マッチ率

NEW人工知能による経営の変革を目指す「freee」でAIの機械学習エンジニア募集！

3日前更新

フロントエンドエンジニア、アプリケーションエンジニア

東京都（大崎駅）

600-1200万円

服装自由裁量労働制あり

仕事内容

◆Summary freeeでは「スモールビジネスを、世界の主役に。」をミッションに掲げ、「アイデアやパッションやスキルがあればだれでも、ビジネスを強くスマートに育てられるプラットフォーム」の実現を目指してサービスの開発および提供をしています。クラウド会計からはじまったfreeeが2012年の創業当初から描いている一つのマイルストンは「人工知能CFOをつくること」です。ルーチンワークを自動化することで経営状況をリアルタイムに可視化し、データドリブンな意思決定と経営のアクションを技術でサポートすることで、スモールビジネスはもっと創造的で強くなれるんじゃないか。スモールビジネスにもっと技術のテコを効かせられないか。そんな仮説と情熱をもってfreeeを創業したという経緯があります。

会計や人事労務をはじめとしたあらゆる業務の電子化・自動化はもちろん、政府や銀行とのAPI連携による信用モデリングやスマートな融資サービスの実現、オンライン上での新規取引先拡大、といったプラットフォームだからこそ蓄積可能な企業の膨大なリアルタイムデータを使い、スモールビジネスに変革をもたらすサービスを実現します。

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。また、AIラボでは機械学習を用いたプロダクトの研究開発に加えて、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・学習基盤、作業を自動化するCI/CD基盤など、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。

AIラボのメンバーが行った発表（freee技術の日） https://www.youtube.com/live/zdLrij6ryU0?feature=share&t=18390

また、開発基盤やチームのフィロソフィーについて語った記事がありますのでぜひご覧ください。

https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/2008/28/news095.html

実際行っている主な取り組みとしては、

レシートや請求書を取り込むOCR技術の研究・開発生成AIを用いたクレジットカード明細OCR開発の挑戦（生成AIを用いたクレジットカード明細OCR開発の挑戦 - freee Developers Hub） freee 会計の記帳業務効率化機能“自動で経理”（メンバーによる紹介記事）自動で経理「自動登録ルール」を自動作成して提案する機能 freee AIシフト管理（シフト作成・管理なら - シフト管理システム freee AIシフト管理）その他レコメンドやfreeeカード与信機能を支えるアルゴリズム生成AIを用いた社内システム開発、新規サービス開発チャット申請アシスト（Slackチャットの会話から購買申請をAIが自動で作成 freee会計「チャット申請アシスト」本日提供開始 | プレスリリース）

といったサービス開発に加え、

全社向けのLLMを活用した業務効率化基盤の構築と運用 freeeのサービス、プロダクトにLLMを活用するための基盤構築 Kubernetesクラスタを用いた高効率学習基盤・開発環境の構築継続的改善の為のモニタリングパイプライン学習データ処理パイプライン・GitOps化の推進と自動化改善

といった成果を最大化するための取り組みも積極的に行っています。

◆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 ⦿新規技術分野の研究・調査 ⦿主な研究開発分野・機械学習技術・画像認識、OCR ・異常検知、不正検知・Explainable AI ・信用スコアリング・時系列解析・AutoML・ドメイン適応・マルチタスク学習・推薦システム・LLMを用いた経営支援サービスの研究開発・その他オリジナリティ溢れるタスクが沢山 ⦿MLOps ・プロダクト及び社内向けLLM活用基盤開発・学習基盤開発 (AWS/EKS/Kubeflow) ・推論モデルデリバリパイプライン・モニタリング・効果検証・Online Experimentation ・CI/CD ※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

求められるスキル・人物像

【必須要件（Must）】

◆技術・開発経験 Webアプリケーションの開発経験5年以上（統計学・機械学習を用いたソフトウェア開発の実務経験必須）最低限の統計学・機械学習の基礎理解新規技術のサーベイ・キャッチアップスキル

◆ソフトスキル課題解決におけるリーダーシップを発揮できる人新しいアイデアを考えたりするのが好きな人課題や仮説を定義し、不確実性の高いProjectでもチーム内外とコミュニケーションしながらアウトプットの実現が可能な人具体と抽象をコントロールし、プロジェクトや開発に関わるドキュメンテーションを記載することが出来る人

【歓迎要件（Want）】

◆技術・開発経験大規模Webサービスの開発経験経理、給与計算等のバックオフィス業務の知識画像処理、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

◆ソフトスキル（全てを満たす必要性は無く、どれか一つでも経験がある方は歓迎要件を満たします。）組織・チームの立ち上げおよびマネジメントの経験がある人メンバーのスキルや成長意欲をとらえて、適切なProjectアサインや成長に向けたアドバイスなどメンタリングを実行した経験がある人 AI/機械学習領域における、1-2年先を見据えた戦略立案および経営レイヤーもしくはそれに準じる方々とのコミュニケーションを経て、実行計画まで落とし込んだ経験がある人 AI/機械学習領域において、現状の課題を言語化し新たなアーキテクチャを０から立ち上げた経験がある人

勤務地・給与・その他情報

想定年収、待遇・福利厚生、
選考プロセスなどを確認するには会員登録が必要です

利用規約およびレバテックID利用規約、個人情報の取り扱いをご確認のうえ、同意いただける場合は会員登録へお進みください。

Googleで登録 Appleでサインアップメールアドレスで会員登録

ログインはこちら

勤務地
アクセス
勤務時間
想定年収
雇用形態
休日・休暇

開発環境・現場

◆開発言語・マイクロサービス・開発環境: Python ・アプリケーション: Ruby on Rails, Go ◆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 ◆運用環境・EKS with GitOps ◆CI/CD ・Github Actions, Argo CD ◆その他・Datadog, Slack, GitHub, Re:dash, MLFlow, Argo workflows, SageMaker, dbt, etc