次の仕事の機会を見つけましょう

職種、スキル、勤務地で求人を検索できます。応募書類を準備する前に募集要件を確認しましょう。

魅力的な職種名を見つけることは、仕事探しの出発点です。業務内容、応募条件、働き方を自分の経験と照らし合わせましょう。このガイドでは、候補の絞り込み、応募書類の準備、提出先の確認を順番に進めるためのポイントを紹介します。

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

条件をクリア

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Software Engineer - Applied AI / Product Engineering

MLabs

勤務地
New York, New York, United States
掲載日
2026年10月20日

応募する前に、企業のウェブサイトで現在も募集中かどうかと詳しい条件を確認してください。

仕事内容

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

Location: New York, United States (Office) - NYC - SoHo Office On-Site | Full-time Compensation: $160K - $250K We are hiring on behalf of our client, a high-growth, Series A-backed artificial intelligence company operating in the commercial real estate (CRE) sector who is seeking an experienced Software Engineer – Applied AI / Product Engineering to join its engineering team in New York City. Our client delivers an enterprise-grade AI platform that automates complex commercial real estate workflows, integrating email, financial models, presentation decks, and property databases into a unified, intelligent system. Having already secured enterprise multi-year contracts with top global commercial brokerages, the organization is scaling rapidly to meet significant market demand. This role focuses on designing, building, and deploying AI-driven products and agentic systems. The ideal candidate thrives in a fast-paced environment, takes full end-to-end ownership of features, and continuously explores evolving AI paradigms to build robust, practical solutions for enterprise users. Key Responsibilities Product & AI Engineering: Design, build, and deploy agent-centric software architectures and end-to-end AI workflows beyond basic conversational interfaces. End-to-End Feature Ownership: Manage the full product development lifecycle—from sitting directly with end-users to understand core pain points, through architectural design, implementation, and deployment. Agent Evaluation & Harnessing: Develop, maintain, and defend robust evaluation frameworks, harness selections, and context management strategies (context window optimization, filtering, and retrieval). Domain Knowledge Extraction: Collaborate directly with industry domain experts to distill complex workflow logic into structured system requirements, prompts, and evaluation metrics. Continuous Paradigm Evaluation: Actively benchmark, test, and re-evaluate emerging LLM models, frameworks, and agent paradigms to continuously refine and improve system performance. Proven AI Engineering Experience: Demonstrated track record of shipping production-level software with autonomous LLM agents or workflows at its core. Full-Stack / Product Mindset: Ability to own features end-to-end without relying on static product specs or partial hand-offs. Technical Rigor & System Design: Ability to defend technical design choices around context management, system evaluation, framework choices, and agent harnesses. Strong AI Curiosity: Proactive approach to testing new models, agentic frameworks, and AI tools as they are released. Fast Learning & Domain Synthesis: Capability to rapidly absorb complex domain expertise (e.g., financial underwriting or commercial real estate logic) and translate it into technical specifications. On-Site Availability: Ability to work full-time on-site, five days a week, at the SoHo, NYC office. Competitive base salary and equity packages reflecting early-stage growth. Comprehensive health, dental, and vision insurance options. Opportunity to work directly alongside founding leadership in a high-density, collaborative environment. Direct involvement in defining product architecture for enterprise AI applications. Interview Process Initial Recruiter Screening: Conversation to discuss experience, background, and alignment with the role. Technical Deep-Dive / System Design: Technical discussion focusing on past AI project execution, agent architecture, and system evaluation design choices. On-Site / Product Execution Session: Practical problem-solving and domain synthesis exercise with the core engineering team. Final Leadership Interview: Alignment on team vision, culture, and final offer details. Due to the high volume of applications we anticipate, we regret that we are unable to provide individual feedback to all candidates. If you do not hear back from us within 4 weeks of your application, please assume that you have not been successful on this occasion. We genuinely appreciate your interest and wish you the best in your job search. Commitment to Equality and Accessibility: At MLabs, we are committed to offer equal opportunities to all candidates. We ensure no discrimination, accessible job adverts, and providing information in accessible formats. Our goal is to foster a diverse, inclusive workplace with equal opportunities for all. If you need any reasonable adjustments during any part of the hiring process or you would like to see the job-advert in an accessible format please let us know at the earliest opportunity by emailing human-resources@mlabs.city. MLabs Ltd collects and processes the personal information you provide such as your contact details, work history, resume, and other relevant data for recruitment purposes only. This information is managed securely in accordance with MLabs Ltd’s Privacy Policy and Information Security Policy, and in compliance with applicable data protection laws. Your data may be shared only with clients and trusted partners where necessary for recruitment purposes. You may request the deletion of your data or withdraw your consent at any time by contacting legal@mlabs.city.

検索して比較し、応募を準備しましょう

次の仕事で活かしたい職種やスキルから検索を始めましょう。勤務地と職種の条件を調整し、求人を開いて担当業務を比較してください。結果がない場合は、短い検索語を試すか、条件を一つずつ外してみましょう。

必須条件と歓迎条件を分けて確認し、勤務時間、報酬、勤務地が掲載されている場合は目を通しましょう。リモート勤務でも、居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されることがあります。現在の募集状況と詳しい条件は企業に確認してください。

募集要件に関連する実際の経験を選び、自分の役割と貢献を説明しましょう。数値は根拠がある場合にのみ使ってください。企業の応募方法に従い、送信前に連絡先、内容、PDFの表示を確認しましょう。

応募前の確認リスト

仕事探しに関するよくある質問

英語の求人が表示されるのはなぜですか?

職種名や説明文は企業が作成したものです。条件や要件を変えないように原文を掲載しています。操作画面とこのガイドは日本語です。日本語の検索で見つからない場合は、「software engineer」のように、掲載言語の職種名やスキル名でも検索してみてください。検索語が自動翻訳されるわけではありません。

リモート求人なら、どの国からでも働けますか?

必ずしもそうではありません。居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されている場合があります。元の求人ページで条件を確認してください。記載がない場合は、自分の居住地から応募できると判断する前に企業へ確認しましょう。リモートという表示だけでは、勤務地の制限がないことは分かりません。

検索結果が出ない場合はどうすればよいですか?

より一般的な職種名や一つのスキルで検索し、条件を一つずつ外してみてください。同じような仕事でも企業によって呼び方が異なります。特定の求人が見つからなくなった場合は、企業の採用ページで求人番号を探しましょう。検索条件を広げても、終了した募集が再開するわけではありません。

ResumizeAIから応募が送信されますか?

応募ボタンは外部サイトを開きます。企業または採用サービスの案内に従い、そのサイトで送信を完了してください。ResumizeAIで応募書類を作成しただけでは応募は送信されません。リンク先が企業のトップページの場合は、該当する募集を探してから手続きを進めましょう。

応募書類とカバーレターはどう調整すればよいですか?

募集要件と、自分が説明できるプロジェクト、業務、成果を結び付けます。経験していない技術や実績を加えず、関連する経験を分かりやすく示してください。カバーレターでは応募理由を具体例とともに伝えます。指定された言語とファイル形式に従い、送信前に両方の書類を確認しましょう。