| 企業名 |
弥生株式会社 |
|---|---|
| 雇用形態 |
正社員 |
| 試用期間 |
3ヵ月 試用期間中の条件の変動なし |
| 業務内容 |
【具体的な業務内容】 下記業務をシニアエンジニアとしてリーディングを行っていただきます ・バックオフィス業務自動化に向けたAI／MLモデルの開発と実装 - 自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論等を用いて、お客さまの業務改善に役立てます ・MLモデル開発の為のデータ分析 - LLMを用いた先端技術開発 - 探索的データ解析、ドメイン特化データマートの構築 - AWSのSageMaker／Databricksを利用した機械学習モデルの開発 ・モデル評価とデモ環境構築 - 開発したモデルの評価を行い、デモ環境を構築 ・製品・システム開発チームへの技術の運用設計、MLOpsの実行 - サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品・システム実装をサポート ・社内外の技術トレンド探索・知見共有 - 学会発表・特許出願・技術ブログ投稿 等 【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】 バックオフィス業務を支援し、スモールビジネスの活性化へつながるような研究を行い、得た成果を各弥生製品やサービスに搭載することでお客さまのビジネスを支援できます。 また、学会発表などの外部登壇をすることで、自身の成果を広く世に公開できることと、そのことにより弥生全体のプレゼンスの向上に寄与できます。 【使用技術・開発環境】 ・クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks ・開発環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks ・開発言語：Pythonなど ・その他：PyTorch、Pandasなど ・コミュニケーションツール：Slack、Zoom、Jira、Confluence、Backlog、DocBase 【採用背景】 近年、AI活用やデータビジネスの拡大により、弥生製品や業務システムにも先端技術を取り入れ、新たな価値を創造し、DX（デジタルトランスフォーメーション）を実行していくことが不可欠となっています。 弊社では、そのような背景の中、全社横断でのデータ利活用・AI活用を推進する「データ戦略」を掲げ、Databricksを中心としたデータプラットフォームの整備や、部門横断のDXプロジェクトを加速させています。 こうした取り組みをさらに推進するためには、AI・データを活用した開発基盤を安定的に運用できる仕組みが重要です。 そのため、最新技術を取り入れつつ、MLOpsの設計から実運用までをリードし、全社的なDXの加速に貢献いただけるエンジニアを募集することとなりました。 【配属先チームの特徴】 弥生のエンジニア全体を統括する全社横断組織の中で、主にAIやデータ活用をミッションとして担っている部門の中で、AI／MLやデータ解析などの応用研究及び実用化の支援を行っているチームです。 【チーム人数】 7名（チーム長1名、メンバー6名） 【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】 現在在籍しているメンバーは、大学在学中に自然言語処理や時系列分析、統計解析などの「機械学習」や「データサイエンス」を学び、大学卒業後はそういった方面のスキルを活かして機械学習モデルや統計モデルの開発を行っていた人が多いです。 【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】 弥生全体の先端技術獲得や技術獲得をリードしていくようなポジションを担い、チームメンバーと一丸となって、AIやDX分野での実用化や運用設計を行うことで弥生の将来へ貢献することができます。 ※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 |
| 応募条件 |
【必須スキル】 ・データサイエンスやMLモデルの開発において、プロジェクトの取りまとめを行い、リーディングした経験がある ・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年以上の実務または研究経験 ・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 ・Pythonおよび関連ライブラリ（NumPy、Pandas、scikit-learn、PyTorch／TensorFlow等）を用いたデータ解析・モデリングスキル ・社内システム・プロダクトへの実装と運用に関わったことがある ・ビジネスサイド（営業・企画部門）と円滑なコミュニケーションが取れる 【歓迎スキル】 ・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 【求める人物像】 ・スモールサービスにおける社会課題や経営課題を解くAI技術の研究開発・実装・運用を行いたい方 ・お客様の課題に対して、真摯に向き合い、部門内外の関係者と共に課題解決にやりがいを感じる方 ・PoCと技術検証を通じて得た成果物を製品開発へどのように活かせるのかを主体的に考えられる方 ・技術の深掘りと複雑な業務ドメイン理解に情熱を持てる方 ・中長期的な視野を持ち、弥生の将来につながるような製品開発やリリースした機能を適切に運用していく事が可能な方 |
| 勤務地 |
東京都 千代田区外神田4-14-1 最寄駅: 各線 秋葉原駅から徒歩2分 東京メトロ銀座線 末広町駅から徒歩3分 |
| 給与・報酬 |
想定年収800万円～1300万円 想定月収47.4万円～70万円 特記事項: 昇給あり 年1回 賞与あり 年3回 時間外労働の有無にかかわらず、30時間分の時間外手当として116,000円～166,700円を支給 月給474,000円（基本給358,000円+固定残業代116,000円）～月給700,000円（基本給533,300+固定残業代166,700円） ※年収520万円以上は固定残業代制（30時間分） ※超過分は別途支給 上記は想定の為、現職の給与を加味いたしまして、最終的オファー致します |
| 就業時間 |
コアタイム: 10:00～15:00 特記事項: 標準労働時間 7.5時間 フレックスタイム制 |
| 休暇・休日 |
完全週休2日制（土、日）、祝日休み 夏季（3日）、年末年始（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 |
健康保険,厚生年金保険,労災保険,雇用保険 諸手当: ・リモートワーク手当（リモートワーク日数に応じて5,000円または7,500円／月） ・奨学金返済手当 特記事項: 【福利厚生】 ・ストックオプションあり ・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 【特徴的な制度】 ▼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 ・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 業務に関する自発的な資格取得、研修等の受講をする際、申請が承認されれば最大で費用の80%を会社が負担。学ぼうとする姿勢を最大限に支援。 ▼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） 【受動喫煙防止情報】 屋内受動喫煙対策: 対策あり 対策: 禁煙 特記事項: 敷地内での喫煙禁止 |
| こだわり条件 |
学歴不問 即日スタート 経験者優遇 Wワーク可能 在宅勤務 駅から徒歩5分以内 時短勤務可能 10時以降出社OK フレックスタイム制 週休2日制 土日祝日休み 社会保険完備 育児支援制度 退職金制度 ストックオプション制度 その他特別制度あり Webクリエイター
|
