＜北海道・東京＞“酪農 × AI” リードエンジニア/AI を活用した開発・業務改善の仕組みをつくり、組織全体の実行力を高めるポジションです！

2026/8/17 更新

アプリケーションエンジニア、AI・機械学習エンジニア

東京都・北海道

700-1200万円

正社員

TypeScriptPython

自社サービスありリモートワーク可服装自由副業可オンライン選考可フレックス制度あり新規立ち上げ新技術に積極的ベンチャー企業

事業概要

■ クラウド型牛群管理システム『Farmnote Cloud』をはじめとした自社プロダクトの開発・運営

仕事内容

■ 概要当社はクラウド型牛群管理システムを軸に、IoT センサー・ゲノムデータ・経営データを統合したデータドリブン酪農 SaaS を開発しています。今後は LLM エージェントや最適化アルゴリズムを組み込み、飼養から経営判断まで自動化する “スマートファームプラットフォーム” へ進化させます。

■ 詳細＜ミッション＞現場起点で業務プロセスを捉え直し、AIを活用した新しい業務・開発・顧客価値提供のあり方を、実際に動く仕組みとして実装することがミッションです。 AIツールを導入するだけでなく、業務の流れ、データ、権限、責任分解点、運用性を踏まえ、AIを中心としたプロセスを設計していただきます。非エンジニアがAIを活用して社内業務ツールやユーザー向け簡易アプリを安全に開発・運用できる技術基盤やガードレールの構築も担います。エンジニア、PdM、CS、BizDev、業務部門を横断し、AI活用を一過性のPoCで終わらせず、継続的にアウトカムを生む仕組みとして定着させることを期待しています。

＜具体的な業務＞・AI / コーディングエージェントを活用した開発プロセスの設計、導入、改善・顧客現場や業務現場の理解に基づく、実用性の高い改善テーマの発見と優先順位付け・LLM、RAG、エージェント、ワークフロー自動化などを活用した業務改善施策の企画・実装・エンジニア・非エンジニア双方に向けたハンズオン、ドキュメント、テンプレート、レビュー体制の整備・権限管理、データアクセス、監査ログ、レビュー、デプロイ、保守運用などを含むガードレールの構築

求められるスキル・人物像

■ 必須スキル/経験・Web アプリケーション開発経験（5 年以上）・TypeScript、Python、Ruby などを用いたアプリケーション開発経験・Public cloud （AWS, GCP）運用経験・開発プロセスや業務プロセスの改善を、技術面からリードした経験・チームリード／メンタリング経験（規模・年数不問）・顧客現場や業務現場への関心を持ち、技術だけでなく運用・定着まで向き合える方

■ 歓迎スキル/経験・AI / LLM を活用した業務プロセス改善、社内ツール開発、プロトタイピングの経験・GitHub Actions・Argo Workflows 等で ML パイプラインを CI/CD した経験・LangChain / LangGraph / LlamaIndex など LLM エージェント開発・数理最適化をアプリケーションとして実装した経験・非エンジニア向けのローコード / ノーコード / AI 活用開発環境の設計・導入経験・畜産・アグリテック／ヘルステックなどセンサ×現場データでの開発経験・TechLead / EM として組織・採用に携わった経験・時系列・画像・強化学習のいずれかでアプリケーション機能として実装した経験

■ 求める人物像・現場で起きていることに強い関心を持ち、業務の複雑さや制約を尊重できる方・AI を目的化せず、現場や事業のアウトカムにつながる形で活用できる方・自分一人で成果を出すだけでなく、チームや組織が成果を出せる状態をつくることに関心がある方・「世界の農業の頭脳を創る」ビジョンに共鳴する社会志向のイノベーター

■私たちは、技術を磨き、あり方を育てる仲間を求めています

今、農業×AIという未踏の地に踏み出し、“世界の農業の頭脳を創る”という壮大なビジョンのもと、私たちは酪農現場と深く向き合いながら、最先端の技術を現場の価値へと翻訳する挑戦をしています。

あなたの武器は、プログラミングや生成AIだけではありません。現場と対話し、仲間と学び合い、時に自分を問い直しながら、「人が成長し続ける仕組み」を共に創っていくこと。それが、ファームノートで働くということです。

「AIは道を示す。しかし、ハンドルを握るのは私たち人間だ」 ──そんな気概を持ち、技術・人・社会の全てをつなぐリーダーとして、新時代の農業と組織の姿を、共に描きませんか？

勤務地・給与・その他情報

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休日・休暇

開発環境・現場

■ 開発環境・API/Back-End：TypeScript（Node.js）、GraphQL（Apollo Server）、Ruby on Rails ・Data Platform：AWS（Glue、Athena、BigQuery、PostgreSQL）・Infrastructure：AWS CDK、GCP、GitHub Actions、Docker ・Monitoring：CloudWatch、Datadog

事業戦略発表（Farmnote Summit Annex2025）

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: TypeScriptPython
フレームワーク・ライブラリ: Node.jsTensorFlowPyTorchRuby on Rails
データベース: PostgreSQLBigQuery
ミドルウェア・ツール: DockerGraphQLDatadog
クラウド: AWSGCPAWS CDKAmazon CloudWatch
プロジェクト管理: GitHub
支給PC: Mac

得られる経験・キャリアパス

■ この仕事の面白み、魅力・まだ多くの日本企業が AI 活用計画を持たない一次産業で、 DX を牽引できるポジション・自社センサ／繁殖データを自由に使い、AI 機能の PoC → アプリケーション統合 → 検証まで高速に回せる・“現場 × データ × AI” を横断する開発スキルを伸ばしつつ新規事業のコアメンバーとして経営に近い裁量を持てる