■業務内容
Quants Team（モデルやシグナルの開発、およびそれを支えるデータ基盤・分析Agentを構築するチーム）における、Agentic Research System（研究を自動化し学習し続ける基盤）の設計・実装を担当します。

Agentic Research Systemの設計・実装
LLM Agentが市場データの取得、特徴量計算、統計分析、バックテスト、評価、可視化までを一貫して実行できるシステムを設計・実装します。Tool・Skill・Context・評価基盤を整備し、Agentが研究プロセスを継続的に改善できる状態を目指します。

市場データ・特徴量基盤の構築
CEX・DEX・Order Flow・Onchainなどの多様なデータを収集し、研究で扱いやすい共通形式へ変換します。大規模な履歴データに対する並列計算、増分更新、キャッシュを活用し、再現性の高い特徴量計算基盤を構築します。

研究プラットフォームへのオーナーシップ
Quantitative Analystと研究プロセスを設計し、曖昧な研究要求をAPI・データモデル・ワークフローへ落とし込みます。実装、デプロイ、監視、障害対応、評価、継続的な改善まで一貫してオーナーシップを持ちます。

■求めるスキル（必須）
・バックエンド開発の経験
　┗ソフトウェアエンジニアとしての実務経験5年以上
　┗TypeScriptまたはGoによる本番運用コードの開発経験3年以上
　┗ゼロベースからのソフトウェア設計の経験
・データ基盤・大規模計算システムの開発経験
　┗APIからの収集、ETL/ELT、スキーマ・データ品質の設計経験
　┗並列処理、増分計算、キャッシュを用いた性能改善経験
・LLM・Agentic Systemの設計・実装経験
　┗Agentの構成、再現性、失敗時の挙動を評価・改善した経験
　┗Tool・Skill・Context・評価基盤を設計・構築した経験
・クラウド環境での開発・運用経験
　┗GCPまたはAWSを利用したシステム開発・運用経験3年以上
　┗Docker、Kubernetes、CI/CD、ログ・メトリクスを用いた運用経験

■求めるスキル（尚可）
・システムトレードや金融データ分析への知見
・Python等でのデータ分析・特徴量エンジニアリング経験
・分散システムの設計経験
・OpenTelemetry等を利用したObservability改善経験
・研究者向けツール／プラットフォーム開発経験
・低レイテンシシステムの開発経験

■開発環境
・言語：TypeScript, Go
・クラウド：GCP または AWS
・コンテナ／オーケストレーション：Docker, Kubernetes
・CI/CD、ログ・メトリクス基盤
・データソース：CEX, DEX, Order Flow, Onchainデータ
・LLM Agent基盤：Tool / Skill / Context / 評価基盤

■開発体制
・Quantitative Analystと Software Engineerが密接に連携する少数精鋭チーム
・Software Engineer：データ基盤・AI Agent基盤の設計・実装を担当
・Quantitative Analyst：仮説生成と投資判断（トレード戦略の研究・検証）を担当
・研究・実運用の結果を新たなデータ・仮説・分析手法へ還元し続けるサイクルを共同で運用

■言語/技術
Golang、Rust

■面談回数：1回
■最低稼働日数：週5日
■PC貸し出し：有
■業務時間：
■リモート状況：フルリモート（地方可能）
■勤務地：
■備考
・「信頼できるデータ基盤」と「AI Agent群による研究システム」を構築し、研究プロセスそのものを競争優位性にする取り組みの中核を担えます
・LLM Agentを活用した最先端の自動化研究基盤（Research Flywheel）の設計・実装に携われます
・Quantitative Analystと直接連携し、抽象度の高い研究要求をシステムに落とし込む裁量の大きいポジションです
・CEX/DEX/Order Flow/Onchainなど多様な市場データを扱う大規模データ基盤の構築経験が積めます
・技術選定やアーキテクチャ設計にも深く関与できます

■案件番号：841757633241