弥生株式会社のG-1q.Applied_AIエンジニア（AIエージェント開発リード）※リモート可の求人

弥生の使命（ミッション）は「中小企業を元気にすることで、日本の好循環をつくる」こと、
掲げるビジョンは「現場に力を、経営に可能性を。知とテクノロジーの融合で道筋を照らし事業によい巡りを生み出す。」です。
事業者の皆さまが事業を立ち上げ、発展する過程で直面するさまざまな課題にお応えできる存在を目指しています。
世の中の最先端のAI・テクノロジーを取り入れながら、次の弥生・社会の核となるAI Productの検討・検証・創出を担っていただきます。

【具体的な業務内容】
下記業務をシニアエンジニアとしてリーディング・実装・検証を行っていただきます。
・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
　：LLM（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
　：Databricks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
　：UX検証や社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装
・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っていただきます
まずはアジャイルでAI駆動開発によりMVPをプロトタイピングしながら、現状のAIの可能性や実現性・課題について検証し、製品化やサービス化に向けたリードをいただきます
・製品/システム開発チームへの技術移管、運用設計・実行
　：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していただきます
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務

【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
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ような製品サービスの開発を行うことが可能です。
また、ご自身がお持ちの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ます。

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

【採用背景】
AI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、新たな価値を創出し、DX（デジタルトランスフォーメーション）を実行することが不可欠となっています。
これを推進するためには、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ます。
そのため事業部横断の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します。

【配属先チームの特徴】
弥生のAIエンジニアを統括する全社横断組織となります。今回の募集は、その組織の初期メンバーとなります。
AI・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の技術連携が可能です。

【チーム人数】
これから立ち上げていく組織となります。
AI・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、連携しながら進めます。

【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】
これから立ち上げていく組織となります。
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ます。

【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】
弥生全体の技術獲得・実装・運用をリードしていくようなポジションで、チームをリードし、弥生の将来を担う製品群の立ち上げを行うことができます。
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、PdM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です。

【選考フローについて】
ご経験によっては3次選考までございます。その場合は弊社CEO・CHROいずれかとの面接となります。

・スモールサービスにおける社会課題や経営課題を解くAI技術の研究開発・実装・運用を行いたい方
・データ活用に関心があり、ユーザー体験に落とし込むことに興味がある方
・プロトタイピングや0→1フェーズでのスピーディな開発を楽しめる方
・チームと協働しながら柔軟に技術選定・要件定義ができる方
・ビジネス・UX・データの接点に立って価値ある体験を生み出したい方
・技術の深掘りと複雑な業務ドメイン理解に情熱を持てる方
・PoCと技術検証を通じて得た成果物を製品開発へどのように活かせるのかを主体的に考えられる方
・中長期的な視野を持ち、弥生の将来につながるような製品開発やリリースした機能を適切に運用していく事が可能な方

・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

・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