【新卒】エンジニア（Engineer）_27卒

仕事内容

職務内容 エクサウィザーズが求める「エンジニア」とは 生成AIとAIエージェントの進化により、「プロダクトをつくる力」と「社会に届ける力」の境界は急速になくなってきています。 さらに、開発サイドとビジネスサイドの境界もなくなり始めており、エクサウィザーズでは顧客の最前線に入り込みML／LLM活用のPoCから導入までを推進する FDE（Forward Deployed Engineer） という次世代AIエンジニアのロールが生まれています。 そこでエクサウィザーズでは、機械学習エンジニアとソフトウェアエンジニアを融合した、 「社会実装・課題解決型エンジニア」 として皆さんを迎えます。 入社後は、自社プロダクト開発、FDE、クラウドインフラなど、志向と適性に応じた配属からスタートし、一人ひとりに大きな裁量とテーマをお任せいたします。 具体的な業務内容 自社AIプロダクト開発 国内シェアNo.1の法人向けAIサービス「エクサベース AI（exaBase AI）」をはじめとするexaBaseシリーズの新機能開発 AI・エージェント機能の技術検証・性能改善・評価設計（フロントエンド／バックエンド／機械学習／クラウドインフラ） FDE（Forward Deployed Engineer） 大手企業・公的機関の現場に入り込み、ML／LLMを活用したデータ活用プロジェクトのPoC〜導入を推進 顧客課題の特定、要件定義、ソフトウェア・AIエージェント開発、導入・運用保守、効果検証など クラウドインフラ・MLOps・社内IT運用 AWSを中心としたAI基盤の構築・改善・コスト最適化 DevOpsおよびAIエージェント基盤の運用 チケット対応やユーザーアカウントの棚卸しといった情シス・社内IT業務 R&D・社内AI活用 先行技術の検証や社内AI活用基盤の構築 得られた技術・成果のプロダクトや顧客案件への展開 新卒入社メンバーのキャリア事例 入社1年半でプロダクト群のインフラ改善を担い、全社のAI・クラウドコストを可視化する仕組みづくりを主導 3〜4名の少人数チームでクライアントワークに参画。検証環境を自ら構築し、クライアントとの技術議論をリード 入社2年目で新卒メンターを務めながら、プロダクト開発のテックリードとCTO室での先行技術検証を兼任 機械学習エンジニアとして入社後、プロダクトマネジメントへ越境し、自社AIプロダクト（exaBase AI）の新機能・コンセプト設計を担当 新卒メンバーの活躍事例記事一覧 キャリアパス 入社後は、大きく3つの軸で専門性を伸ばしていくことができます。 プロダクト軸 ：exaBaseシリーズなど自社プロダクトの開発 プロジェクト軸 ：FDEとして顧客プロジェクトを推進、またはプロジェクトマネージャー／プロダクトマネージャーへの越境 インフラ・セキュリティ軸 ：クラウドインフラ・MLOpsの専門性を深め、全社基盤やセキュリティを担う役割 このほか、事業開発への越境など複数のパスがあります。新卒の皆さんを、未来の事業・プロダクト・組織を一緒につくる仲間として迎えます。 関連リンク 新卒採用サイト Tech Blog（Zenn） エンジニア向け会社紹介資料（Speaker Deck） 応募資格（必須） 応募要件（必須） 何らかのプログラミング言語での開発経験と、自分で「動くもの」を作り切った経験（研究・個人開発・インターン・アルバイトなど形式は問いません） アルゴリズム・データ構造、ネットワーク／データベースなど、コンピュータサイエンスの基礎知識 正解のない課題に対して、自ら考え、手を動かして前に進められること 技術を学ぶことが好きで、業務や研究の外でも継続的にキャッチアップしていること 自身の興味範囲に閉じず、プロダクトや顧客への価値提供に必要なことへ前向きに取り組めること 社内および顧客との日本語による円滑なコミュニケーション、ビジネスメール・資料作成ができること（JLPT：N1目安） ※外国籍の方にはJLPT証明書のデータを提出いただきます ※学部・高専・修士・博士・博士研究員など、学位・専攻・研究分野は問いません。 歓迎要件 現場経験（下記いずれかの経験を有する方） 長期インターンシップ、アルバイト、業務委託等での実務経験（目安1ヶ月以上／プロダクト開発、社内プロジェクト、クラウドインフラ、研究開発など） ハッカソン（JPHACKS等）やデータコンペ（Kaggle等）における開発・成果創出経験（個人・チーム問わず） ユーザーや関係者と直接対話し、課題特定や合意形成をした経験 組織内での取り組み経験（下記いずれかの経験を有する方） サークル・部活・有志団体などで組織やプロジェクトを主導した経験 IPA未踏事業やJST（ACT-X等）への採択、または助成金・アクセラレータープログラム等の獲得まで自ら推進した経験 応募資格（歓迎） 技術 自然言語処理（LLM・RAG）、画像・動画解析（VLM・マルチモーダル）、音声解析、数理最適化、3次元データ処理など、いずれかの領域での開発経験 Webまたはモバイルアプリケーションの設計・開発経験 AWS、Azure、Google Cloud等のクラウド環境や、Kubernetes等のコンテナ技術の利用経験・関連資格 AIエージェントを組み込んだサービス開発経験（ Agent.md / AgentSkill 等を用いたハーネス設計、評価・継続的改良、暴走防止や脆弱性対策などのセキュリティ設計を含む） Coding Agentを活用したサービス開発経験 OSSへの貢献、個人開発アプリの公開、技術ブログでの発信、GitHubでの継続的な活動 生成AI・LLM・AIコーディングツールを日常的に活用した開発経験 求める人物像 求める人物像 自走力 ：曖昧な課題に自ら問いを立て、進め方を設計してやり切れる方 学習体質 ：新しい技術を学ぶことを楽しみ、習慣として続けられる方 巻き込む力 ：権限や肩書きに頼らず、先輩・年上・社外の人も動かして前に進められる方 言語化力と軸 ：自分の選択の理由や学びを自分の言葉で語れる方 柔軟性 ：興味の外側の仕事にも価値を見出し、前向きに取り組める方 賃金 待遇・福利厚生 給与 ：年収540万円〜（45時間分のみなし残業代を含む。超過分は追加支給） 育成支援 ：新卒一人ひとりに現場エンジニアのメンターが伴走し、実プロジェクトに携わりながら、3〜6ヶ月で自走できる状態を目指します 福利厚生 ：博士課程進学支援制度・資格取得支援・書籍購入支援などの制度あり 詳細は 福利厚生ハンドブック をご確認ください。 選考フロー 選考フロー 選考ステップ 書類選考 履歴書のフォーマットは自由です GitHubアカウント、個人ポートフォリオ、競技プログラミングの成績などがあればご記載ください 現場のエンジニアとの面接（複数回） 選考中に2週間〜1ヶ月程度の 現場トライアル選考 を実施する場合がございます（詳細は実施対象者にご説明します） CTOとの最終面接 内定 補足事項 ※選考回数は増減する場合があります。 ※ご希望に応じて、内定後に入社前インターン（アルバイト）をご提案する場合があります。 勤務時間 標準労働時間：9:00-18:00（休憩1時間含む） 勤務形態：業務の内容に応じて、フレックス/裁量労働制または管理監督者としての勤務形態を適用 その他：2026年時点では原則週3出社を基本ルールとしています（特定の部署、職種で例外あり） 昇給・賞与 昇給：年2回（4月・10月）※ 規定に基づく 賞与：年2回（5月・11月） ※会社業績・個人業績による 諸手当 通勤交通費（支給条件あり） 休日・休暇 完全週休二日(毎週土日曜日)、祝日、その他年末年始休暇(会社指定による) 福利厚生 雇用保険、健康保険、厚生年金、労災保険、従業員持株会（加入は任意）、確定拠出年金（加入は任意） 社内のAI利活用状況 自社サービスである exaBase AI を自由に利用することが可能です コーディングエージェントとしてClaude Codeを利用することが可能です（エンジニア職種は全員利用可、その他職種は希望に合わせて利用可） その他のAIツールについては社内承認を得た上で利用することが可能です

必須スキル

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