仕事内容
雇用形態：正社員
職種：データエンジニア、データサイエンティスト、領域特化データサイエンティスト（自然言語処理）
仕事内容
Claude Code・Codex・Cursorを無料支給！
AIを使いこなし、開発そのものを進化させるエンジニア募集
Queue株式会社では、生成AI・AI検索領域のプロダクト開発を進めています。
今回募集するのは、Claude Code・Codex・CursorなどのAI Coding Agentを積極的に活用し、AI駆動開発を行うAIエンジニア・Webエンジニアです。
従来の「人がコードを書き、AIに一部を補助してもらう」という開発スタイルではなく、AIを開発プロセスそのものに取り入れ、より速く、より効率的に、より良いプロダクトをつくることを目指しています。
「AIを使った開発が好き」
「Claude CodeやCursorを普段から使っている」
「新しいAI開発手法を試してみたい」
そんなエンジニアの方に、ぜひ来ていただきたいポジションです。
主な仕事内容
自社プロダクトのWeb開発を中心に、フロントエンド・バックエンド・AI機能など、これまでの経験や得意分野に応じて幅広い開発をお任せします。
AI駆動開発
Claude Codeを活用したコード生成・実装
Codexを活用した開発・コード改善
Cursorを活用したAIコーディング
AI Coding Agentを活用した開発フローの改善
AIを活用したテスト・デバッグ・リファクタリング
AIを活用した開発効率・コード品質の向上
新しいAI開発ツールや開発手法の検証・導入
Webアプリケーション開発
自社Webサービスの新機能開発
既存機能の改善・リファクタリング
フロントエンド開発
バックエンド開発
API設計・開発
データベース設計・開発
パフォーマンス改善
システムの保守・改善
使用技術・開発環境
フロントエンド
TypeScript
React
Next.js
バックエンド
Node.js
Python
データベース
SQL
各種データベース
開発ツール
GitHub
Claude Code
Codex
Cursor
※すべての技術経験が必須というわけではありません。これまでの経験や得意分野を考慮して担当業務を決定します。
この仕事の面白さ
① AIを「使う側」ではなく、AI時代の開発スタイルをつくれる
Claude Code・Codex・Cursorなど、急速に進化しているAI Coding Agentを実際の開発現場で活用できます。
「どうすればAIをもっと開発に活かせるか？」を考えながら、開発フローそのものを改善していけます。
② 新しい技術を積極的に試せる
生成AI・LLM・AIエージェントなど、変化の速い領域だからこそ、最新技術を積極的に試すことを大切にしています。
「面白そうだから試してみたい」という提案も歓迎します。
③ 幅広い開発経験を積める
フロントエンドだけ、バックエンドだけではなく、興味や経験に応じて幅広い領域に挑戦できます。
AIを活用したフルスタック開発に興味がある方にも向いています。
こんな方におすすめ
AI・生成AIが好きな方
Claude Code・Codex・Cursorなどを使った開発に興味がある方
実際にAI Coding Agentを使って開発している方
新しい技術を試すことが好きな方
TypeScript、React、Next.js、Node.js、Pythonなどの開発経験がある方
Webエンジニアとして開発経験を積んできた方
フルスタックエンジニアを目指したい方
LLM・生成AIを使ったプロダクト開発に興味がある方
開発効率を高める方法を考えるのが好きな方
指示されたものを作るだけでなく、自分で考えて開発したい方
新しい開発手法を柔軟に取り入れられる方
AIを使ってコードを書くことが当たり前になる時代に、これからのエンジニアリングを一緒につくっていきませんか？
開発スタイル
当社では、AIを積極的に活用することを前提とした開発を進めています。
AIにコードを書かせて終わりではなく、エンジニア自身が設計・レビュー・検証を行いながら、AIと協力して開発を進めます。
そのため、**「AIに仕事を奪われる」のではなく、「AIを使ってエンジニアとしてできることを増やしたい」**という方に向いています。
また、年齢や役職に関係なく意見を出しやすいフラットな環境なので、技術的なアイデアや改善案も気軽に提案できます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
求めている人材
求める人材
生成AI・LLM・RAG・機械学習・AI開発に興味があり、最新のAI技術を自ら調べ、試し、実際のプロダクト開発やサービス改善につなげられる方を募集しています。
今回募集するのは、AIエンジニア・機械学習エンジニア・MLエンジニア・R&Dエンジニアとして、生成AI・LLM・RAGを中心としたAI技術の研究・開発に幅広く携わるポジションです。
既存システムの開発だけではなく、
・生成AI・LLMの技術調査
・RAGシステムの設計・開発
・機械学習モデルの開発・評価・改善
・自然言語処理（NLP）技術の研究・開発
・Embedding・ベクトル検索・セマンティック検索の検証
・LLMのプロンプト設計・評価・チューニング
・AIモデルの精度評価・性能改善
・ファインチューニング
・AI技術のPoC・仮説検証
・技術選定・プロダクトへの実装
など、AI技術の研究から実際のプロダクト実装まで幅広く経験できます。
必須・歓迎する経験・スキル
以下のような経験・知識をお持ちの方を歓迎します。
・生成AI・LLMを活用したシステム開発経験
・LLMアプリケーションの開発経験
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）の設計・開発経験
・AIエンジニアとしての実務経験
・機械学習エンジニア／MLエンジニアとしての開発経験
・機械学習・深層学習（Deep Learning）の開発経験
・自然言語処理（NLP）の研究・開発経験
・Pythonを用いたAI・機械学習開発経験
・PyTorch、TensorFlowなどの機械学習フレームワークの使用経験
・Transformerなどの深層学習モデルに関する知識
・OpenAI APIなどのLLM APIを利用した開発経験
・生成AI APIを利用したアプリケーション開発経験
・Embedding／ベクトル検索／セマンティック検索の知識・経験
・Vector Database（ベクトルデータベース）を利用した開発経験
・LLMのプロンプトエンジニアリング経験
・LLMの評価・チューニング・精度改善経験
・LLMのファインチューニング経験
・機械学習モデルの学習・推論・最適化経験
・AIモデルの精度評価・性能評価経験
・データ分析・データ前処理の経験
・データパイプライン構築経験
・検索エンジン・検索アルゴリズムの開発経験
・推薦システム・検索システムの開発経験
・Webアプリケーションのバックエンド開発経験
・API開発経験
・Git／GitHubを用いたチーム開発経験
こんな方に向いています
・生成AI、LLM、RAGなどの最新AI技術が好きな方
・AIエンジニア、機械学習エンジニア、MLエンジニアとして専門性を高めたい方
・LLMやRAGの技術をより深く研究したい方
・新しいAIモデルや生成AIサービスを試すことが好きな方
・LLMの回答精度やRAGの検索精度を改善したい方
・機械学習や深層学習の知識を実際のプロダクトで活かしたい方
・自然言語処理（NLP）や情報検索技術に興味がある方
・AI技術について自ら調べ、実装し、検証することが好きな方
・仮説を立てて技術検証することが好きな方
・研究だけでなく、実際にユーザーが使うサービス開発まで携わりたい方
・AIプロダクトをゼロから改善・進化させたい方
・最新の生成AI・LLM技術をキャッチアップすることが好きな方
実務経験だけでなく、AIへの探究心も重視します
経験年数や肩書きだけではなく、**「何を考え、どのような技術を選び、どう実装し、どんな結果を出したのか」**を重視しています。
そのため、実務経験が豊富な方だけでなく、
・個人開発でLLM・RAGを使ったサービスを作っている
・GitHubでAI・機械学習関連の開発実績がある
・大学・大学院でAI、機械学習、深層学習、自然言語処理を研究している
・論文や技術記事を読み、実際にコードを書いて検証している
・生成AI・LLMを使った個人開発を行っている
・AI関連のハッカソンやコンテストに参加した経験がある
・生成AI APIやLLM APIを利用したアプリケーションを開発した経験がある
といった方も歓迎します。
技術を「研究して終わり」にしない
私たちが大切にしているのは、AI技術を調査するだけではなく、実際に試して、評価して、改善し、プロダクトに落とし込むことです。
例えば、
「このLLMのほうが回答精度が高いのではないか」
「RAGの検索方法を変更すると精度が改善するのではないか」
「Embeddingやベクトル検索の方法を変えてみたらどうなるか」
「プロンプトを改善すると生成結果がどう変わるか」
といった仮説を立て、実装・検証・評価を繰り返しながらAIプロダクトを改善していきます。
生成AI、LLM、RAG、機械学習、深層学習、自然言語処理、AI検索、ベクトル検索、Embedding、ファインチューニングなどの技術を実際のサービス開発で活かしたい方に向いているポジションです。
AI技術への好奇心を持ち、自ら学び、試し、プロダクトを進化させていきたい方をお待ちしています。
勤務時間詳細
総労働時間：1ヶ月あたり160時間
フルフレックスタイム制
勤務時間：9:30〜18:30を基本とし、業務状況に応じて柔軟に勤務時間を調整できます。
標準労働時間：1日8時間（休憩1時間）
※フルフレックスのため、コアタイムはありません。
※業務やチームの状況に応じて、メンバー同士で勤務時間を調整しています。
休日休暇
土日祝休み
年間休日120日以上
・完全週休2日制（土日）
・祝日
・年末年始休暇
・有給休暇
・その他会社カレンダーによる休日
勤務地
〒1040061東京都中央区
都営大江戸線「築地市場駅」徒歩4分
都営大江戸線「汐留駅」徒歩5分
東京メトロ日比谷線、都営浅草線「東銀座駅」徒歩6分
JR各線、東京メトロ銀座線、都営浅草線「新橋駅」徒歩8分
東京メトロ銀座線、丸ノ内線、日比谷線「銀座駅」徒歩10分
交通・アクセス
銀座駅8分
給与詳細
※基本給・固定残業代の総額
基本給：月給 35万円 〜 40万円
固定残業代：あり
1ヶ月あたり4万円 〜 6万円（固定残業時間：1ヶ月あたり20時間）
固定残業時間を超えた勤務時間については別途残業代を支給する
【一律手当】
全員に一律で支払われる通勤・皆勤・家族手当金額：なし
全員に一律で支払われるその他手当金額：なし
※給与は経験・スキルを考慮して決定します。
※賞与については現在支給実績はありませんが、今後の業績や会社の成長に応じた評価・報酬制度の整備を進めています。
試用・研修期間：3か月
試用・研修期間の条件：本採用と同じ
試用期間あり（3ヶ月）
試用期間中も給与・勤務条件は本採用時と同等です。
入社後は、これまでの経験やスキルに応じて業務をお任せします。必要に応じて、社内メンバーが業務や開発環境についてサポートします。
給与例
・入社1年目／AIエンジニア：月給35万円
・経験3年以上／AI・機械学習エンジニア：月給38万円
・LLM・RAG開発経験あり：月給40万円
※給与は経験・スキル・前職給与などを考慮して決定します。
※固定残業代20時間分を含みます。超過分は別途支給します。
※現在、賞与の支給実績はありません。今後の業績や会社の成長に応じて、評価・報酬制度の整備を検討しています。
待遇・福利厚生
【社会保険】
健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険
【福利厚生】
・社会保険完備
・交通費支給（規定あり）
・PC・業務に必要な機器を貸与
・AI開発に必要なツール・サービスの利用環境を整備
・服装自由
・髪型・髪色・ネイル・ひげ自由
・オフィス勤務（銀座）
・フルフレックス制度
・土日祝休み
・有給休暇
・業務に必要な書籍・技術情報の学習をサポート
・社内での技術共有・勉強会あり
・評価・報酬制度を順次整備中
職場環境
AI好きなメンバーが集まる、フラットで自由度の高い職場です。年齢や役職に関係なく意見を言いやすく、新しい技術やアイデアも積極的に試せます。
喫煙所：喫煙所あり（屋外）