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）※リモート可求人
弥生株式会社
- 職種
- ―
- 年収
- ―
- エリア
- 東京
※「正式に応募する」は、職務経歴書 、履歴書 が必要です。個人設定よりご登録をお願いします。
尚、カジュアル面談は保証されているものではなく不成立になる場合もございますのでご了承ください。
仕事内容
私たちは、中小企業を元気にすることを使命として掲げ、最先端のAIテクノロジーを活用し、未来のビジネス戦略を支えるAI製品の開発に取り組んでいます。このポジションでは、シニアエンジニアとして、AIエージェントの開発と検証を主導し、製品のUX/UIやAPIとの連携、データ処理を担うアプリケーション開発を行います。また、Databricksを活用したデータの可視化機能も構築します。プロジェクトはアジャイル開発方式で進行し、製品のプロトタイピングから実装、そして運用まで幅広い工程を担当し、チームをリードします。
製品やシステム開発チームへの技術移管も行い、スムーズなサービス開発を支援します。私たちは常に製品開発の最前線で影響力を持ち続け、新たなビジネスモデルの提案と実行を目指します。技術の深掘りには情熱的に取り組み、自分の知識と技術を活かして実践する機会も多数あります。
私たちはAWSやDatabricksなどのクラウド技術、TypeScriptやReact, Javaを含む多様な開発環境を駆使して、最適なソリューションを提供します。多くのAI関連技術の知識や経験を活かし、次世代の製品開発において中核を担っていただきます。
募集要項
| 勤務地 | 勤務地：東京本社 〒101-0021 東京都千代田区外神田 4-14-1 秋葉原 UDX 21F リモート勤務可(週1での出社想定)、業務都合によって出張有 |
|---|---|
| 給与 | - |
| 勤務時間 | 勤務時間フレックスタイム制（コアタイム 10:00～15:00） 標準労働時間 7.5時間 |
| 休暇制度 | 完全週休2日制（土、日）、祝日休み 夏季休暇（3日） 年末年始休暇（12/29～1/3） 年次有給休暇 特別有給休暇（慶弔休暇等） リフレッシュ休暇（5年ごとに5日） |
| 待遇・福利厚生 | - 各種社会保険（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険） - 確定拠出年金 - 慶弔時お祝い金、お見舞い金 - 団体定期保険加入 【働き方支援】 - 育児短時間勤務（お子さんが小学校卒業まで） - UIターン転職の方への入社時転居費用補助 - 奨学金返済手当 - 副業制度（※適用条件あり） 【スキルアップ支援】 - 資格合格お祝い金・資格維持費支給 （税理士：科目ごとに50,000円または100,000円、公認会計士：短答式 150,000円 論文式 200,000円、社会保険労務士・中小企業診断士・情報処理安全確保支援士：100,000円の合格お祝い金、またそれぞれ資格維持にかかる費用を支給） - 資格取得、研修受講の補助 【長期勤続支援】 - リフレッシュ休暇補助金(5年ごとに50,000円) - 永年勤続表彰金(10年目：100,000円。以後10年ごとに100,000円ずつ加算) 【レジャー、アクティビティ支援】 - 社内親睦会制度 - 関東ITソフトウェア健康保険組合 - ベネフィットステーションおよびクラブオフ加入（ホテルや映画、フィットネスクラブなどを優待価格で利用可能） |
| リモートワーク | - |
| その他 | - **応募要件**: - 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 - **望ましい経験**: - 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 |
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