プロフィール — AI Agent Engineer

対応可能なポジション

• AI Agent Engineer — プロダクション対応のマルチエージェント編成システムの設計・実装
• LLM 応用エンジニア — モデル選定／評価、プロンプト設計、RAG、ファインチューニング
• 自動化ワークフロー アーキテクト — エージェント駆動の業務自動化
• 技術アドバイザー — Agentic AI 導入戦略と技術設計

技術スタック

• 言語: TypeScript / JavaScript, Python, Go
• Agent オーケストレーション: LangGraph, CrewAI, AutoGen, Vercel AI SDK
• Agent プロトコル: MCP (Model Context Protocol), A2A, ACP
• LLM プラットフォーム: OpenAI / Anthropic / DeepSeek, ローカル LLM (ollama/vLLM), LoRA / ファインチューニング
• 観測性と評価: LangSmith, Langfuse, オフライン／オンライン eval、agent メトリクス追跡
• インフラ: Docker, Kubernetes, AWS/GCP, GitHub Actions

経験領域

Agentic システム設計 — エージェント編成、tool calling、Planning、マルチエージェント協調。Agent success rate、tool-call success rate、escalation rate などの本番指標を重視。

LLM 導入と最適化 — Quality／Latency／Cost のトレードオフに基づくモデル選定、プロンプトのバージョン管理、RAG パイプライン構築、LoRA／Instruction Tuning。

自動化ワークフロー — 業務プロセスを構造化された workflow と agent の組み合わせに落とし込み、コスト・レイテンシ・耐障害性を設計。

AI インフラ — MCP サーバの設計、agent runtime の API／デプロイ／監視／デバッグ体系。

働き方

• 正社員 / 業務委託 / 契約、いずれも相談可
• リモート優先、東京・関東圏は onsite 可
• 日本語：メール・技術ドキュメント可、口頭は補助があると円滑
• 地方勤務可（関東圏以外も相談可）

希望する企業

• AI 領域の日本スタートアップ（シード〜シリーズ B）
• AI 導入を進めたい既存企業
• クロスボーダー／多言語事業を持つ企業
• Agent 化と自動化を中核戦略と位置付けるチーム