織マネジメントはもちろん、スペシャリストとしてのキャリア形成も可能です。◎モンスターラボでは社員の目標に合わせてキャリア支援をしているのでキャリアパスは多様！評価の仕組み

等級評価

モンスターラボジャパンでは半期に一度、能力やスキルの棚卸を実施し、内容に応じて給与改定を実施しています。等級は各等級に要求（期待）される以下に関する役割によって決定しています。①スキル②スタンス③プロジェクトパフォーマンス④①~③の事業戦略への貢献組織構成・配属先Practice & Innovation_JP Techチーム入社後キャリアサポート■メンター制度 入社後、先輩社員が1on1でサポートします。 1on1を実施しながら日頃の業務やキャリア形成の相談が可能です■オンボーディングサポート■キャリアカウンセリング記事CTO平田インタビュー記事(https://www.geekly.co.jp/column/cat-geeklycolumn/interview_monstar-lab_cto/)テックブログ(https://engineering.monstar-lab.com/jp/)Monstar-Lab BLOG(https://monstar-lab.com/dx/)求める経験・スキル Pythonによるバックエンド開発、またはデータパイプラインの開発経験 OpenAI API, Gemini, Anthropic API等のLLM APIを活用したアプリケーション開発経験 LangChain, LlamaIndex等のLLMアプリケーションフレームワークの利用経験 RAGシステム全体の設計・構築経験 多様なデータソース（DB, ドキュメント, API等）からのデータ収集・前処理パイプラインの構築実務経験 VectorDB（Milvus, Weaviate, Chroma等）の選定・構築および運用経験 GCP / AWS / Azure いずれかのクラウド環境でのシステム構築経験 クライアントや他チームと協働し、要件定義〜設計〜開発をリードした経験 モダンな技術に対する自走的なキャッチアップと学習意欲 歓迎スキル以下のご経験をお持ちの方は、よりスケーラブルで信頼性の高いAIエージェント基盤の構築で即戦力としてご活躍いただけます。 データエンジニアリング 大規模データウェアハウス（BigQuery, Snowflake, Redshift等）の設計・構築経験 dbt, Airflow等を用いた汎用的なELT/ETLデータパイプラインの設計・構築経験 SQLの深い理解とパフォーマンスチューニング経験 バックエンド開発 Python（FastAPI, Django等）やNode.js, Go等による堅牢なAPI開発経験 Docker, Kubernetes, Terraformを用いたインフラ構築（IaC）経験 メッセージキュー（Kafka, PubSub等）を用いた非同期処理基盤の設計経験 MLOps / AI MLOps環境（CI/CD for ML, Feature Store等）の設計・導入経験 LLMのファインチューニング経験 Vertex AI, Bedrock, Azure OpenAI Service等のマネージドAIサービスの活用経験 海外チームとのプロジェクト推進経験（英語での技術議論含む） 求める人物像 技術選定や構成提案の根拠を論理的に説明できる方 抽象度の高い要件や未整理な課題を、技術的に解きほぐすのが得意な方 モダンな技術に対して自走的にキャッチアップできる学習志向のある方 多国籍な開発チームとフラットに議論しながら働ける方 実装レベルにとどまらず、構造設計・運用定着までを意識して開発できる方 モンスターラボのミッション「多様性を活かし、テクノロジーで世界を変える」に共感する方 バリュー「Amplify your impact、Be borderless、Create value、Do what's right」に共感する方

職種 / 募集ポジション

AIエージェントエンジニア

雇用形態

正社員

給与

年収 6,000,000円 〜 11,000,000円※みなし労働時間 10時間/日 ※経験、能力等踏まえて決定します ≪給与支払い≫ 当月末締め、翌月10日払い ≪給与改定≫ 年2回（1月、7月改定） 半期ごとの評価結果により改定の有無、金額を決定。 ただし、考課の対象となる勤務期間が6ヶ月に満たない場合、試用期間中は給与改定の対象とはならない。

勤務地

150-0012 東京都渋谷区広尾1-1-39 恵比寿プライムスクエアタワー 4階フルリモート勤務を採用していますが、次のいずれかに該当する場合は東京本社もしくは、顧客オフィスへ訪問いただきます。 1. 担当業務の遂行上、対面での作業や打ち合わせが必要なとき 例：キックオフミーティング、ワークショップ、対面でのデモ／レビュー など 2. 所属部門・全社イベントへの参加時 例：チームビルディング、経営方針説明会 など 将来的に要件が変更される可能性があります

賞与

年2回（3月、9月支給） 個人および業績を基に支給については決定され、試用期間は賞与の算定期間には含まない。

休憩

60分（原則12:00〜15:00の間で取得）

時間外労働・休日労働

時間外労働、休日労働、協定の範囲内であり

交通費

交通費全額支給（会社規定による）

試用期間

3ヶ月あり（延長短縮の可能性あり）

退職に関する規定

退職金制度：無し 定年：60歳

福利厚生

マナラボ：スキル向上や社内ニュースのキャッチアップ、下記実施

資格取得支援制度

資格に合格した際、受験料を会社が負担します。会社が定めた奨励資格が対象となりますが リストにないものであっても上長・人事に承認を受けられれば支援対象となります。

グロ活

コンサルティングスキル向上のためのグロービスのEラーニング学び放題 費用：無料(グロービス学び放題6カ月コースの費用9,800円を会社が補助) 対象：等級CS1,CS2 (CS3以上の方は要上長許可。視聴は業務時間外限定）

書籍購入補助

対象：全社員 スキルアップの為の書籍につき１万円（税抜き）まで事前申請なく購入可能

言語オンラインレッスン補助

英語と日本語において、それぞれオンラインレッスンの補助を受けることができます。

従業員持ち株会制度

（15％の奨励金を支給）

部活動制度

部活動に参加した部員1名につき、月あたり2,000円（税抜き）を上限に活動費の実費支給 最大6ヶ月繰り越し可能（そのほか規程あり）

Happy Friday

毎週金曜日は18時退勤を推奨し、軽食やドリンクを用意し、さまざまなTopicの交流会もしています

支給PC

Mac, Windowsなど選択いただけます会社情報

会社名

株式会社モンスターラボ

株式会社モンスターラボ / 代表取締役社長

鮄川 宏樹

株式会社モンスターラボ設立

2006年2月3日

従業員数

約250名（2025年3月時点） グループ全体：約1000名以上（海外拠点含む、2025年3月時点）

事業内容

デジタルコンサルティング事業

主要取引先

freee株式会社 S.RIDE株式会社 アジア航測株式会社 サントリー食品インターナショナル株式会社 角上魚類ホールディングス株式会社 株式会社JTB 株式会社LIXIL 株式会社ShareTomorrow 株式会社エポスカード 株式会社クボタ 株式会社トライグループ 株式会社鹿児島銀行 日本郵便株式会社 （50音順）

会社URL

https://monstar-lab.com/

採用HP

https://www.join.monstar-lab.com/

求める経験・スキル

Pythonによるバックエンド開発、またはデータパイプラインの開発経験 OpenAI API, Gemini, Anthropic API等のLLM APIを活用したアプリケーション開発経験 LangChain, LlamaIndex等のLLMアプリケーションフレームワークの利用経験 RAGシステム全体の設計・構築経験 多様なデータソース（DB, ドキュメント, API等）からのデータ収集・前処理パイプラインの構築実務経験 VectorDB（Milvus, Weaviate, Chroma等）の選定・構築および運用経験 GCP / AWS / Azure いずれかのクラウド環境でのシステム構築経験 クライアントや他チームと協働し、要件定義〜設計〜開発をリードした経験 モダンな技術に対する自走的なキャッチアップと学習意欲

歓迎スキル

以下のご経験をお持ちの方は、よりスケーラブルで信頼性の高いAIエージェント基盤の構築で即戦力としてご活躍いただけます。 データエンジニアリング 大規模データウェアハウス（BigQuery, Snowflake, Redshift等）の設計・構築経験 dbt, Airflow等を用いた汎用的なELT/ETLデータパイプラインの設計・構築経験 SQLの深い理解とパフォーマンスチューニング経験 バックエンド開発 Python（FastAPI, Django等）やNode.js, Go等による堅牢なAPI開発経験 Docker, Kubernetes, Terraformを用いたインフラ構築（IaC）経験 メッセージキュー（Kafka, PubSub等）を用いた非同期処理基盤の設計経験 MLOps / AI MLOps環境（CI/CD for ML, Feature Store等）の設計・導入経験 LLMのファインチューニング経験 Vertex AI, Bedrock, Azure OpenAI Service等のマネージドAIサービスの活用経験 海外チームとのプロジェクト推進経験（英語での技術議論含む）

求める人物像

技術選定や構成提案の根拠を論理的に説明できる方 抽象度の高い要件や未整理な課題を、技術的に解きほぐすのが得意な方 モダンな技術に対して自走的にキャッチアップできる学習志向のある方 多国籍な開発チームとフラットに議論しながら働ける方 実装レベルにとどまらず、構造設計・運用定着までを意識して開発できる方 モンスターラボのミッション「多様性を活かし、テクノロジーで世界を変える」に共感する方 バリュー「Amplify your impact、Be borderless、Create value、Do what's right」に共感する方

スキルシェアリング

勉強会のイベント情報カレンダーが共有されており自由に参加可能

歓迎スキル

• 以下のご経験をお持ちの方は、よりスケーラブルで信頼性の高いAIエージェント基盤の構築で即戦力としてご活躍いただけます。 データエンジニアリング 大規模データウェアハウス（BigQuery, Snowflake, Redshift等）の設計 構築経験 dbt, Airflow等を用いた汎用的なELT/ETLデータパイプラインの設計 構築経験 SQLの深い理解とパフォーマンスチューニング経験 バックエンド開発 Python（FastAPI, Django等）やNode.js, Go等による堅牢なAPI開発経験 Docker, Kubernetes, Terraformを用いたインフラ構築（IaC）経験 メッセージキュー（Kafka, PubSub等）を用いた非同期処理基盤の設計経験 MLOps / AI MLOps環境（CI/CD for ML, Feature Store等）の設計 導入経験 LLMのファインチューニング経験 Vertex AI, Bedrock, Azure OpenAI Service等のマネージドAIサービスの活用経験 海外チームとのプロジェクト推進経験（英語での技術議論含む）