ミドルレベルAIデータ基盤エンジニア

東京で勤務するフルタイムのミドルレベルエンジニアとして、freeeの全社員がAIエージェントとの対話を通じて、信頼性のあるデータを利用できる仕組みを構築します。利用者の需要を起点に、指標や業務用語、背景情報を機械が扱える形に整理するセマンティックレイヤーとコンテキスト基盤を設計します。分析エージェントやリモートMCPの開発・運用、ログ収集と評価基盤の設計・運用、データプロダクトマネジメント、ファシリテーション、全社への定着も担当範囲です。事業の状況や適性により、担当業務が変更される場合があります。

対象となるのは、会計、人事労務、販売管理、申告、電子契約などを扱うfreeeの統合型クラウドソフトを支えるデータ基盤です。最大数万のテーブル、月間100万超のクエリ、数十のマイクロサービスDB、SaaSや金融ビジネスに関わるデータを含み、月間数千人のユーザーが利用する規模とされています。データ分析を専門としない社員でも自然言語で質問すれば、分析結果や示唆、たたき台を得られる状態を目指します。そのため、モデルの性能だけでなく、データの定義や文脈をAIが正しく利用できる状態を整えることが重視されます。

必須条件は、Pythonによるバックエンド開発、Google Cloudまたは同等のパブリッククラウドでの本番運用経験です。RAG、エージェント、MCPサーバー、evalsなどのLLMアプリケーション開発経験も求められます。業務での経験に限らず、設計意図を説明できる個人開発やOSS活動も対象です。BigQueryなどのDWHを使ったSQLとディメンショナルモデリングへの理解、DockerおよびGitHub ActionsなどのCI/CDを用いた開発経験も必要です。

歓迎される経験には、LookMLなどのセマンティックレイヤー、LangGraphやLangChain、LLM評価、評価駆動開発があります。ロギングや正答率・解決率などの評価指標でLLMアプリケーションの品質を測定し、改善を続けた経験、OAuthを含むリモートMCPサーバーの認証・認可設計および運用経験も対象です。社内プロダクトやデータプロダクトのマネジメント、アクセス制御・メタデータ管理・データカタログ・オントロジー・OKFなどのデータガバナンス、データメッシュ、ハブ・アンド・スポーク、BigQuery Sharing、Policyタグへの理解や関心、会計・人事労務・営業データなどB2B SaaSの知識も歓迎されます。

求められるのは、freeeの価値基準を理解し、単に正しいモデルではなく実際に使われるモデルを優先できる姿勢です。品質を感覚で判断せず、評価指標によって改善を示せること、流行ではなく運用コストと組織の実情に基づいて技術を選べること、定義や判断に至った経緯を文書化できることが重視されます。オンライン面談にも対応しています。