AIアプリケーションエンジニア（DX・AX推進）

具体的な業務内容

1. 1AI＆データ駆動型アプリケーション・エージェントの開発：各種LLMを用いた応答UI/UX、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の構築
2. 2プラットフォーム活用：DatabricksやGoogle Cloud（Vertex AI等）を活用した高度な業務アプリケーションの開発
3. 3要件定義から実装まで：自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論などを用いた業務モデルの設計・導入
4. 4アジャイルによるプロトタイピングと検証：AI駆動開発によるMVPの迅速な開発、UX検証や社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装
5. 5各ビジネス領域におけるAI実装：FP&A（財務・経営企画）、製品開発、Contact Center/Contents Marketing、Marketing & Salesの各領域でAIによる業務効率化や自動化を実現

働く魅力・やりがい・ポジションの魅力

1. 1大規模な業務変革の当事者になれる：自社のマーケティング、セールス、バックオフィス、経営判断をAIで高度化するプロジェクトに携われる
2. 2「Dogfooding」からプロダクトへ：自社内で磨き上げたAI活用ノウハウを次世代プロダクトへ反映し、中小企業へ価値提供するプロセスを経験できる
3. 3技術選定の裁量：スピード、コスト、スキルを鑑みながら最適な技術を自ら選定し、0→1の開発をリードできる

使用技術・開発環境

1. 1クラウド/AI：AWS（SageMaker, Bedrock）、Google Cloud（Vertex AI）、Databricks
2. 2LLM・Agent：ChatGPT、Gemini、Claude、MCP(Model Context Protocol)
3. 3開発言語：Python、TypeScript、Java (Spring Boot)、Ruby
4. 4フロントエンド：React、Next.js、バックエンド：NestJS、GraphQL、Prisma
5. 5データベース：Aurora (MySQL)、DynamoDB、インフラ/CI/CD：ECS Fargate、Lambda、GitHub Actions
6. 6分析・フレームワーク：PyTorch、Pandas、Jupyter Lab、ツール：Slack、Notion、Jira、Confluence、GitHub

採用背景

1. 1弥生のサービスや社内システムにおいてAI・データビジネスの拡大は不可欠な戦略であり、「AIを前提とした業務変革（AX）」を強力に推進している
2. 2技術獲得から実装・運用までを一貫してリードできる人材を求めており、各事業部の製品開発におけるAI実装を技術面からバックアップする

配属先チームの特徴

1. 1全社横断組織：弥生のAIエンジニア全体を統括する「AI・データ戦略部」に所属し、DX・インテリジェンスチームとしてビジネスサイドと技術の架け橋となる
2. 2多様なプロフェッショナル：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、フルスタックエンジニアやMLエンジニアと連携してプロジェクトを進める

このポジションで描けるキャリア

1. 1社内のDX・AXから始まり、弥生の将来を担う次世代製品群の立ち上げをリードする経験が得られる
2. 2スペシャリストパス：フルスタックエンジニア、MLOpsエンジニア、データサイエンティストとしての専門性を深化できる
3. 3マネジメント・ビジネスパス：PdM（プロダクトマネージャー）、ビジネス企画、DX推進コンサルタント、あるいはチームマネジメントへの転換が可能

応募資格（必須）

• アプリケーション開発経験（2年以上）： Web、モバイル、またはSI領域でのクラウドアプリケーション開発実務経験 ※新規開発および要件定義フェーズからの参画経験を重視
• AI/LLMの実装経験： LLMをエージェントとして活用したアプリ開発、システム連携、またはMCP利用などの一貫した開発経験
• エンジニアリングプロセス： 設計・開発・テスト・運用のプロセス管理およびプロジェクトのリード経験
• コミュニケーション： CxO（経営層）やビジネスサイドと、技術的な内容を分かりやすく対話できる能力

歓迎する経験

• データサイエンス、MLの知見： MLモデルの企画・開発・運用、または構築・評価に関する実務経験（3年以上目安）
• プラットフォーム経験： AWS（SageMaker/Bedrock）やGoogle Cloudを用いた実験環境・パイプライン構築経験
• NLPの応用： 自然言語処理や構造化文書解析の最新アーキテクチャ（BERT/Encoder系など）の応用実績
• MLOps： CI/CD、デプロイパイプライン、再学習設計に関する理解と実践

待遇・福利厚生

• U・Iターン支援あり
• ベネフィット・ステーション
• リフレッシュ休暇手当
• 奨学金返還助成制度

求めるスキル・経験