PD-2.機械学習エンジニア（シニアAIエンジニア）

「経理、その先へ」 弊社は、AIエージェントや大規模言語モデル（LLM）といった最先端のAI技術を活用し、会計・経理分野の業務を自動化するクラウド型のAIソリューションを自社開発・提案しています。経理DXを実現し、デジタル・AI時代の経理のあり方を形にしていくサービスとして注目されており、エンタープライズ企業における導入・商談機会が飛躍的に増えています。 2023年9月には東証グロース市場へ上場し、さらなるビジネスの拡大を目指しています。 弊社が自社開発する経理特化型言語モデル「Deep Dean」は、日商簿記1級試験で99.8%の正答率、公認会計士短答式試験で満点を達成。経理ドメインに特化した独自モデルとして、研究開発を継続しています。 【組織構成・募集背景】 経産省をはじめAIの社会実装を後押しする制度整備が進むなど、世の中のAI技術活用への関心が急速に高まっています。弊社クライアントにおいても大手食品メーカーをはじめ導入が進み、AIエージェントによる業務変革への期待は実需として広がっており、弊社が提供する次世代の経理オペレーション基盤「Steward」への引き合いも急増しています。 この需要に応えるため、「Steward」の中核となるAIモデルを実装・API化・プロトタイピングまで自走できるAIエンジニア（機械学習エンジニア）の採用が急務となっております。 現状はリサーチサイエンティスト（FA Research）が学習設計・研究方針を担い、AIエンジニアはモデルの実装・実験サイクル・API化・デプロイを受け持つ分担です。本ポジションは、その中で「実装側」を担う中核メンバーとして募集します。 ■ 主な業務内容 機械学習エンジニアとして、次世代の経理オペレーション基盤「Steward」の中核となるAIモデル開発を担当いただきます。 具体的には以下の領域に関わります。 1）StewardにおけるAIモデル開発 2）経理AIエージェントの推論基盤・判断ロジックの実装 3）Steward上での新機能・新エージェント開発 本ポジションは上記すべての領域に関わり、AIを活用した共通基盤領域の開発を行います。FAではスクラムチームで開発を進めており、社内の研究チームや各関連エンジニアと協働してプロジェクトを遂行します。 【変更の範囲】 社内における全ての業務へ配置転換あり ● 主な対応領域 【AIモデル実装・API化】 ・Stewardに提供するAIプログラムの開発・AIモデルの実装 ・画像認識／自然言語処理／ドキュメント解析／LLMのいずれかでの実装・API化 ・REST API設計・実装 ・プロトタイピング 【実験サイクル・モデル改善】 ・モデルの学習・再学習サイクルの実行・評価 ・実験管理・実験結果のドキュメント化 ・プロダクション品質に向けた精度改善・性能改善 ・モデルのデプロイ・運用サイクルへの関与 【リサーチサイエンティストとの協働】 ・FA Researchが設計した学習方針・研究成果をプロダクト実装に落とし込む ・実装側で見えた課題を研究側へフィードバック 【チーム開発・技術発信】 ・開発体験・品質・開発効率を向上させるためのシステム開発の改善 ・チーム全体の開発能力向上を目的とした技術的なインプット ・社内勉強会・TechTalkの参加や主催（奨励文化） ■ 開発の進め方 2週間スプリントのスクラム開発 GitHubでのコード管理・レビュー Slack・Confluence・Jiraによる情報共有 Datadogによる運用監視 コーディングエージェント等のエンジニアツールを活用したサービス開発を会社として推進中 ■ 開発環境（一部） ・言語：Python（メイン） ・MLフレームワーク：PyTorch／TensorFlow／Hugging Face 等 ・実験管理：MLflow 等 ・インフラ：AWS、自社GPU環境 ・その他：GitHub、Docker、Datadog ■ 本ポジションの魅力 ① 経理DX・AIエージェント領域で、先端的なプロダクトのAI開発に関われる 大手食品メーカーをはじめ、幅広い業界の大手165社以上が導入している経理AIに、実装エンジニアとして直接関われます。研究で終わるのではなく、ビジネスの場で使われるプロダクトをご自身の手で動かしていける環境です。 ② 経理特化プロダクトで、より深い技術を追求できる 経理ドメインに特化した独自LLM「Deep Dean」を自社で研究・開発しており、汎用モデルでは到達しにくい精度・専門性を追求できます。ご自身の手でモデルを作り、継続的に改善していけるキャリアを積める希少な環境です。 ③ 研究開発部門が社内にあり、リサーチサイエンティスト／優秀なエンジニアと協働できる 研究開発部門（FA Research）と協働し、独自のAIモデル構築や生成AI、自社開発LLM等の先端技術にも関わります。研究の知見を実装に活かし、実装で見えた課題を研究にフィードバックするサイクルが社内に存在しています。 ④ ビジネスの現場からの豊富なデータを開発に活用できる 実際にビジネスで使われているプロダクトと豊富な顧客データを基盤に、モデル改善・新規開発が行えます。研究と事業の現場が切り離されていない開発環境です。 ⑤ 積極的なAI投資環境 自社GPU環境の整備など、AIへの積極的な投資が継続されています。上場企業の安定基盤×スタートアップのスピード感の中で、最先端AI領域に取り組める環境です。 ■ 社内の雰囲気 ・社内文化としてチームワークを推奨しており、上下関係なく風通しよい環境でお互いサポートしあいながら自律的に協働できます ・エンジニア組織を中心に多国籍で様々なバックグラウンドをお持ちのメンバーと交流できます ・転職者中心の組織で、経歴・役職による壁を作らないフラットさを大切にしています ・年齢や立場に関係なく、アイディアや意見を出し合い、フラットに議論できる環境です ぜひAIをはじめとする最先端テクノロジーが実現する経理の「これから」を、一緒に創造・提案していきましょう。

・業務アプリケーション開発レベルでの、Pythonを用いたAIモデル実装のご経験 ・画像認識／自然言語処理／ドキュメント解析／LLMのいずれかでの実務実装のご経験

・PyTorch／TensorFlow／Hugging Face等のMLフレームワーク実務経験 ・MLflow等の実験管理ツールのご経験 ・モデルの学習・評価・デプロイサイクルへの関与経験 ・CV／NLP／LLMいずれかの領域での研究または開発のご経験（論文執筆・学会発表・最新論文の調査・実装実験を含む） ・Kaggleの参加実績、上位入賞経験 ・Open Source Software（OSS）への貢献実績

・過去のテクノロジーにこだわらず、新しい技術をどんどん取り入れていきたい方 ・チームワークを高めながら仕事をすることを大切にする方 ・大きな仕事をやり遂げることに価値を感じられる方 ・知的好奇心が旺盛で、高度な技術チームが好きな方 ・「実装して終わり」でなく、精度改善・品質向上まで関わりたい方 ・チームへの技術的還元（TechTalk・ドキュメント整備等）に前向きな方 ・弊社のパーパス「制約を取り払うことで、自信と勇気を与える」およびバリュー（Can Do Attitude／Trust／Teamwork／Passion／Move Fast）に共感し、行動として実践いただける方 【弊社のバリュー】 以下の考えを大切にしています。選考においても下記の5つのキーワードをとても重要視しています。 ・Can Do Attitude：どうしたらできるのかを常に模索する ・Trust：お互いに信頼しあい、顧客の信頼も獲得する ・Teamwork：一人でできることは限られている。チームで支え合いミッションに取り組む ・Passion：成功するためには必ず熱量、情熱が必要 ・Move Fast：成功するためには迅速に動くことが不可欠