ソフトウエアエンジニア（フロントエンド）【PKSHA Speech Insight】

【業務内容】
PKSHA Technologyでは、コミュニケーション領域の社会課題を解決するため、多岐に渡る大手企業に複数のSaaSプロダクトを提供しております。
このポジションでは、独自開発の音声認識AIと対話分析AIを搭載した、コンタクトセンター向けオペレーターサポートツール 「PKSHA Speech Insight」 におけるフロントエンドの開発をリードしていただきます。
フロントエンド開発を主軸としながら、ご志向やチームの状況に応じて、バックエンドも含むフルスタックな開発にも挑戦いただけます。

▼PKSHA Speech Insight
PKSHA Speech Insight はコンタクトセンター現場での使いやすさを突き詰めた「人」が主役のコールセンター業務効率化AIツールです。
・オペレーターとお客様の会話内容をリアルタイムにテキスト化
・LLM を用いた会話内容の要約や、オペレーター応対品質の評価
・リアルタイムモニタリング機能　等
独自開発の音声認識エンジンと最新のAI技術でオペレーター業務を強力にサポートします。

▼その他 AI SaaS プロダクト
・PKSHA ChatAgent
　- 国内シェアトップクラス、累計対話7.5億回以上 深層学習と自然言語処理を活用した対話エンジンのAIチャットボット
・PKSHA VoiceAgent
　- 国内シェアトップクラス、毎月35万件以上のコールに対応している業務効率化と顧客体験向上を実現するAIボイスボット
・PKSHA FAQ
　- 累計1,500サイト以上 FAQの作成・公開・評価からお問い合わせ対応管理までをワンストップで実現するFAQシステム
・PKSHA AI ヘルプデスク
　- 社内問い合わせや商品及び技術情報の問い合わせに従業員の業務をサポートする使えば使うほど賢くなるAIヘルプデスク

【技術的なチャレンジ】
国内トップクラスのシェアを含むAI SaaSプロダクトを複数展開する私たちだからこそ向き合える、挑戦的な技術課題が数多く存在します。

▼急成長するコミュニケーション領域プロダクトならではの課題の解決
テキストを取り扱うプロダクトでは大規模トラフィックやDDoS対策など、音声を取り扱うプロダクトではネットワーク要件への対応や音声データの取扱など、プロダクト特性に合わせた課題解決や、今後の事業拡大を見据えたスケーラビリティ確保やリアーキテクチャをリードする

▼自社AI／LLMのプロダクトへの組み込み
各種AIやLLMをSaaSプロダクトに組み込みにおける、レスポンス速度、精度、そしてAPIコストのトレードオフの解決のため、社内のアルゴリズムエンジニアと協力しながらプロンプトエンジニアリング、RAG、イベント駆動アーキテクチャなど、あらゆる手法を用いてベストプラクティスを探索する

▼技術的負債の戦略的解消
技術的負債と向き合い、テスト戦略の改善やリファクタリング、リアーキテクチャプロジェクトをリードする

▼プロダクト間連携による価値創出
複数のプロダクトを連携させ、より大きな顧客価値を生み出すため、チームの垣根を越え、拡張性と保守性の高い連携方式の設計から実装までを推進する

【ポジションの魅力】
・AI時代のエンジニアとして、AI／LLMというこれまでのソフトウエア開発とパラダイムの異なる技術を搭載した、今と異なる”ソフトウエアのあるべき姿"を探求できる。さらにAIを踏まえたうえで、複数のエンタープライズの高い要求にも耐えうる未来のアーキテクチャを作って発信していける
・まずSaaSを開発運用していく側面として、技術的・組織的な課題を解いて顧客に届ける価値を向上させる楽しさがある。それだけでなくSaaSにAIを組み込むというまだスタンダードのない難易度の高い最先端のチャレンジもできる
・シェアが大きいプロダクトだけでなく、急成長しているプロダクトも複数ある状態である。将来的にはコミュニケーション・ナレッジマネジメントツールのデファクトスタンダードになり、当たり前のようにPKSHAの製品を多くの人々が使っている世界を作っていこうとしている。その取り組みに大きく関わることができる
・Solution事業とのシナジーを活かしながら、プロダクトの改善や新規事業の創出に関わることができる
・TechLead、PdM、EMといった個人のスペシャリティをいかしたキャリアパスや、事業面でもSaaSからSolutionまで含めた幅広いキャリアパスが描ける

【目指す開発組織／文化】
「人とソフトウエアの共進化」のビジョン実現のため顧客に価値を理解いただきご利用いただくことが必要です。ただ機能を満たす開発をするのではなく、本当に顧客の価値になるのか、という点を考え抜いてデリバリする文化があります。また最先端のAIをどうプロダクトに組み込むのか、そのアーキテクチャや実装はどうあるべきかを運用面を含めて議論して、ベストプラクティスを生み出し続けられる組織を目指します。

【技術スタック】
▼利用言語・フレームワーク
・Golang（Echo）
・Python
・TypeScript（React、Redux、Storybook）
・Dart（Flutter）

▼クラウド
AWS

▼バージョン管理
Git（GitHub）

▼CI／CD
GitHub Actions

▼プロビジョニングツール
Terraform

▼タスク／ドキュメント管理
Linear

▼コミュニケーション
Slack

▼AIツール
Github Copilot、Cursor、Claude Code、Devin 等

※未経験のものがある場合でも、キャッチアップいただけると感じていただける方であれば問題ありません