【機械学習エンジニア(AIラボ / LLM Agent開発領域)】ARR300億円・成長率130%/ユーザ企業は54万社over/20以上のSaaSプロダクトを展開

年収

835万円〜1,230万円

勤務地

東京都, 大阪府

職種

AI・機械学習エンジニア

リモートワーク
モダンな技術を採用
技術試験なし

求人情報

仕事内容

◆Summary freeeにおけるAIラボのミッションは、機械学習や統計処理を用いてユーザーに本質的価値(マジ価値)を届けきる事です。「ルーチンワークを自動化して経営状況をリアルタイムにモニタリングする」、「データドリブンな意思決定と経営のアクションをサポートする」など、freeeが提供するサービスにとって必要不可欠なコア技術を一から考えて実現し、継続的な進化を支えています。 本ポジションでは、従来の機械学習技術に加え、LLM, AI Agentを活用したプロダクトへの新しい価値提供や、AI時代のデータストアをリードするエンジニアとして、LLM, AIAgent領域の開発および評価を牽引していただきます。 ◆業務内容詳細 freeeの全サービスにまたがる機械学習技術を活用したプロダクト開発、および新規技術分野の研究・調査をお任せします。 - LLM, AI Agent関連の評価・開発(メインミッション) * LLMやAI Agentを活用した新規プロダクトの企画・開発、およびモデルやエージェントの精度評価・検証・改善。 * 全社向けに、LLMを活用した業務効率化基盤の構築と運用、プロダクトへのLLM組み込み基盤の構築。 - 機械学習モデルの評価・開発 * 画像認識(OCR)、異常検知などのアルゴリズム開発。 - MLOps / データ処理パイプライン * プロダクトの継続運用、効率的な開発を支援するデータ処理パイプライン・学習・評価基盤の構築。 * 継続的改善の為のモニタリングパイプラインの構築と運用。 ◆開発環境 AIラボでは、サービスの企画段階から実際の運用に至るまで、ワンチームで行っているという特徴があります。刻々と変化する業界トレンドに合わせて環境も柔軟にアップデートしています。 - 開発言語: Python(マイクロサービス・開発環境)、Ruby on Rails, Go(アプリケーション) - 開発リソース: EKS上のJupyter notebook server on Kubeflow, コンテナ内部で開発, Visual Studio Code Remote - MLライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, その他状況に応じて選定 - フレームワーク: vLLM, strands agent sdk - 運用環境: EKS with GitOps - CI/CD: Github Actions, Argo CD - その他: Datadog, Slack, GitHub, MLFlow, Argo workflows, dbt, langfuse, Looker, Claude Code, terraform etc
仕事内容の変更範囲
業務内容の変更範囲:会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

必須条件

- 物理学・数学(統計学含む)・機械学習などの理解と実務経験(学生時代の研究でも可) - 新規技術のサーベイ・キャッチアップスキル - 複数のステークホルダーのいるプロジェクトのリーダー経験 - 新しいアイデアを考えてプロダクトに導入した経験 - エンドユーザー向けのアプリケーション開発経験

歓迎要件

- LLMやAI Agent周辺の技術を用いた開発・評価・運用 - FDE(Forward Deployed Engineering / Foundation Data Engineering 等)領域への興味・関心 - 大規模Webサービスの開発、運用経験 - サービスのコスト最適化やパフォーマンスチューニングの経験 - セキュリティや内部品質を考慮した開発経験 - 画像処理、DNNを用いたOCR技術の実装経験 - 大規模データ処理経験、MLOps基盤構築経験 - 経理、給与計算等のバックオフィス業務の知識 - データサイエンスコンペティション(kaggleなど)での受賞経験 - ドメイン特化のプロダクトチームでの開発経験もしくはそのチームとの協働経験

想定年収

835万円〜1,230万円(給与形態:月給制)
想定年収補足
※休日および深夜労働の割増賃金は別途支給
月給
696,000円〜1,025,000円
基本給
514,900円〜758,300円
固定残業代
181,100円〜266,700円
賞与・昇給
昇給:2回(1月、7月)

おすすめポイント

★スモールビジネスを支援する業務 freeeのスモールビジネスへの思い入れの強さの背景は、創業者の実家がスモールビジネスを営んでいたという点にあります。バックオフィス作業が大変な状態というのを目の当たりにして、「何とかしてあげられないか」と考えていたことが原体験でした。スモールビジネスにフォーカスしたソリューション提供は、他社との大きな差別点であり、freeeのプロダクトの競合優位性の象徴でもあります。 ★プロダクトの競合優位性、差別点について ・マネーフォワード社 freeeに近しい形で包括的にプロダクトを作っておりますが、差別化ポイントとして、freeeはスモールビジネスにフォーカスしていて、ユーザーとの距離が近いことが挙げられます。スモールビジネスがクライアントという特徴から、実態としてはITリテラシーが高くないお客様も多く、ユーザビリティを追求する上での配慮事項も多くあります。これらはfreeeのエンジニアが高い顧客・プロダクト志向を身に着けられる背景となっております。 ・SmartHR社 SmartHR社のプロダクトは労務や会計回りなど、領域を絞って一つ一つのプロダクトをかなり作りこんでいるという特徴があります。freeeはあらゆるサービスを連動させ、プロダクト間のシナジーを最大化していくことに重点をおいているという点が最大の差別化ポイントです。 ★130%成長を継続中!取り組むべき課題はまだまだ多い環境 ARRは300億円を突破しており、毎年複数のプロダクトリリースが行われる環境で、売上の増加に伴って開発組織への投資のボリュームも連動してスケールしていく想定です。 上場しており、一定の規模感もあるため完成されているという印象を持たれがちですが、ARRの急成長や新規プロダクトが活発に立ち上がる環境ということもあり、既存プロダクト・新規プロダクト共に取り組むべき課題は非常に多く存在しております。 ★プロダクト別で得られる経験について 「freee申告」や「freee人事労務」などのプロダクト開発では、業界シェアNO.1規模の高トラフィックな大規模開発の経験を積むことができます。新規プロダクト領域は5~6名規模ですべての開発を進めることもあり、バックエンドエンジニアとして入社した方でもAWSなどのインフラの設計・構築にも携われる環境です。

ポジション

職種
・AI・機械学習エンジニア

配属先

部署名
AIラボ
部署の特徴・業務環境
freeeにおけるAIラボのミッションは、機械学習や統計処理を用いてユーザーに本質的価値(マジ価値)を届けきる事です。「ルーチンワークを自動化して経営状況をリアルタイムにモニタリングする」、「データドリブンな意思決定と経営のアクションをサポートする」など、freeeが提供するサービスにとって必要不可欠なコア技術を一から考えて実現し、継続的な進化を支えています。 AIラボでは、サービスの企画段階から実際の運用に至るまで、ワンチームで行っているという特徴があります。刻々と変化する業界トレンドに合わせて環境も柔軟にアップデートしています。

開発環境

開発言語
Python、Ruby、Go
フレームワーク
Ruby on Rails、GORM
データ分析
JupyterNotebook、TensorFlow、Py Torch、scikit-learn
クラウド
AWS
仮想化環境
Docker、Kubernetes
CI・CD
GitHub Actions
監視ツール
Datadog
構成管理ツール
Terraform
その他ツール、サービス
Slack、GitHub

雇用形態

正社員
雇用期間の定め
なし
試用期間
あり(3ヶ月)

勤務形態

裁量労働制
裁量労働業務時間
8時間
就業時間補足
専門型裁量労働制(一日みなし8時間勤務)

残業時間

固定残業時間
月45時間

予定勤務地

〒141-0032 東京都品川区大崎1-2-2アートヴレッジ大崎セントラルタワー21階 (最寄駅:・JR山手線「大崎駅」より徒歩3分 ・JR山手線「五反田駅」より徒歩9分) 大阪府大阪市都島区東野田町1-5-14京橋フロントビル4F

リモートワーク頻度

一部リモート

福利厚生

保険
雇用保険、労災保険、厚生年金保険、健康保険
健康・医療
受動喫煙防止措置

制度

財産形成
社員持株会制度
職場環境
時短制度

休日・休暇

土日祝休み、有給休暇、年末年始休暇、慶弔休暇、リフレッシュ休暇
休日・休暇補足
疾病休暇(有給扱い年6日付与)、リフレッシュ休暇(一定の就業年数以上で10日付与)
育児・介護
産前産後休暇、パートナー出産休暇
育児・介護補足
ベビーシッター利用補助

諸手当

残業手当、深夜・休日勤務手当
諸手当補足
家賃補助、家事代行補助

その他

資格取得支援、書籍購入補助制度
その他補足
shall we lunch?(ランチ補助)、チーム交際費、結婚祝い、出産祝い(同性パートナー/事実婚を含む)、freeTシャツ/freeeパーカー、オフカツ(部活動支援)、書籍費freee(書籍費支援)、つばめ図書館(社内図書館制度)、資格やスキル取得支援、ドリンク無料、借上社宅

選考情報

選考内容

選考情報
書類選考,面接

freee株式会社の企業情報

企業について

・クラウド会計 ・人事労務サービス

会社情報

企業名
freee株式会社
企業理念
・「スモールビジネスを、世界の主役に。」
設立年月日
2012年07月
本社所在地
〒141-0032 東京都品川区大崎1-2-2アートヴレッジ大崎セントラルタワー21階
資本金
21億4748万3647円
上場
グロース
上場企業
育休取得
時短勤務
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freee株式会社

社内システム開発 テックリード候補/Corporate Product TechLead

■必須条件

・テックリード、もしくはチームマネジメントの経験 ・業務課題特定、要件定義、技術選定、開発、運用保守の一貫した経験 ・Amazon Web Services, Google Cloudのどちらか ・TypeScript, JavaScript, Rails のいづれか ・GitHub などの分散リポジトリ管理システムの利用 ・Linuxなどのコンソール操作

630万円〜920万円

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freee株式会社

コーポレートエンジニア(AI×SaaS・ITグランドデザイン / リーダー候補)

■必須条件

・ITツールの導入・リプレイスプロジェクトをリードした経験。 ・NW・セキュリティ・ガバナンスの基礎知識

630万円〜920万円

ITアーキテクト

freee株式会社

【freee販売 開発エンジニア(関西拠点)】ARR300億円・成長率130%/ユーザ企業は54万社over/20以上のSaaSプロダクトを展開

■必須条件

〈技術〉 ・開発経験7年以上.Webアプリケーションの開発実務経験7年以上(開発言語不問) ・RDBMS(MySQL, Postgres, etc..)を活用した開発経験 〈ソフトスキル〉 ・関西で最先端のwebサービスを開発したい方 ・ユーザーのためのプロダクト開発に情熱を持って取り組める方 ・自分だけではなくチームの成長のために行動できる方

615万円〜1,055万円

サーバーサイドエンジニア, データベースエンジニア

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株式会社日本経済新聞社

■AIエンジニア、MLエンジニア

■必須条件

・機械学習を用いたプロダクトの開発経験 (3年以上)  ・データの収集・前処理・モデル学習・デプロイを行うパイプラインの構築  ・機械学習モデルを利用したAPIの実装  ・モデルの性能監視や継続的な性能改善のためのフィードバックループの設計・実装  ・CI/CDの構築や、クラウドインフラの運用などのバックエンドエンジニアリングの経験 ・以下のいずれかの分野の専門知識と実務経験  ・レコメンドシステム  ・自然言語処理 ・機械学習を用いた実サービスの企画ないし、提案、実装、評価まで一連の経験  ・機械学習モデルの導入について、事業と技術の両面でメリット・デメリットを議論できること ・統計的検定とその活用についての基礎的な知識

750万円〜1,100万円

AI・機械学習エンジニア

GMOインターネットグループ株式会社

【機械学習エンジニア】国内シェアNo.1のインターネットインフラサービスを展開/100%自社開発/転勤無!エンジニア向けの制度多数/幅広い成長とキャリアパス

■必須条件

■大卒以上 以下の条件をすべて満たしている方※実務経験7年以上 ・実際にプロダクトもしくは研究で機械学習/深層学習を活用して実績を出した経験がある ・機械学習モデルを実業務で実装し本番運用した経験がある ・システム開発におけるテストをきちんと行える ・Pythonが書けて、オブジェクト指向がわかる ・一通りの機械学習・深層学習の知識がある

700万円〜1,000万円

AI・機械学習エンジニア

IT菩薩モロー

この求人を監修した人

毛呂 淳一朗 「IT菩薩モロー」

YouTubeでITエンジニアの転職やキャリアに関する情報を発信するキャリア系インフルエンサー。YouTubeチャンネル登録者数は3.4万人(2025年4月時点)。

エンジニア採用担当としての経験も豊富で、企業が求める人材や視点も熟知。その経験を活かし、現在はITエンジニア特化のキャリア支援企業「キッカケエージェント」を立ち上げ、月間120人のITエンジニアと面談を行う。エンジニアのキャリア志向と企業課題の解決を両立する最適な人材紹介を提供。

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※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。

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