会社概要

ベネッセコーポレーションは、「Benesse（よく生きる）」を企業理念に掲げ、幼児から社会人まで幅広い世代の学びを支える教育企業です。
「進研ゼミ」や「こどもちゃれんじ」をはじめ、学校向けICT、大学・社会人向け教育、企業の人材育成など、多様な教育サービスを展開しています。
近年は、教育×デジタルを成長戦略の中核に据え、グループ横断のDX組織「Digital Innovation Partners（DIP）」を中心に、データ活用やUX設計、内製開発を推進。さらに、生成AIを活用した新たな学習体験や業務変革にも積極的に取り組み、一人ひとりに最適化された学びの実現を目指しています。
教育の本質を大切にしながら、最先端のデジタル技術・AIを融合させ、これからの教育のスタンダードを創造し続ける先進的な企業です。

採用背景

■ベネッセでは、各事業（『進研ゼミ』『こどもちゃれんじ』『学校向け教育事業』『社会人向け教育事業』『妊娠出産･育児等の生活サービス』etc.の事業領域)のデータを活用し、お客様の課題解決、サービス価値向上実現のため、事業・サービスやマーケティングの進化、事業グロースにおけるデータ利活用を支える、機械学習やAIを活用したサービスや仕組み作りに注力しております。

■本求人は事業課題や業務課題に関するAI/AIエージェント活⽤プロジェクトにおいて、プロダクトエンジニアリング経験を⼟台に、AI機能、AIエージェント、AIワークフロー、既存システム連携、⼈の確認‧承認を含む実⾏フローの設計‧実装‧運⽤改善を担うポジションです。

個別案件におけるAI機能開発を⾃⾛しつつ、Senior Tech Lead、AI Quality & Evaluation、AI
Platform & Reliabilityの各担当と連携し、将来的にApplied AI領域の技術リードを担うことを期
待します。

仕事内容

■PdM‧企画担当者‧業務側メンバーと連携し、AIを活⽤するユースケースや業務フロー整理
■LLM、RAG、オーケストレーション、ツール利⽤、API連携、既存システム連携を組み合わ
せたAI機能を設計‧実装
■AIエージェントやワークフローにおいて、どこを⾃動化し、どこに⼈の確認‧承認を残す
かを設計
■PoCに留まらず、本番導⼊に向けたエラーハンドリング、ログ、監視、代替動作、運⽤⼿順
を実装
■AI機能の品質を確認するための基本的な評価観点、テストケース、ログ、ユーザーフィー
ドバックの確認⽅法を整備
■AI機能だけでなく、UXや業務フローの改善仮説を⽴て、実装‧検証
■他の担当者と連携し、品質基準や評価観点を実装へ反映
■他の担当者と連携し、認証認可、ログ、監査、共通部品を理解し、個別案件で適切に利⽤
■実装で得た知⾒をドキュメント、サンプル実装、チェックリストとして残し、他メンバー
が再利⽤しやすい形に整備

【入社後のイメージ】
■6か⽉以内に、1つ以上のAI/AIエージェント活⽤案件で、設計‧実装‧テスト‧運⽤改善に
主要メンバーとして関わっていただく想定です（AI機能が本番または本番相当の環境で使われ始めている状態を目指します）。
■12か⽉以内に、単独案件でのAI機能またはワークフロー開発を案件リードとして推進していただき、そこで得た実装知⾒やドキュメントを、部を横断した開発に再利⽤できる状態を目指します。

※外部パートナー（大手クラウドベンダーやベンチャー企業など）、研究機関と連携しながら、知見を高めていくことができます。また資格研修やセミナー参加なども推奨しています。
AIエンジニアとしての専門性を高めつつ、BizDevやデータエンジニアなど、領域を拡大するキャリアの広げ方も可能です。

求める人物像

■プロダクトエンジニアとしての経験を⼟台に、AIをプロダクトや業務へ組み込む実装⼒を
伸ばしたい⽅
■データエンジニアとしての経験を活かし、AI機能のデータ連携、評価、運⽤改善に関わり
たい⽅
■AIのPoCを作るだけでなく、実際に使われる機能として運⽤‧改善したい⽅
■データサイエンス / MLエンジニアリングの知⾒を、モデル単体ではなくプロダクト価値へ
接続したい⽅
■曖昧な業務課題を、実装可能な機能‧ワークフロー‧運⽤⼿順へ分解できる⽅
■将来的にApplied AI領域におけるテックリードを⽬指したい⽅

応募条件（MUST）

■バックエンドエンジニア、フルスタックエンジニア、またはプロダクトエンジニアとして4
年以上の実務経験（データエンジニア、MLエンジニア、またはデータサイエンティストとしての経験がある場合は、関連経験として考慮します）
■Python または TypeScript を⽤いたアプリケーション開発経験
■API連携、データ連携、クラウド環境での開発‧運⽤経験
■LLM、⽣成AI、RAG、AIエージェント、または⽣成AI APIを⽤いた機能開発‧業務改善の
経験
■⾃分が担当する機能について、設計、実装、テスト、リリース、運⽤改善まで関わった経
験
■PdM、企画担当者、デザイナー、業務側メンバーと協働し、曖昧な要件を実装可能な仕様
へ落とし込んだ経験
■⽇本語での業務コミュニケーション能⼒（N1相当※外国籍の方）

歓迎条件（WANT）

■LLM/RAG/AIエージェントを商⽤サービス、または継続稼働する社内サービスとして運⽤し
た経験
■プロダクトエンジニアとして、ユーザー体験や業務フローを踏まえた機能改善を⾏った経
験
■データサイエンス / MLエンジニアリングの経験を、プロダクト機能や業務システムへ接続
した経験
■検索、推薦、NLP、分類、ランキング、評価指標設計のいずれかの経験
■プロンプト設計、コンテキスト設計、ワークフローオーケストレーション、MCP‧外部ツ
ール利⽤設計の経験
■AI機能のログ設計、モニタリング、評価、A/Bテスト、回帰確認の経験
■機能開発におけるリード、設計レビュー、メンタリングの経験
■プロジェクトリードまたはチームリードに準ずる経験
■技術ドキュメント、サンプル実装、チェックリストなどを整備した経験

選考スケジュール

書類選考 → WEBテスト＋面接2回

【職種 / 募集ポジション】
Software Engineer - Applied AI Engineering
【雇用形態】
正社員
【給与】
年収 7,500,000円 〜 9,000,000円
月収＋賞与（年2回） ※経験・スキルを考慮し、当社規定により支給 ●諸手当：通勤手当、時間外手当／裁量労働手当、カフェテリアプラン ●退職金制度あり
【勤務地】
163-0415 東京都新宿区西新宿新宿三井ビル
在宅勤務と出社を組み合わせたハイブリット勤務となります。 ※本求人部署に関しまして全社横断でPJTに関わる機会が多く、基本的には出社がベースとなります。 ※個別事情による相談は可能です。
【能力開発支援】
・セルフラーニング用プラットフォーム（Udemy Business）の利用 ・能力開発ポイント（外部研修・通信教育・各種資格試験などに対して、会社が費用をサポート） ・DX資格取得支援制度 ・公募制度、青紙制度

会社情報

【会社名】
株式会社ベネッセコーポレーション
【本社所在地】
岡山県岡山市北区南方 3−7−17
【拠点】
＜東京本部＞ 東京都多摩市落合1-34 ※京王相模原線･小田急多摩線「多摩センター」駅より徒歩5分 ＜東京本部 新宿オフィス＞ 東京都新宿区西新宿2-1-1　新宿三井ビルディング ※JR山手線・中央線・埼京線、小田急線・京王線「新宿駅」より徒歩6分 ※東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」より徒歩2分 ※都営地下鉄大江戸線「都庁前駅」より徒歩1分
【代表者】
代表取締役社長　岩瀬大輔
【創業】
1955年1月28日
【選考について】
当社では、応募者の皆さまが安心して採用選考に参加できるよう、面接官および採用活動に関わる社員に対して、求職者等へのハラスメント防止に関する教育・啓発を行っています。採用活動中の言動等についてご相談がある場合は、中途採用窓口（hr_mid＠mail.benesse.co.jp）までご連絡ください。ご相談内容はプライバシーに配慮して取り扱い、ご相談を理由として採用選考上の不利益な取扱いを行うことはありません。