仕事内容
マネーフォワードのHRドメインは、日本の労働法や各種規制への対応が複雑化する中で、プロダクト品質の向上が喫緊の課題です。本ポジションは、最先端のAI技術（LLM, AgentOpsなど）を活用し、開発ライフサイクル全体の品質フレームワークを自動化・強化するAI Agents Ops Engineerです。深いドメイン分析と技術的監査を通じて、構造的な品質ギャップやアーキテクチャ上のリスクを特定し、高水準なリリースを実現します。グローバルな開発組織において、品質第一の思考を浸透させるコアドライバーとして活躍いただきます。
主な職務内容
- 深いドメイン分析を行い、過去のリリースに起因する課題のパターンを特定し、再発防止に向けた実効性のある計画を設計することで、プロダクト品質の向上を牽引する。
- 最先端のAI技術を活用し、品質フレームワークの自動化、テスト、強化を行い、高水準なリリースの完全性を担保する。
- エンドツーエンドのSDLCを監査し、構造的な品質ギャップやアーキテクチャ上のリスクをプロアクティブに特定する。
- AI主導の自動化戦略、およびAIを活用したデバッグワークフローの設計と実装を行う。
- 高度なオブザーバビリティ、ログ、メトリクスを通じて本番環境の品質を監視し、品質ループの継続的なブラッシュアップを図る。
- エンジニアリングチームやプロダクトチームとクロスファンクショナルに連携し、開発ライフサイクル全体に品質第一の思考を統合する。
技術スタック
- バックエンドはRuby on Rails, GraphQL, gRPC, Sidekiq Pro, RSpec, Kotlinを使用。
- フロントエンドはTypeScript, Next.js, Vue.js, Nuxt.js, Bootstrap-vue, Vue apollo, Jestを使用。
- インフラ/IaCはAmazon EKS, Aurora, ElastiCache, S3, Terraformを使用。
- テスト自動化スタックはPlaywright with TypeScriptを使用。
募集背景
- マネーフォワードのHRドメインは、ミッションクリティカルなプロダクトを擁し、新たな成長フェーズを迎えている。
- 日本の労働法や各種規制へのプロダクト要件適応の複雑性が増大している。
- HRドメインでは8つのプロダクトを展開し、ラインナップを拡大し続けている。
- HRドメインは市場シェア拡大のポテンシャルが高く、事業成長を加速させる最重要注力領域である。
- ユーザー基盤がグローバルに拡大する中、仕組み（システム化）によるプロダクト品質の向上が喫緊の課題となっている。
- 技術的な実行力、深いドメイン分析、高度なAI実装を通じてプロダクトの卓越性を追求するAI Agents Ops Engineer（品質向上担当）を募集する。
- 開発プロセスの監査やAIエージェントの統合を通じて、SDLC全体の品質向上と複雑な品質ワークフローの自動化、信頼性の高いリリース実現に注力する。
ミッション
- 最先端のAI技術（LLM、AgentOpsなど）を活用し、品質フレームワークを自動化・テスト・強化し、エンジニアリングライフサイクル全体から手動への依存を排除する。
- 開発サイクルの全体（上流のディスカバリーフェーズを含む）にAIエージェントを組み込み、コーディングが始まる前にシステム的な品質ギャップをプロアクティブに特定する。
- 規制基準に照らした要件分析、およびアーキテクチャ上のリスク監査を行う。
- 拠点（日本、ベトナム、インド）を横断するグローバルな開発組織において、技術的なコアドライバーとして活躍する。
- エンジニアやプロダクトマネージャーと直接連携し、品質第一のテレメトリー、高度なオブザーバビリティ、高リスク領域の検証フレームワークを標準の開発ループに組み込む。
現状の課題と戦略的ピボット
- マネーフォワードは2028年度に売上高1,000億円以上という目標を掲げている。
- HRプロダクト開発本部では、日本の労働法対応やグローバル組織拡大を舵取りしながら、圧倒的なスピードでリリースを重ねる必要がある。
- 従来のQAは手動検証に大きく依存しており、8つ以上のプロダクト連携とグローバル分散開発の中で技術的なスケーラビリティの壁に直面している。
- 法規制チェックの手動対応がデリバリーのリードタイム長期化の主な原因となっている。
- 上流のディスカバリーフェーズでのAI活用自動検証が不足し、構造・論理リスクの発見が遅れ、コストのかかる手戻りが発生している。
- テスト人員の線形増加は持続可能ではなく、自動化され自律的にスケールする品質インフラが必要である。
- 特定のドメイン知識に依存した手動検証モデルから「AI拡張型品質戦略（AI-Augmented Quality Strategy）」へと舵を切る。
- マルチエージェントAIのワークフローを構築・デプロイし、自動化された「法規制のブレイン」「ディスカバリーフェーズの監査役」「本番環境の信頼性ガードレール」として機能させられる技術スペシャリストを求めている。
環境
- 支給PCスペックは最新CPU搭載PC（MacOS or Windows）で、業務要件に応じたPCオーダーメイドや最新OSへのリプレイスも可能。
- 業務上必要な周辺機器（ディスプレイ・マウス・キーボードなど）を備品として購入可能。
- マネーフォワード図書館制度があり、技術書から経営本まで貸し出し自由で、欲しい本は会社費用で購入できる。
- リファラルドリブンとして採用会食費の負担やリファラル謝礼金制度がある。
- RubyKaigiやGoogle I/Oなど、国内外のカンファレンスへの参加を一部会社が負担する。
求めるスキル・経験
必須
英語: ビジネスレベル（TOEIC 700点相当以上）
日本語: ビジネスレベル （読み書き・円滑な対人コミュニケーションが可能なこと）
歓迎
ピープルマネジメント、または公式なチームリーダーシップの経験 リーダーシップ人事評価・人材育成経験
エンジニアのメンターシップや、チーム内での技術的成長を促した経験
HR領域、またはバックオフィス向けシステム（エンタープライズ、FinTech等）に関する経験・知見 フィンテック業界知識人事企画・労務経験
AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験 生成AI活用
募集要項
- 職種
- MLOpsエンジニア
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 800万〜1301万円
- 勤務地
- 東京都 港区
- 出社・リモート
- ハイブリッド / 週2〜3日リモート
- 必要経験
- 3年以上
- レベル
- メンバー
- 勤務時間
- 裁量労働制 / 休憩60分
- 休日休暇
- 完全週休2日制 / 祝日休み / 夏季休暇3日 / 年末年始休暇4日
- 給与の詳細
- みなし残業 月45時間
- 試用期間
- 3ヶ月
福利厚生・制度
選考プロセス
- カジュアル面談
- 書類選考
- 技術課題 （場合により） （ポジションによっては面接前に技術課題がございます）
- 一次選考
- 複数回選考 （選考回数はポジションによって回数は異なります）
- 最終選考
- リファレンスチェック （場合により） （面接前後にリファレンスチェックを実施いただく場合がございます）
- 内定・オファー面談
場合により、内容が変更となる可能性があります。リファレンスチェックはマネーフォワードでは、リファレンスチェックサービスツールを使用した、リファレンスチェックのご協力をお願いすることがございます。選考の限られたお時間では相互理解の限界があると思いますので、これまで一緒にお仕事をされた同僚や上司の方からのご意見を参考にさせていただくことで、より確かなマッチングやご入社後早期のご活躍に繋がることを目指したいと考えています。※リファレンスチェックの内容のみで採用判断を行うことはありません ※当社へ選考中ということは、推薦者様には開示されません