AI・データ の求人一覧 - 弥生株式会社

【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。

【具体的な業務内容】 ・各事業部門と連携した、データ活用・DXプロジェクトの構想・推進・ファシリテーション（ユーザー要望を踏まえた要件定義・仕様策定への関与、統合データ分析基盤・AI・BI/ダッシュボードの企画・設計・推進） ・部門横断でのプロジェクト管理（タスク設計、進捗管理、ステークホルダー調整など）・プロジェクト進行の管理・チーム体制の設計・タスク整理などのリーダー業務 ・全社的なデータアセット整備、利活用に向けたガバナンスやルール設計 ・将来的には、AIやデータを活用したプロダクト企画・PoC・商用化も視野に含む ※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】 弥生株式会社は弥生会計や給与など、中小企業のバックオフィス業務の効率化を推進するソフトウェアを提供しており、日本ではデスクトップ製品・クラウド製品合わせて高いシェアがあります。そうした顧客基盤や製品の情報、問合せなどの全社のデータを統合し、お客様へのサービスの向上や利用機会の提供、社内の業務の効率化・高度化を担う、直接的なポジションであり、一から自律的に自由度高くデータ活用アプリケーションを設計・構築を進めることができます。 事業会社ならではの、自ら構想した企画を最後までやり切れる環境や、プロダクトやサービスへの展開も視野に入れた戦略的取り組みが可能です。さらに将来的には、データプロダクトの商用化や製品へのAI組み込みを担うPdM的キャリアパスも開かれています。 縦割りではない、社内横断で推進できる裁量と、“自分ごと”として事業に関わるやりがいを感じながら、ご自身の構想を形にできる方を求めています。 【使用技術・開発環境】 ・クラウド基盤：AWS（Glue、S3など） ・データ基盤：Databricks ・IaC：Terraform ・言語：Python ・BIツール：DOMO、Databricks AI/BI、Quicksight ・ツール：Slack、Zoom、Backlog、DocBase ※今後、データ基盤はDatabricksに移行していくため、データ処理やデータベース・BIもDatabricksの機能を前提に開発していくことになります。DatabricksはAI Codingの機能を備えています。 【採用背景】 全社横断でのデータ利活用・AI活用を推進する「データ戦略」のもと、Databricksを中心としたデータプラットフォームの整備と、部門横断でのDXプロジェクトの推進を加速しています。AI・データを活用したDXの加速のために、ビジネス側の分析・可視化・業務アプリを立上、構築していくことが求められ、DXプロジェクトにおいて、設計・実装フェーズをリードするプロジェクトマネージャを募集しています。 このポジションでは、エンジニアリングとプロジェクトマネジメントの両軸で、データ基盤・データ活用プロジェクトをリードする立場としてご活躍いただきます。 【配属先チームの特徴】 DX・インテリジェンスチームでは、データ基盤の構築チームやR&Dチームと連携しながら、主にビジネス側・業務側とのフロント機能を担い、ビジネス要件定義やUX・データの設計実装を行っています。 【チーム人数】 6名（増員中） 【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】 Sierやソフト会社、SaaS企業出身のエンジニアで、データ分析やデータ活用・AI等に興味があり、また積極的に新しい技術をキャッチアップしていく思考が強い方が活躍しています。 Databricksに集まったデータを中心としながら、DatabricksのAppsやAIなどの先進機能をキャッチアップし、使いこなしていくことを楽しみながら実施しています。 また、コンサルティング会社出身のコンサルタントは、DX、データ活用、AI、データサイエンスの戦略・構想策定・計画・設計～実装までのEnd to Endで自ら実践リードできることをやりがいとして活躍しています。 【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】 データを活用し、それをビジネス側にアプリケーションとして届けるDXプロジェクトマネージャから、社内外で共通のAI・データプロダクトを企画・推進・実装していくプロダクトマネージャ、さらには、製品に組み込むAIやデータプロダクトのプロダクトマネージャやApplied AIマネージャなど、主体的に自ら事業や背品を立上げていくことも可能です。

業務プロセスを革新する、次世代AI研究を。 弥生株式会社では、350万超のユーザーを抱える中小企業支援サービスを展開する中、業務プロセスを革新するための機械学習・AIの研究開発に注力しています。本職種は、プロダクトの実装・運用を念頭に起きつつも、弥生の先の未来を見据えた先端技術獲得とプロトタイプ開発（PoC）を主な業務としています。 【主な業務内容】 ・バックオフィス業務自動化に向けたAI/ML技術の調査・研究： 　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： 　 LLMを用いた先端技術開発 　 PandasやYData profilingなどを用いた探索的データ解析 　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 ・製品チームへの技術移転（実装支援、技術仕様や知見の引き渡し）： 　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実装をサポート ・社内外の技術トレンド探索・知見共有： 　学会発表・特許出願・技術ブログ投稿 等 　▼学会発表実績 　・言語処理学会（https://anlp.jp/nlp2025/） 　・人工知能学会（https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2025/） ※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務 【主な取り組み】 ・お客様の業務を便利にする新機能の企画検討開発 ・獲得した技術の学会論文発表や特許取得 ・AIMLの社内教育や啓蒙活動 や社内業務効率化 【配属予定の担当領域/サービス/職種の代表例】 次世代本部R&D：https://www.yayoi-kk.co.jp/rd/278/ 【開発環境】 　クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど） 　開発環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio 　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

【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 ・バックオフィス業務自動化に向けた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、文脈推論等を用いて、お客さまの業務改善に役立てます ・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 ・社内外の技術トレンド探索・知見共有： 　学会発表・特許出願・技術ブログ投稿 等 ▼学会発表実績 　・言語処理学会（https://anlp.jp/nlp2025/） 　・人工知能学会（https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2025/） ※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】 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研究を行い、得た成果を各弥生製品やサービスに搭載することでお客さまのビジネスを支援できます。 また、学会発表などの外部登壇をすることで、自身の成果を広く世に公開できることと、そのことにより弥生全体のプレゼンスの向上に寄与できます 【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】 近年、AI活用やデータビジネスの拡大により、弥生製品や業務システムにも先端技術を取り入れ、新たな価値を創造し、DX（デジタルトランスフォーメーション）を実行していくことが不可欠となっています。 弊社では、そのような背景の中、全社横断でのデータ利活用・AI活用を推進する「データ戦略」を掲げ、Databricksを中心としたデータプラットフォームの整備や、部門横断のDXプロジェクトを加速させています。 こうした取り組みをさらに推進するためには、AI・データを活用した開発基盤を安定的に運用できる仕組みが重要です。 そのため、最新技術を取り入れつつ、MLOpsの設計から実運用までをリードし、全社的なDXの加速に貢献いただ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の中で、主にAIやデータ活用をミッションとして担っている部門の中で、 AI/MLやデータ解析などの応用研究及び実用化の支援を行っているチームです。 【チーム人数】 7名（チーム長1名、メンバー6名） 【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】 現在在籍しているメンバーは、大学在学中に自然言語処理や時系列分析、統計解析などの「機械学習」や「データサイエンス」を学び、 大学卒業後はそういった方面のスキルを活かして機械学習モデルや統計モデルの開発を行っていた人が多いです。 【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】 弥生全体の先端技術獲得や技術獲得をリードしていくようなポジションを担い、チームメンバーと一丸となって、 AIやDX分野での実用化や運用設計を行うことで弥生の将来へ貢献することができます。

当社ではDatabricksを活用したデータ駆動型サービスの立ち上げを進めています。ビジネスや業務のDXに向けて、データ利活用プロジェクトを構想・企画・推進を行っております。ビジネス検証やモデル開発のため、Databricks上のデータ基盤と連携し、データの加工・Goldデータ化、分析モデル（統計・ML・AI）の構築、BI/ダッシュボードのデザイン・構築を行うデータサイエンティスト・データアナリストを募集します。 データ分析やモデル開発だけではなく、上流の利活用企画・業務設計や問題設定、BIの構築や普及など、DX推進全般を担当していただきます。 【具体的な業務内容】 ・データ利活用施策の検討、課題設定、提案、ビジネスメンバーとの協業による仕様調整 ・データ設計・要件定義を含む、上流フェーズからの企画推進 ・Databricksを活用したデータ加工・分析・モデル開発・Viewの設計開発 ・社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装、プロジェクトマネジメント ※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務 【使用技術・開発環境】 ・クラウド基盤：AWS（ECS、Glue、RDS、S3、Lambdaなど）、Databricks ・データ処理基盤：Apache Spark、AWS Glue ・データベース：RDS（Aurora MySQL）、DynamoDB ・ IaC：Terraform ・言語：Python ・ BIツール：Amazon QuickSight、AI/BI ・ツール：Slack、Zoom、Backlog、DocBase

私たちは弥生のMVV（ミッション・ビジョン・バリュー）に共感し、【スモールビジネスのバックオフィスを、だれでもかんたんに】という価値創造に向け、全社でデータ戦略を推進しています。 開発はすべて自社内で完結しており、プロダクトの成長に直結する技術的な意思決定やプロジェクト推進を、現場のエンジニアが主導しています。 全社横断でのデータ利活用・AI活用を推進する「データ戦略」のもと、Databricksを中心としたデータプラットフォームの整備と、部門横断でのDXプロジェクトの推進を加速しています。 このプロジェクトにおいて、設計・実装フェーズをリードしながら、チームや進行も支えるプロジェクトリーダーを募集しています。 このポジションでは、エンジニアリングとプロジェクトマネジメントの両軸で、データ基盤・データ活用プロジェクトをリードするリードエンジニアとしてご活躍いただきます。 事業会社ならではの、自ら構想した企画を最後までやり切れる環境や、プロダクトやサービスへの展開も視野に入れた戦略的取り組みが可能です。さらに将来的には、データプロダクトの商用化や製品へのAI組み込みを担うPdM的キャリアパスも開かれています。 縦割りではない、社内横断で推進できる裁量と、“自分ごと”として事業に関わるやりがいを感じながら、ご自身の構想を形にできる方を求めています。 【具体的な業務内容】 ・データプラットフォーム（Databricks中心）の構築/運用設計/全社展開 ・データ基盤（収集、加工、可視化）のアーキテクチャ設計/技術選定/実装リード ・開発メンバーへの技術指導/レビュー/設計支援 （・Terraform によるインフラ構成管理、データ処理パイプラインの設計と最適化ETL処理における中間ビュー/集計ビューなどの設計/最適化） ・チーム内の技術課題の洗い出しと解決推進、開発プロセスの継続的改善 ・各事業部門と連携した、データ活用/DXプロジェクトの構想/推進/ファシリテーション（ユーザー要望を踏まえた要件定義/仕様策定への関与、BI/ダッシュボードの企画/設計/推進） ・部門横断でのプロジェクト管理（タスク設計、進捗管理、ステークホルダー調整など）/プロジェクト進行の管理/チーム体制の設計/タスク整理などのリーダー業務 ・全社的なデータアセット整備、利活用に向けたガバナンスやルール設計 ・将来的には、AIやデータを活用したプロダクト企画/PoC/商用化も視野に含む ※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】 弥生では、全社横断のデータプラットフォーム構築やDXプロジェクトを今年度から本格的に開始しており、その戦略・企画・立上から関わることができます。 技術面では、AWS × Databricks × Terraform × Pythonといったモダンで拡張性のある構成のもと、データ基盤・分析環境の整備をリード。 アーキテクチャの設計や技術選定にも現場の判断が尊重され、高い裁量を持って自律的に開発を進められる文化があります。 また、単なるインフラ整備や分析支援にとどまらず、経営判断や業務改革と直結するシステムや仕組みを“プロダクト”として構想・実装できるのが、事業会社である弥生ならではのやりがいです。 さらに、弥生では全社でデータ・AI活用を進める戦略が掲げられており、将来的にはAIやデータを活用したプロダクト企画・商用化、PdM的キャリアへの展開も視野に入ります。 裁量と責任を持ちながら、エンジニアとして、プロジェクトリーダーとして、事業を動かす実感を持ちたい方に最適なポジションです。 【使用技術・開発環境】 ・クラウド基盤：AWS（ECS、Glue、RDS、S3、Lambda など）、Databricks ・データ処理：Apache Spark、AWS Glue ・データベース：Amazon RDS（Aurora MySQL）、DynamoDB ・IaC：Terraform ・言語：Python ・BIツール：Amazon QuickSight、AI/BI、DOMO ・コミュニケーション：Slack、Zoom、Backlog、DocBase ※今後、データ基盤はDatabricksに移行していくため、データ処理やデータベース・BIもDatabricksの機能を前提に開発していくことになります。 DatabricksはAI Codingの機能を備えています。

【具体的な業務内容】 ・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 ・データ設計・要件定義を含む、上流フェーズからのアプリケーション開発推進 ・Databricks SQLやNotebook経由でのデータ取得・連携処理の実装 ・デザイナー・データサイエンティスト・ビジネスメンバーとの協業による仕様調整 ※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】 弥生株式会社は弥生会計や給与など、中小企業のバックオフィス業務の効率化を推進するソフトウェアを提供しており、日本ではデスクトップ製品・クラウド製品合わせて高いシェアがあります。そうした顧客基盤や製品の情報、問合せなどの全社のデータを統合し、お客様へのサービスの向上や利用機会の提供、社内の業務の効率化・高度化を担う、直接的なポジションであり、一から自律的に自由度高くデータ活用アプリケーションを設計・構築を進めることができます。 【使用技術・開発環境】 ・クラウド基盤：AWS（Glue、S3など） ・データ基盤：Databricks ・ IaC：Terraform ・言語：Python ・ BIツール：DOMO、Databricks AI/BI、Quicksight ・ツール：Slack、Zoom、Backlog、DocBase 【採用背景】 当社ではDatabricksを活用したデータ駆動型サービスの立ち上げを進めています。その中でも、AI・データを活用したDXの加速が必須となっております。ビジネス側の分析・可視化・業務アプリを立上、構築していくことが求められ、ビジネス検証やUX検討のため、Databricks上のデータ基盤と連携したモックアプリケーション・PoCプロトタイプを迅速に構築できるアプリケーションエンジニアを募集します。プロダクト初期段階において、データの可視化・シミュレーション・UX検証などを目的としたアプリ開発を担当していただきます。 【配属先チームの特徴】 DX・インテリジェンスチームでは、データ基盤の構築チームやR&Dチームと連携しながら、主にビジネス側・業務側とのフロント機能を担い、ビジネス要件定義やUX・データの設計実装を行っています。 【チーム人数】 5名 【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】 Sierやソフト会社、SaaS企業出身のエンジニアで、データ分析やデータ活用・AI等に興味があり、また積極的に新しい技術をキャッチアップしていく思考が強い方。Databricksに集まったデータを中心としながら、DatabricksのAppsやAIなどの先進機能をキャッチアップし、使いこなしていくことを楽しみながら実施しています。 【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】 データを活用し、それをビジネス側にアプリケーションとして届ける、というエンジニアからはじめ、プロダクトマネージャやDXプロジェクトマネージャなど、リードする立場になっていくことや、データエンジニアリング・データサイエンス等も含めたフルスタックエンジニアやテックリードになっていくことが期待されます。