【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/MLモデルの開発と実装 　自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論等 ・MLモデル開発の為のデータ分析： 　 LLMを用いた先端技術開発 　 探索的データ解析、ドメイン特化データマートの構築 　 AWSのSageMaker/Databricksを利用した機械学習モデルの開発 ・モデル評価とデモ環境構築： 　開発したモデルの評価を行い、デモ環境を構築 ・製品/システム開発チームへの技術の運用設計、MLOpsの実行： 　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 ※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】 クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks 開発環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks 開発言語：Pythonなど その他： PyTorch, Pandasなど コミュニケーションツール：Slack、Zoom、Jira、Confluence、Backlog、DocBase 【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。 その中でも特に、各事業部が製品開発を行う際のAI機能実装を支援できる体制を強化することが重要です。 そこで今回、事業部横断でAI導入をサポートしながら、開発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することとなりました。 【配属先チームの特徴】 弥生のエンジニア全体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。 【チーム人数】 これから立ち上げていく組織となります。 【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。 【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、 そのチームをリードし、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。

・データサイエンスやMLモデルの開発において、プロジェクトの取りまとめを行い、リーディングした経験がある ・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 ・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 ・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

・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

・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 ・お客様の課題に対して、真摯に向き合い、部門内外の関係者と共に課題解決にやりがいを感じる方 ・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 ・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 ・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