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機械学習エンジニア｜リーダー候補
- 勤務地
- 東京都渋谷区
- 休日
- ・完全週休二日（土日）・祝日
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
複数プロダクトを対象に、AI開発の上流から下流までを担う機械学習エンジニアの募集です。最新技術の調査、データ収集・前処理、モデル開発・評価、システム実装・運用を行います。
この求人に応募
応募資格
歓迎
- 大学での機械学習分野の研究
- 画像認識、自然言語処理などの分野での開発経験
- 業務/チームにおける何らかのリーダー、マネジメント経験
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募集要項最終確認 10/26
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 雇用形態
- 正社員（契約期間の定め無し）有：6ヶ月（期間中の条件変更なし）
- 役職
- リーダー候補
- 給与
- 678.4〜966.1万円/年
- 給与の詳細
- 年収:6,784,080~9,661,116円(例)年収678万の場合月額425,500円(基本給338,000円+時間外手当57,500円+その他手当30,000円)※月20h分の固定残業代含む(超過分別途支給)・家族手当(月3万/1人,5万/2人,6万/3人以上)※アシマネ・管理職対象外・深夜手当・休日勤務手当・通勤手当(上限10万/月)・赴任手当・出張手当・賞与：年2回（6・12月）・昇給：年1回（5月）
- 手当
- 家族手当月3万/1人,5万/2人,6万/3人以上深夜手当休日勤務手当通勤手当上限10万/月赴任手当出張手当
- 勤務地
- 151-0051東京都渋谷区千駄ヶ谷5-27-11 アグリスクエア新宿
- 働き方
- 在宅勤務制度（毎週水曜日）
- 勤務時間
- ■勤務時間：9:00～18:00（休憩60分）※タイムリーシフト／マンスリーシフト制度・働き方の柔軟性を促進するため、就業時間を前後1時間まで30分単位で日／月ごとに変更可（例：8時-17時、8時半-17時半、9時半-18時半、10時-19時）※月20h分の固定残業代含む(超過分別途支給)
- 休日・休暇
- ・完全週休二日（土日）・祝日・有給休暇・夏季・年末年始休暇・産前・産後休暇・子の看護休暇（1人につき5日間/年）・慶弔休暇・シックリーブ（5日間/年）・時間休暇（5日間/年=40時間の範囲内で1時間単位で使用可）・特別休暇・生理休暇・母性健康管理休暇・バックアップ休暇-有給の取得期限を超えた消滅分を上限年間5日、最大20日まで積み立て可（使用用途の制限有）
- 福利厚生
- ■時短勤務制度（育児、介護）■ラクスマイル制度- 子育て期間中、自分に合った勤務時間・評価スタイルの選択可能（入社1年後から使用可）・ベビーシッター補助制度・社内サークル・社内交流イベント・社内カフェ（コーヒー・紅茶、ウォーターサーバーあり）・従業員持株会・在宅勤務制度（毎週水曜日）・階層別研修
- 社会保険
- 加入保険：雇用保険、労災保険、健康保険（関東ITソフトウェア健康保険組合）、厚生年金保険
- 受動喫煙対策
- 受動喫煙対策：屋内原則禁煙、喫煙室あり
- 就業場所の変更の範囲
- 会社の定める場所
- 経験年数
- 1年以上
- 掲載日
- 2026/06/30 12:07（119日前）
- 最終確認
- 2026/10/26 20:40（1日前）
仕事内容
募集背景
- 現在10名ほどの社員で構成されているAI開発課は、7つのプロダクトと連携してAI機能開発や検証サポートを実施しています。
- 今後ラクス全プロダクト(新商材含め15程度想定)にAI機能を搭載するため、AIチーム人員を拡大し迅速にお客様に価値を提供できる体制を整えます。
- PoCで終わらないスピーディーな顧客志向をもったAIプロダクト開発に興味のあるAIエンジニアを募集しています。
業務内容
- 当社が提供する複数プロダクトに対して、AI開発の上流から下流まで裁量を持って開発を担っていただきます。
- (1) 最新技術の調査・手法の選定
- 論文調査などを通じた最新のAI技術・研究動向のキャッチアップ・有用手法の探索・選定
- （領域：画像認識・自然言語処理など）
- (2) データ収集・前処理
- AIモデルの学習に必要なデータの収集・整備（ログデータ、画像データ、テキストデータ など）
- 学習の質向上を目的としたデータの欠損値処理、ノイズ除去、データ拡張などの前処理
- ※学習が必要な場合は、アノテーション作業を実施・管理
- (3) PoCの実施・モデル開発
- 最適なアルゴリズムの設計・改善
- ハイパーパラメータの最適化
- (4) 評価指標の設計・精度検証
- 評価データの作成・整備（偏りのない指標で性能を測定）
- (5) システム実装・運用
- API化（Flask / FastAPI）、実サービスシステムへの統合/連携
- クラウド環境（AWS・GCPなど）へのデプロイ、安定した運用確立モデルのパフォーマンス監視、再学習スケジュールの管理
環境
- 利用言語：Python
- フレームワーク・ライブラリ：TensorFlow、Keras、Pytorch、FastAPIなど
- 生成AI : OpenAI API、AWS Bedrock、VertexAIなど
- 開発環境：Mac、Linux、Windows、AWS、GCP
- 利用AI開発ツール: Github Copilot、Claude Code、Cursurなど
- コードレビュー：Pull Request ベースでのコードレビュー
- バージョン管理システム：GitHub
- チケット管理システム：GitHub
ポジションの魅力
- 「研究」で終わらせない、数万社の業務を支える“実装主義”のカルチャー
- 当社は基本内製開発体制となっており、プロダクトを通じて社会に価値を届ける「実装」に重きを置いています。
- そのためPoCで終わらず、しっかりプロダクトへAIを組み込み、顧客への提供が叶います。
- また、外部に依存せず、自社の膨大な学習データを活用してモデルの設計から精度改善までを自社内で完結できる環境があります。
- 国内トップクラスの”マルチプロダクト×膨大なデータ”を駆使したAI開発に携われる
- 累計導入社数95,000社超、主力製品「楽楽精算」だけでも約2万社の利用実績があり、市場でも類を見ない規模のデータセットを保持しています。
- 経費精算、請求書発行、販売管理など、複数のクラウドサービスが保有するデータを有機的に組み合わせることが可能です。
- そのため、課題に対して多角的にアプローチが叶い、エンジニアとしても成長が出来る環境です。
- IT投資を積極的に行っている環境で、業務改善や効率化へのリテラシーが高い
- 提供している商材が「業務改善」「業務効率化」にアプローチしているがゆえ、
- 「無駄をなくしていく」「非効率をなくす」という文化が全社的に根付いています。
- 現在は会社としてAIに注目をしており、業務においてもAI駆動開発に注力し、
- 生産性を高めていくことが重要視されています。
- また、ありがたいことに顧客導入数も増加している中で、商材活用の親和性を考え、
- 既存の手法を踏襲するのではなく、最適な運用設計を自分たちで考えていく必要があります。
- 志向性に応じたキャリア形成
- マルチプロダクトを持つ当社で、メインで担当する商材をローテーションして技術の幅を広げられます。
- なお、AI開発課がプロダクト横断組織となるため、初期段階より複数プロダクトにおけるプロジェクト参画が可能です。
- また、技術スペシャリストまたはマネジメント志望をご自身で取捨選択してキャリア形成を行う事ができます。
組織構成
- 課長（30代、男性）－メンバー9名
- ※エンジニアの全体人数としては350名程度で、製品別・役割別に組織が分かれております。
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- 機械学習エンジニア
- 機械学習エンジニア（コンピュータビジョン・図面構造化）
- AIエンジニア（システム開発）
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