At Lilly, the work is demanding because patients are waiting. We unite caring with discovery to help make life better for people around the world, knowing that every decision, every detail, and every day matters. Headquartered in Indianapolis, Indiana, our over 50,000 employees around the globe take on complex challenges to discover and deliver life-changing medicines, strengthen how health is understood and managed, and support the communities we serve. This is hard, urgent, selfless work—but it’s work worth doing. If you’re driven by purpose and ready to bring your best to work that truly matters for patients, we invite you to join us.
<Japanese>
本ポジションは、日本のAIポートフォリオを支えるAI機能の実装・運用までを一貫して担うテクニカルスペシャリストです。APEX（AI Product & Experience）チームに所属し、アーキテクトと緊密に連携しながら、AI・生成AIソリューションをプロトタイプから本番環境へと展開するためのアプリケーション、パイプライン、再利用可能なコンポーネントの設計・構築・評価を担います。業務の中心は実践的なAI/MLエンジニアリングであり、特に業務プロセスの変革に向けたエージェント型AIソリューションに重点を置きます。これらを信頼性高く運用するとともに、エンタープライズ向けAI機能を検証し、有効なものをプラットフォーム上で再利用できる形に整えることが求められます。自律的に業務を遂行し、技術設計上の意思決定に貢献しながら、実運用に耐える品質のシステムを構築できる方に適したポジションです。
主な職務内容
本記述は作成時点での職務全体の概要であり、責任範囲は状況に応じて変化する可能性があります。
- プロダクトオーナー、デリバリーチーム、アーキテクチャチーム、事業部門の関係者と連携し、要件をソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）全体を通じて実際に稼働するソリューションへと落とし込む。
- PoCおよび本番開発における技術設計の議論に貢献するとともに、担当範囲のデリバリーを自律的に推進し、リスクは適切に関係者へ共有・エスカレーションする。
- 急速に進化するAI領域（基盤モデル、MCP等の連携プロトコル、A2A等のエージェントフレームワーク、関連する業界標準）の動向を継続的に把握し、重要な変化を実務上の提言につなげる。
- 技術的な意思決定、機能、技術的な制約について、技術者・ビジネス関係者の双方に明確に伝える。
補足的な職務内容
構築（Build）
- 生成AIソリューションの設計・構築・テスト・改善。AI（Advanced AIを含む）を活用したアプリケーション、検索拡張生成（RAG）、ツール利用や多段階推論を伴うエージェントシステムを対象とする。
- 業務プロセスを分解し、生産性向上ツールからマルチエージェントワークフローまで、AIによる支援に適したコンポーネントへと再構成する。
- AIプロダクトを支えるデータ連携・統合パイプラインを構築・保守する。
運用化（Operationalize）
- MLOps / LLMOps の実践（デプロイ、バージョン管理、モニタリング、評価パイプライン、コスト・レイテンシ監視、ガードレール）。
- ソフトウェアエンジニアリングおよびDevOpsの基礎を適用する（CI/CD、コンテナ化、バージョン管理、テスト、ドキュメント整備）。
- 本番ソリューションのドリフトや性能劣化を監視し、解決を主導する。
評価・再利用（Evaluate and Reuse）
- エンタープライズAIプラットフォームや関連機能（例：Snowflake、Lilly社内AI機能）を検証・ベンチマークし、日本のポートフォリオにおける適合性、性能、再利用性を評価する。
- 個別の案件にとどまらず、複数の取り組みで活用できるよう、再利用性とスケーラビリティを前提に設計する。
- Architecture & Technology チームのAIリードと連携し、共通の構成要素・実装パターンの整備を通じて、日本におけるAIプラットフォーム基盤の構築に貢献する。
応募必須要件
- コンピュータサイエンス、データサイエンス、エンジニアリング、または関連する技術分野における学士号または修士号。
- AI/MLまたはソフトウェアエンジニアリング分野で3年以上の実務経験を有し、技術的に動作するだけでなく実際にユーザーに使われ、定着したAI活用ツールやアプリケーションを構築した実績を有すること。
- Python による高度な実装力。
- LLMを活用したアプリケーションの開発・デプロイ実務経験（プロンプト/コンテキストエンジニアリング、RAG、エージェントワークフローなどを含む）。
- MLOps / LLMOps の実務知識（バージョン管理、モニタリング、デプロイ、評価）。
- 主要クラウドプラットフォームのいずれかでの経験（Azure を優先。AWS・GCP の経験も評価対象）。
- 最新のソフトウェアエンジニアリング手法および開発ライフサイクル（SDLC）に対する確かな理解。
- ビジネスレベルの英語力。
望ましいスキル・経験
- エージェント型AIフレームワークおよび新興の標準仕様（例:LangGraph、MCP）の経験。
- DevOpsツールへの習熟。CI/CD(GitHub Actions など)、Docker、Kubernetes、Infrastructure as Code を含む。
- AI支援型コーディングツールを活用し、プロトタイピングや実験を加速させることへの適応力（本チームの中核的な働き方の一つ）。
- 本ポジションの技術スタックに関連するその他の言語(例:データ処理向けの PySpark、サービス開発向けの Go)。
- AIセキュリティ、データプライバシー、ガバナンスに関する知見。
- 規制産業（製薬・ヘルスケア・金融）での実務経験。
- 技術動向の変化が激しい環境での適応力。
- ビジネスレベルの日本語力。
- 機械学習、データサイエンス、AIエンジニアリング、クラウドアーキテクチャなどの分野における専門教育または認定資格。
<English>
The Principal AI Engineer is a hands-on technical contributor who builds and operationalizes AI capabilities for Japan's AI portfolio. Working within APEX (AI Product & Experience) and partnering closely with the Architects, this role designs, builds, and evaluates the applications, pipelines, and reusable components that take AI and generative AI solutions from prototype to production. The focus is applied AI/ML engineering with a forward lean toward agentic AI solutions to transform business processes, operationalizing them reliably, and testing enterprise AI capabilities so the right ones get reused in the platform. This role suits someone who operates independently, contributes to technical design decisions, and builds production-grade systems.
Primary Role & Responsibilities
This job description provides a general overview of the role at the time it was prepared; responsibilities may evolve over time.
- Partner with product owners, delivery teams, architecture, and business stakeholders to turn requirements into working solutions across the product lifecycle (SDLC).
- Contribute to technical design discussions for POC and production work; independently drive scoped delivery while escalating risks appropriately.
- Track the evolving AI landscape (foundation models, communication protocols e.g. MCP, agentic frameworks e.g. A2A, and industry standards) and translate what matters into practical recommendations.
- Clearly communicate technical decisions, capabilities, and limitations to technical and business audiences, alike.
Supplementary Responsibilities
Build
- Design, build, test, and iterate on generative AI solutions — AI (including Advance AI)-powered applications, retrieval-augmented generation (RAG), and agentic systems with tool use and multi-step reasoning.
- Decompose business processes into components suitable for AI assistance, from productivity tools to multi-agent workflows.
- Build and maintain the data and integration pipelines that support AI products.
Operationalize
- Apply MLOps / LLMOps practices — deployment, versioning, monitoring, evaluation pipelines, cost/latency monitoring, and guardrails.
- Apply software engineering and DevOps fundamentals — CI/CD, containerization, version control, testing, and documentation.
- Monitor production solutions for drift and performance degradation and drive resolution.
Evaluate and Reuse
- Test and benchmark enterprise AI platforms and capabilities (e.g. Snowflake, internal Lilly AI capabilities), assessing fit, performance, and reusability for the Japan portfolio.
- Design for reuse and scalability, so capabilities work across initiatives rather than serving a single use case.
- Contribute to Japan's AI foundation layer, partnering with the Architecture & Technology AI lead on shared building blocks and implementation patterns.
Minimum Qualification Requirements
- Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Data Science, Engineering, or a related technical field.
- Three or more years of hands-on AI/ML or software engineering experience, with a demonstrated track record of building AI-powered tools or applications that were actually adopted by end users — not just technically functional.
- Strong programming skills in Python.
- Hands-on experience developing and deploying LLM-based applications — including prompt/context engineering, RAG, or agentic workflows.
- Working knowledge of MLOps / LLMOps practices — versioning, monitoring, deployment, and evaluation.
- Experience with at least one major cloud platform (Azure preferred; AWS or GCP transferable).
- Solid understanding of modern software engineering practices and the development lifecycle (SDLC).
- Business-level fluency in English.
Additional Preferences
- Experience with agentic AI frameworks and emerging standards (e.g. LangGraph, MCP).
- Familiarity with DevOps tooling — CI/CD (e.g. GitHub Actions), Docker, Kubernetes, infrastructure-as-code.
- Comfort using AI-assisted coding tools to accelerate prototyping and experimentation (a core way of working on this team).
- Additional languages relevant to the stack (e.g. PySpark for data-heavy workloads, Go for services) are a plus.
- Exposure to AI security, data privacy, and governance practices.
- Experience in a regulated industry (pharmaceutical, healthcare, finance).
- Comfort in a fast-moving environment where the technology landscape shifts frequently.
- Business-level fluency in Japanese (preferred, not mandatory).
- Specialization or certifications in Machine Learning, Data Science, AI Engineering, or Cloud Architecture are a plus.
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