Applied_AIエンジニア（AIエージェント開発リード）

具体的な業務内容

1. 1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を行う
2. 2LLM（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を行う
3. 3Databricks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を行う
4. 4UX検証や社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装を行う
5. 5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る
6. 6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、製品化やサービス化に向けたリードを行う
7. 7製品/システム開発チームへの技術移管、運用設計・実行を行う
8. 8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する

働く魅力・やりがい・ポジションの魅力

1. 1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製品サービスの開発が可能
2. 2自身の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る

使用技術・開発環境

1. 1社内の環境の中で、Speed、Cost、Skill、Usability等を鑑みて選択可能
2. 2クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks、その他必要な環境
3. 3フロントエンド：TypeScript,React,Next.js,Java（Spring Boot）、Rubyなど
4. 4バックエンド：TypeScript, NestJS,GraphQL,Prisma
5. 5データベース：Aurora(MySQL),DynamoDBなど
6. 6AWS：ECS Fargate Lambdaなど
7. 7CI/CD：GitHub Actions, Codeシリーズなど
8. 8バージョン管理：GitHub
9. 9データ・AI環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks
10. 10AI：LLM・Agent（ChatGPT, Gemini/VertexAI, Claude/Sonet xx・co work・・・）
11. 11コミュニケーションツール：notion、Google workspace

採用背景

1. 1AI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、DXを実行することが不可欠
2. 2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る
3. 3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

配属先チームの特徴

1. 1弥生のAIエンジニアを統括する全社横断組織で、今回の募集はその組織の初期メンバーとなる
2. 2AI・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

チーム人数

1. 1これから立ち上げていく組織
2. 2AI・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、連携しながら進める

活躍しているメンバーの経歴／特徴等

1. 1これから立ち上げていく組織
2. 2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る

このポジションから参画して描く事が出来るキャリア

1. 1弥生全体の技術獲得・実装・運用をリードしていくポジションで、チームをリードし、弥生の将来を担う製品群の立ち上げが可能
2. 2フルスタックエンジニアやMLOpsエンジニア、データサイエンティストなどの専門性を極めることも可能
3. 3PdMやビジネス企画、DX推進（社内コンサル）、マネジメントなどのポジションへもキャリア転換していくことも可能

応募資格（必須）

• 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

歓迎する経験

• 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
• 特許出願の主担当、または社内R&Dでの技術提案・知財戦略との連携経験
• MLOpsに関する理解（CI/CD、デプロイパイプライン、再学習設計など）
• RDB／NoSQL環境での効率的な特徴量抽出・前処理パイプライン構築スキル

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