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全社のAI-Native化を支えるPlatform Engineer募集！

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サーバーサイドエンジニア

東京都

650-1050万円

正社員

TypeScriptGoPython

自社サービスありリモートワーク可服装自由オンライン選考可新技術に積極的上場企業女性エンジニアが活躍中裁量労働制あり

事業概要

■ 会計や人事労務関連業務を効率化するためのクラウドサービス『freee会計』『freee人事労務』を開発、運営

■ グッドデザイン賞や総務省後援の「ASPIC IoT・AI・クラウドアワード」のベンチャー大賞（2017年）をはじめ、名だたる賞を受賞

仕事内容

■業務内容詳細 CAIO組織直下の「AI Platform Engineering」チームにて、以下の業務を担当します。

▽プラットフォーム構築・社内AIワークフロー基盤（n8n）の運用・提供・Enterprise化：セルフホスト環境の構築、スケーラビリティの確保、カスタムノードの開発・「コンテキスト基盤」の設計・開発 : BigQuery、Vector DB等を活用し、社内ドキュメントやデータをRAG / MCP経由でAIに提供するパイプラインの構築

▽ガバナンス・セキュリティ・コスト・社内データへのアクセス権限管理（認証・認可）とAIツールの連携実装・シャドーITを防ぎつつ、最新ツール（Cursor, Devin, Gemini App等）を安全に利用するための技術的ガードレールや利用ガイドラインの策定・導入効果やROIを可視化しつつ、長期的な持続可能性を意識したコスト最適化の実現

▽Enabling・横展開・各部門のヒアリングを通じた業務プロセスの可視化、ドメイン知識の言語化、およびプロンプト・ワークフロー・Agent Skills・A2Aへの落とし込み・AI活用のショーケース案件のリード（ユースケース選定、要件定義、実装、効果検証）と、その成果の横展開・標準テンプレート化・社内メンバー向けハンズオン、勉強会、ドキュメント・教材整備を通じたAIリテラシー向上と自走支援・グローバル最先端のAI技術・ツール・ベストプラクティスの調査・検証・社内共有

※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。

■関連資料紹介 ▽freeeでのAI活用について・開発組織発 AI駆動経営 https://speakerdeck.com/freee/kai-fa-zu-zhi-fa-aiqu-dong-jing-ying ・AI駆動開発へ。freee は開発環境をどう進化させているか？- 前編 https://developers.freee.co.jp/entry/ai-driven-development-01 ・数字で振り返る freee の AI 駆動開発 - 後編 https://developers.freee.co.jp/entry/ai-driven-development-2025-report ・AIエージェントCline、freeeはどうやって全社導入した？ https://developers.freee.co.jp/entry/ai-cline-rolling-out

▽技術的なトピック・AWS と LiteLLM で実現する、セキュアで柔軟な AI エージェント基盤のアーキテクチャ https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202511/freee-litellm-ai-agent-infrastructure/ ・AIコーディングエージェント全社導入とセキュリティ対策 https://speakerdeck.com/hikaruegashira/freeeniokeruaikodeinguezientoquan-she-dao-ru-tosekiyuriteidui-ce ・freee の AI駆動開発の全社展開を支える Claude Code 活用の裏側 https://speakerdeck.com/player/33821f9d44fc492f9676fb981e76a5a3

求められるスキル・人物像

■必須スキル/経験・Webアプリケーションのバックエンド開発・運用経験、またはパブリッククラウド（AWS または Google Cloud）を利用したインフラ構築・運用経験（Go, Python, TypeScript等、目安2年以上）・LLMの特性（コンテキストウィンドウ、ハルシネーション、RAGの仕組み等）の理解と、Context Engineeringに関する基礎知識・AIツール（LLM API, n8n, 各種AIサービス等）を利用した業務改善やアプリケーション開発経験・既存業務プロセスを理解し、要件定義〜実装〜効果検証まで一貫して推進したプロジェクト経験・他チームやステークホルダーと連携し、技術的な課題解決を推進した経験

■歓迎スキル/経験・n8n などのAIワークフローオートメーションツールの利用経験または運用経験・RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの構築経験・AI Agent・MCP・プラグイン等の設計・実装経験・LangChain / LangGraph / LlamaIndex 等のLLMフレームワーク利用経験・大規模データ基盤（BigQuery等）の利用経験・ユーザー認証システム（IdP, OAuth等）に関する知識・連携経験・MLOpsやデータ基盤、ログ基盤などのシステム基盤の構築・運用経験・大規模な業務変革プロジェクトやAI活用プロジェクトでのリード経験

■求める人物像・特定技術に固執せず、課題解決のために新しい技術やツールを貪欲にキャッチアップし、試行錯誤できる方・不確実性の高い領域でも仮説検証を高速に回し、ゼロベースで仕組みやルールをつくっていくことを楽しめる方・ユーザー（社員）のペインに寄り添い、フィードバックを元に高速に改善を回せる方・ステークホルダーとコミュニケーションしながら、異なる職種のメンバーを巻き込んで物事を前に進められる方・「会社をハックする」「業務を再発明する」ことにワクワクできる方・freeeのミッションや「AI-Nativeな働き方」に共感し、自らが先に実践者となって周囲をリードしていける方

勤務地・給与・その他情報

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このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: TypeScriptGoPython
支給PC: 現場で選択可能（Windows/Mac）

得られる経験・キャリアパス

■当該ポジションで働く魅力 ▽「エンジニアリングの総合格闘技」への挑戦フロントエンドからバックエンド、インフラ、データエンジニアリング、セキュリティ、そして最新のLLM技術まで、フルスタックな技術力が求められます。未踏の領域である「会社のOS」をAIで書き換えるような、ダイナミックな経験が積めます。

▽CAIO直下で経営インパクトのある仕事新設されたCAIO組織のコアメンバーとして、freeeのAI活用を技術面から牽引できます。自ら開発した基盤が、freee全社員の生産性を10倍にする可能性を秘めています。プロダクト開発だけでなく、全社のあらゆる業務（カスタマーサクセス、セールス、プロダクト開発、AI業務代行、バックオフィス）に関わるため、技術のレバレッジが効きやすく、反応がダイレクトに返ってきます。

▽最新技術の実践場 MCP、AI Agent、Vector Searchなどの最新技術を、PoCで終わらせず、数千人規模の組織の実業務に適用し運用する経験が得られます。エンジニアリングだけでなく、業務プロセス設計やチェンジマネジメントにも踏み込みながら、ビジネス・組織・技術の三軸でスキルを高められる環境です。

事業内容の詳細

■Summary freee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、日本中のスモールビジネスの働きかたを時代に合わせてアップデートし続けるべく、freee自体もAIファーストな会社への変革期を迎えています。2026年1月よりCAIO（Chief AI Officer）組織を新設し、プロダクトだけでなく会社全体の業務プロセスを「AI-Native」に再定義する挑戦を開始しました。

freeeにはいままでプロダクト開発組織のAI活用を推進する「AI駆動開発チーム」が存在していましたが、それらの役割に加えて全社の業務プロセスを改善するための基盤構築とEnablingを担う「AI Platform Engineering」チームを新設しました。

本ポジションは、単なる社内ツール導入に留まりません。社内に散在する膨大なデータ（BigQuery、Slack、Confluence、Google Drive等）をAIが理解可能な「コンテキスト」として整備し、全社員が安全かつ自律的にAI Agentやワークフローを構築できる「AIプラットフォーム」のエンジニアリングを担当します。

また、基盤構築だけでなく、導入支援も行います。業務プロセスの可視化・ドメイン知識の言語化から現場向けハンズオン・ショーケースを通じた成功事例の横展開まで、グローバル最先端の技術情報を収集・検証しながら、freeeの生産性と創造性を非連続的に向上させる中心メンバーを募集します。

■現状の課題/今後取り組みたいこと freeeでは現在、Gemini や NotebookLM、自社のLLM基盤、各種コーディングエージェントなどを日々の業務に標準的に取り入れています。さらに「全社AI特区」として、希望者が最新AIツールを業務で試せる環境を提供しており、ChatGPT や Comet、n8n 等の活用が進んでいます。しかし、以下の課題によりAI活用の「天井」が存在します

▽コンテキストの分断 : 社内データ（議事録、ドキュメント、顧客データ）が各SaaSに分散し、AIに十分なコンテキストを提供できていません。現場のドメイン知識や業務プロセスが暗黙知のまま残り、AI Agentやワークフローに組み込める構造化された形で言語化できていない領域が多く存在します。 ▽AIツール活用の障壁：エンジニア以外のメンバーが業務自動化やAIエージェント構築を試みても、API連携や認証、データ接続のハードルが高く、AIの能力を十分に発揮させるにはエンジニアのサポートが必要な状況です。 ▽ガバナンスとスピードの両立 : 法令やセキュリティ、ガバナンスを守りつつ、最新のAIモデルやツールを即座に現場へ届けるシステム・運用体制が未完成です。

今後取り組みたいことは、「AIが力を発揮できる環境づくり」です。社内に分散したデータや知識をAIに届ける基盤を構築し、n8n等のノーコード/ローコードツールと連携させることで、全社員が自分の業務をAIと共に再発明できる環境を実現したいと考えています。