【AIエンジニア】全サービスの機械学習技術開発／AIラボ／モダン環境

■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

【仕事の特色】 ■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。

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。

以下のような環境で日々仕事をしています。

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

上記環境は刻々と変化する業界トレンドを追いかけて変化しています。

【仕事内容（変更の範囲）】
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

757〜1,125万円（給与形態：月給制）

■賞与・昇給
賞与：
昇給：年2回

■募集職種の年収例
ご経験と能力等に応じて個別に決定いたします （例1）年収757万円の場合 　月給631,000円（基本給467300円+みなし労働手当164,000円） （例2）年収1,125万円の場合 　月給938,000円（基本給694,700円+みなし労働手当244,000円） ※休日および深夜労働の割増賃金は別途支給