シニア機械学習エンジニア

必須

• AIエージェント、LLMアプリケーションの開発・運用経験
• LLMの特性を理解し、プロンプト、コンテキスト、外部知識、ツール連携、評価などを組み合わせてプロダクト品質を改善した経験
• 機械学習モデリングを伴うアプリケーション開発または研究開発の経験
• 機械学習モデルについて、課題設定、データ設計、モデル選定、学習、評価、改善までを一連で推進した経験
• PyTorch、TensorFlow、scikit-learn などを利用した機械学習モデルの構築経験
• AIを活用して自身またはチームの業務を自動化・効率化した経験
• AIエージェント、生成AI、機械学習などAI関連の技術・プロダクト動向を継続的にキャッチアップし、実際の開発や業務改善に活かしていること
• 顧客課題や業務課題を理解し、技術的な解決策に落とし込んだ経験、またはそれに強い関心があること
• 未知の課題や変化の大きい領域に対して、必要なことを自ら学び、手を動かし、周囲を巻き込みながら前に進める姿勢
• Python、TypeScript、Go のいずれかを用いたWebアプリケーションまたはバックエンドシステムの開発経験
• 日本語での円滑なコミュニケーションが可能なこと / Native-like fluency in Japanese

歓迎

• AIエージェントやLLMアプリケーションの評価基盤、モニタリング基盤、改善サイクルを設計・運用した経験
• GCP、AWS などのクラウド環境における開発・運用経験
• Python、TypeScript、Go のうち複数を用いた開発経験
• 顧客やビジネスサイドと直接コミュニケーションしながら、要件定義・仕様策定・改善提案を行った経験
• 開発基盤、共通ライブラリ、社内ツール、評価ツールなどを整備し、チームや組織の開発生産性を高めた経験
• カンファレンス、イベント、技術ブログ、論文、登壇、寄稿などを通じた技術発信の経験
• OSSや技術コミュニティへの貢献経験

求める人物像

• LayerXのミッション「すべての経済活動を、デジタル化する。」に共感する方
• 行動指針「徳 , Trustful Team , Bet AI , Fact Base , Be Animal」に共感する方
• 事業部のビジョン「圧倒的に使いやすいプロダクトを届け、わくわくする働き方を。」に共感する方
• 「One Product, One Team」の精神でチーム間で垣根を作らず、顧客に価値を届けるために自チームのみならずプロダクト、マーケ、セールス、CSチームと共に結果責任を共有できる方
• 他責にしたり、できない理由を探すのではなく、どうやったら実現できるかを常に考え続けられる方
• チームとのコミュニケーションを大切にし、情報共有できる方
• 積極的に技術や知識を身につけられる、学習意欲が高い方
• 顧客の声を聴き、フィードバックを積極的に行う・真摯に受け止める姿勢をお持ちの方
• スピード感や大きな変化を楽しみながら働ける方

応募について

• 採用選考過程において、年齢・性別・国籍・人種・障がい・LGBTQ+・雇用形態、婚姻状況などは全く関係ありません。

使用ツール

募集背景

• バクラク事業では、経費精算や請求書受取などのバックオフィス業務を完全自動化するため、「証憑取得エージェント」「申請作成エージェント」「申請レビューエージェント」「コスト分析エージェント」など、様々なAIエージェントを開発・提供しています。
• バクラクは業務を遂行するための単なるツールではありません。「気づいたら仕事が終わっている」体験——仕事の完了そのものを届けるサービスです。この体験を実現するため、プロダクトの至るところでLLMや機械学習などのAI技術を活用しています。
• 業務の自動化率を上げるには、新しいAIエージェントの開発が不可欠です。また、すでにお客様に提供しているAIエージェントを継続的に改善し、そのためのモニタリング・評価の仕組みを構築することも重要です。
• AIエージェント開発においては、LLMやルールベースの設計だけでなく、機械学習モデリングによって解くべき課題も存在します。たとえば、証憑や業務データの理解、分類・推定、異常検知、予測、ランキング、レコメンド、コスト分析など、顧客業務の自動化率や精度を高めるために、機械学習の専門性が重要になる場面があります。
• このような領域で機械学習の専門性を発揮しながら、AIエージェント開発全体を推進できる仲間を募集しています。

業務内容

• AIエージェントの企画・設計・開発・評価・運用・改善まで、AIエージェント開発に関するあらゆる領域を、技術・プロダクト・顧客価値の観点からリードしていただきます。
• 特に、AIエージェント開発の中で機械学習モデリングが有効な課題を見極め、データ分析、モデル設計、学習、評価、本番適用、継続改善までを主導していただくことを期待しています。機械学習モデルの開発に閉じるのではなく、LLM、ルール、Workflow、Tool Use、Human-in-the-loop などと組み合わせながら、顧客業務を自動化する実用的なAIエージェントを設計・実装・運用するポジションです。
• 顧客業務や市場の理解をもとに、AIエージェントで解くべき課題を発見・定義する
• Memory、Knowledge、Workflow、Tool Use、Human-in-the-loop、権限管理などを組み合わせ、業務で本当に使えるAIエージェントを設計・実装する
• コンテキストエンジニアリング、RAG、tool calling、マルチエージェント設計、評価駆動開発などを活用し、AIエージェントの性能・信頼性・安全性を高める
• AIエージェント開発において、機械学習モデリングが有効な課題を見極め、技術的な解決策を設計する
• 業務データ、証憑データ、操作ログ、利用ログなどを活用し、分類、推定、予測、異常検知、ランキング、レコメンドなどの機械学習モデルを設計・実装する
• 学習データの設計、特徴量設計、モデル選定、学習、評価、本番適用、継続改善までを一気通貫で推進する
• AIエージェントや機械学習モデルの品質を定量・定性の両面から評価し、顧客価値、業務自動化率、精度、再現性、コスト、レイテンシなどを継続的に改善する
• 本番運用で発生する問い合わせ、失敗事例、エッジケース、品質課題を分析し、プロダクト改善につなげる
• AIエージェント開発を高速化するための共通コンポーネント、評価基盤、開発基盤、運用基盤、社内ナレッジを整備する
• 社内業務にもAIエージェントや機械学習を積極的に適用し、組織全体の生産性向上を推進する
• 最新のLLM / Agent技術、機械学習技術を継続的に検証し、実プロダクトに取り込む
• エンジニアリングチーム内外にAIエージェント開発や機械学習活用の知見を共有し、組織全体の技術力を底上げする

ポジションの魅力

• AIエージェントが実際の業務やプロダクトに組み込まれていく最前線で、顧客の業務変革に直結するAI・機械学習開発に取り組める
• LLMだけでは解けない課題に対して、機械学習モデリングやデータ活用の専門性を活かし、AIエージェントの性能や業務自動化率の向上に貢献できる
• 職種の枠に閉じず、顧客業務の理解、課題の発見・定義、仕様への落とし込み、実装、運用改善まで、エンジニア自身がオーナーシップを持って一気通貫で関われる
• 少人数・クロスファンクショナルな自律型チームで、現場主導かつ高速に仮説検証・実装・改善を進められる
• AI Coding をはじめとするAIエージェントツールを積極的に活用しながら、自身やチームの開発生産性を高める働き方を実践できる