弥生_G-1q.Applied_AIエンジニア（AIエージェント開発リード）

【仕事概要】 弥生の使命（ミッション）は「中小企業を元気にすることで、日本の好循環をつくる」こと、 掲げるビジョンは「現場に力を、経営に可能性を。知とテクノロジーの融合で道筋を照らし事業によい巡りを生み出す。」です。 事業者の皆さまが事業を立ち上げ、発展する過程で直面するさまざまな課題にお応えできる存在を目指しています。 世の中の最先端のAI・テクノロジーを取り入れながら、次の弥生・社会の核となるAI Productの検討・検証・創出を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 下記業務をシニアエンジニアとしてリーディング・実装・検証を行っていただきます。 ・弊社の製品サービスに搭載するAIエージェントの開発と検証 ：LLM（各種）を用いた応答UIUX、API/MCP連携による参照・操作、製品・データとの連携アプリケーション構築 ：Databricksを活用したデータ連携・可視化機能のあるモックアプリケーションの開発 ：UX検証や社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装 ・企画、要求定義から要件定義、設計、開発・検証まで、上流から下流工程までの幅広いフェーズに携わっていただきます まずはアジャイルでAI駆動開発によりMVPをプロトタイピングしながら、現状のAIの可能性や実現性・課題について検証し、製品化やサービス化に向けたリードをいただきます ・製品/システム開発チームへの技術移管、運用設計・実行 ：サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品・システム実装をサポートしていただきます ※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務 【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】 お客さまのバックオフィス業務や経営を支援し、スモールビジネスの活性化へつながるような製品サービスの開発を行うことが可能です。 また、ご自身がお持ちのAIに関する知見を活かして、新たな価値を創出するプロダクト開発に携わることができます。 【使用技術・開発環境】 以下の社内の環境の中で、Speed、Cost、Skill、Usability等を鑑みて、選択可能 クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks、その他必要な環境 フロントエンド： TypeScript、React、Next.js 、Java（Spring Boot）、Rubyなど バックエンド： TypeScript、 NestJS、GraphQL、Prisma データベース： Aurora(MySQL)、DynamoDBなど AWS：ECS Fargate Lambdaなど CI/CD： GitHub Actions、 Codeシリーズなど バージョン管理： GitHub データ・AI環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks AI： LLM・Agent（ChatGPT、 Gemini/VertexAI、 Claude/Sonet xx・co work・・・） コミュニケーションツール：notion、Google workspace 【採用背景】 AI活用やデータビジネスの拡大に伴い、弥生製品や業務システムにおいても先端技術を取り入れ、新たな価値を創出し、DX（デジタルトランスフォーメーション）を実行することが不可欠となっています。 これを推進するためには、技術の獲得から開発・実装・運用までを一貫してリードできる人材が求められています。 そのため事業部横断のAIの先行技術調査・実装検証・導入をリードしながら、経営者や現場と共に新しい価値を実現していけるエンジニアを募集します。 【配属先チームの特徴】 弥生のAIエンジニアを統括する全社横断組織となります。今回の募集は、その組織の初期メンバーとなります。 AI・データ戦略部と連携しながら、社内のデータの利用や、エージェント基盤の利用・構築、R&Dの技術連携が可能です。 【チーム人数】 これから立ち上げていく組織となります。 AI・データ戦略部では30名弱のデータエンジニア・データサイエンティスト・R&Dメンバーが在籍しており、連携しながら進めます。 【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】 これから立ち上げていく組織となります。 関連するAI・データ戦略部では、データエンジニア・データサイエンティスト・MLエンジニア・フルスタックエンジニアなどの幅広いAI・データに関わるスキルを保有するメンバーがいます。

■MUST要件 ・Web、モバイル、またはSI領域におけるアプリケーション開発経験（2年以上） ※ 保守ではなく、新規開発および要件定義フェーズからの参画経験 ・LLMをエージェントとして活用し、アプリケーション開発、システム連携、MCPの利用などを行い、一つのプロダクトを一貫して開発した経験 ・データサイエンスやMLモデルの企画・開発や運用の経験 ・設計〜開発〜テストまでの一通りのエンジニアリングプロセスの経験 ・社内システム・プロダクトへの実装と運用をリードしたことがあること ・CxOやビジネスサイドと製品実装に向けての円滑なコミュニケーションができること ■歓迎条件 ・機械学習・深層学習モデルの構築・チューニング・評価における3年以上の実務経験 ・機械学習アルゴリズム（例：Transformer系、時系列予測、確率的モデル等）への理論的な理解と実装能力 ・AWS（SageMakerやBedrock）やGCP（Vertex AIなど）を用いた実験環境構築／パイプライン設計の実務経験 ・自然言語処理（NLP）や構造化文書解析に関する最新アーキテクチャの応用経験（例：LLM活用、BERT/Encoder系） ・時系列データに対する予測モデル／異常検知モデルの高度な応用実績 ・学会やそれに準ずるアカデミックな場でのアウトプット実績

年収 800万〜1300万円

800万円〜1,300万円

リモートワーク可 副業OK 出産・育児支援制度 資格取得支援制度 研修支援制度 各種社会保険（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険） 確定拠出年金 慶弔時お祝い金、お見舞い金 団体定期保険加入 ●特徴的な制度 ・リモートワーク手当（リモートワーク日数に応じて5、000円または7、500円／月） ・育児短時間勤務（お子さんが小学校卒業まで） ・UIターン転職の方への入社時転居費用補助 ・奨学金返済手当 ・副業制度（※適用条件あり） ・資格合格お祝い金・資格維持費支給 （税理士：科目ごとに50、000円または100、000円、公認会計士：短答式 150、000円 論文式 200、000円、社会保険労務士・中小企業診断士・情報処理安全確保支援士：100、000円の合格お祝い金、またそれぞれ資格維持にかかる費用を支給） ・資格取得、研修受講の補助 ・リフレッシュ休暇補助金(5年ごとに50、000円) ・永年勤続表彰金(10年目：100、000円。以後10年ごとに100、000円ずつ加算) ・社内親睦会制度 ・関東ITソフトウェア健康保険組合 ・ベネフィットステーションおよびクラブオフ加入（ホテルや映画、フィットネスクラブなどを優待価格で利用可能） ■昇給・賞与 昇給年1回、賞与年3回 業務に関する自発的な資格取得、研修等の受講をする際、申請が承認されれば最大で費用の80%を会社が負担。学ぼうとする姿勢を最大限に支援。

フレックスタイム制（コアタイム10:00～15:00） 標準労働時間 7.5時間 残業：有

2日 内訳：完全週休2日制、祝日 土曜 日曜