2026/08/21 2:01
六十四（YC P25）採用募集中
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要約▶
Japanese Translation:
この文書の主な焦点は、サンフランシスコにある Sixtyfour における対面式のソフトウェアエンジニアリングインターンシップです。これは、OSINT および深層ウェブ研究に特化したスケーラブルな AI エージェントの構築を目的として設計されています。このユニークな役割では、コーディングを開始する前に高品質なシステム設計を最優先し、大規模言語モデル（LLM）に対する真の好奇心と強力なエンジニアリングの基礎知識の両方が求められます。応募者は Python または TypeScript で高い実力を有している必要がありますが、チームは巨大データシステムの取り扱いに必要な第二の言語を短期間で習得することを期待しています。申請者は、防衛可能なアーキテクチャ的決定への理解や潜在的システム故障モードに対する明確な認識を示すことにより、技能を実際の実践プロジェクトを通じて証明することが強く求められます。本ポジションは、サンフランシスコでの対面参加にコミットする若手エンジニアを対象としています。ここで働きの約 80% は即時的な実装ではなく、深い問題の理解と計画に費やされます。成功したインターンには、バッチ処理やキャッシュなどの技術を用いて新たなデータソースを追加し、パフォーマンスを最適化する直接指導を受けられ、数週以内にエンドツーエンドの機能をリリースします。このパートナーシップは、ユーザーに高度な AI 機能を付与すると同時に、企業に対し、応用 AI 研究においてレイテンシー、コスト、膨大なデータ量を取り扱うことに長けた有能なエンジニアを提供することにつながります。
本文
Sixtyfour ソフトウェアエンジニアリングインターン（サンフランシスコ）
Sixtyfour は、人物や企業の情報を収集し論理的に推論する AI 研究エージェントを開発している企業です。本ポジションは、そうしたエージェントの核となるシステム設計・構築を担う役割です。
💰 報酬と基本条件
- 給与： 月給 $6,000 – $10,000（レベルと経験に応じて）
- 勤務地： 米国カリフォルニア州サンフランシスコ
- ⚠️ 重要： リモートワーク不可、出社必須
- 応募対象： ジュニア以上のスキルを持つ学生・新卒歓迎
🛠 必要な技術スキル（スタック）
以下の技術を知識として有し、必要に応じて他言語を習得する能力が必要です。
- 主要言語: Python (バックエンド/AI), TypeScript / React (プロダクト)
- インフラ/クラウド: AWS, Docker, Kubernetes
- AI/ML: マachine Learning, Fine-tuning, Evals（モデル評価）
📋 職務内容
コード実装以上に**「思考」と設計**を重視します。収集したデータを可視化するプロダクト開発を行います。
- OSINT エージェント開発:
- オープンソースインテリジェンス (OSINT) およびディープウェブ研究のための AI エージェント構築。
- 開かれたウェブ、公的記録、ソーシャルプラットフォームなどの情報をクロスチェック・構造化し、エナリッチメント（情報の付加）を実現します。
- システム設計とスケール:
- データ量、並行処理、レイテンシ、コストを考慮した大規模システム設計。
- 構築物を実際の負荷下で安定させるためのバッチ処理、キャッシュ、リトライ、オーケストレーションの導入。
- End-to-End 実装:
- 企画から実装、テスト、デプロイまでを完結させ、数週間以内の新機能リリースを実現。
- エナリッチメントエンジンのデータソース拡大やツール追加による精度向上。
- 評価と改善 (Evals):
- モデル改訂が成果に直結するかを検証するテスト作成。
- 希望的観測ではなく、証拠に基づいた継続的な改善を推進。
🧠 求める人材像（必須要件）
単なるコーディング速度だけでなく、**「設計力」と「責任感」**が求められます。
- 堅実なエンジニアリング基盤:
- システムの下層構造（API、DB、並行処理など）の仕組みと構築理由を理解していること。
- 文法よりも概念を重視した思考を持つこと。
- システム設計への直感:
- 不明確な課題も分解し、失敗モードを予測し、トレードオフを検討して実現可能な設計案を描けること。
- スケールファーストの Mindset:
- デフォルトでスケールとコストを考慮する論理的思考力。
- 大規模システムの設計・拡張・トラブルシューティングの実績または能力を示せること。
- 実装と擁護できる経験:
- リリースしたプロジェクトについて「なぜそう設計したか」を深く説明・擁護できること。
- オープンソース、研究、ハッカソンなどでの意思決定の自負があること。
- 高品質なコードと適応力:
- 少なくとも一つの言語で堅牢なコードが書けること。
- 新しい技術や言語を迅速に習得できること。
- LLM とエージェントへの真摯な興味:
- それらを単なるツールではなく、構築したいという熱意があること。
- スピード感とオーナーシップ:
- 迅速に動き、自分の作業に対して責任を持つ姿勢。
✨ 歓迎される経験（プラス）
以下の経験があると尚良いですが、非伝統的なキャリアパスでも応募可能です。
- OSINT 知見: アイデンティティ解決、逆ユーザー名検索、エンティティマッピングの実績。
- LLM エージェント構築: RAG アプリケーション、スクレイパー、エージェントループなどの開発経験。
- 分散システム: キュー、ワークフローエンジン、高スループットパイプラインの知識。
- フロントエンド: React / Next.js 開発やデータ集約型 UI の構築経験。
- 本番環境運用: SQL/Postgres, Redis, 検索機能、観測性 (Observability) の知識。
- データ品質への眼差し: 微妙な誤りを検知する鋭敏な感覚。
注意スタックについて: ご未経験のツールについてもご教示いたします。重要なのは問題に対する思考様式であり、妥協は許されません。
🎁 あなたへの恩恵
- 本物のオーナーシップ: 収益を上げる顧客に届く機能全体を担当し、成果を明確に帰属させられます。
- 直接メンターシップ: 研究エージェントや大規模システムの構築に携わるエンジニアからフィードバックを受けながら成長できます。
- 成長マインドセット: 「設計する」チーム文化の中で、アーキテクチャや判断力において卓越したエンジニアへ進化します。
- トップクラスのツール: 制限なく高品質な LLM と開発ツールを使用するための充実した予算提供。
- 創業者のような習慣: 自分自身で作業範囲を設定し、市場での受容を確認する姿勢を養えます。
📍 福利厚生
- 社内ランチ
- チームオフサイト
- LLM 使用費およびツール開発のための充実した予算
🚀 応募方法
- ポートフォリオ: これまで自分が構築してきたものを提示してください。
- 設計の深掘り: なぜそのように設計し、他の案を却下し、それが大規模負荷下でどう機能するかを詳細に準備してください。
- 姿勢: 困難な問題を見て「完全に理解し、End-to-End で責任を持って取り組む」という直感をお持ちの方にお待ちしています。
Sixtyfour のプラットフォームは、インテリジェンスを営業、採用、マーケティング向けの自動化ワークフローに変換します。卓越した人材を募集しております。一緒に開発しませんか？