ミドルレベル機械学習エンジニア

AIラボに所属し、freeeが提供する各種サービスを横断して機械学習の活用を進めるポジションです。サービスの企画段階から運用までを一つのチームで扱う環境で、既存の機械学習や統計処理に加え、LLMとAI Agentを用いた新しいプロダクト価値の実装を担います。AI時代のデータストアに関わる開発をリードする役割も含まれます。

主な業務は、LLMやAI Agentを使うプロダクトの企画・開発、モデルおよびエージェントの精度評価、検証、改善です。社内業務の効率化を支えるLLM活用基盤や、各プロダクトにLLMを組み込むための共通基盤を構築し、運用します。画像認識、OCR、異常検知などのアルゴリズム開発にも携わります。さらに、データ処理、学習、評価のための基盤、継続的な改善に向けたモニタリングパイプラインを整備し、プロダクトの継続運用と開発効率を支援します。事業状況や適性により担当範囲が変わる場合があります。

必須条件は、物理学、数学・統計学、または機械学習に関する理解と実務経験です。学生時代の研究も実務経験として認められます。新技術を調査して学習する力、複数の関係者が関わるプロジェクトのリーダー経験、考案したアイデアをプロダクトへ導入した経験、エンドユーザー向けアプリケーションの開発経験が求められます。

LLMやAI Agentを利用した開発・評価・運用、FDE領域への関心、大規模Webサービスの開発・運用、コスト最適化や性能改善の経験は歓迎されます。セキュリティや内部品質を考慮した開発、画像処理やDNNを用いたOCRの実装、大規模データ処理、MLOps基盤の構築経験も対象です。経理・給与計算などバックオフィス業務の知識、Kaggleなどのデータサイエンスコンペティションでの受賞、特定分野のプロダクトチームでの開発または協働経験も歓迎されています。

開発環境では、Pythonをマイクロサービスと開発環境に、Ruby on RailsとGoをアプリケーションに使用します。機械学習ライブラリはTensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどで、状況に応じて選定されます。vLLMとstrands agent sdkも利用します。EKS上のKubeflowによるJupyter notebook server、コンテナ内の開発、Visual Studio Code Remote、GitOpsを用いたEKS運用、GitHub Actions、Argo CD、Datadog、Slack、GitHub、MLFlow、Argo Workflows、dbt、langfuse、Looker、Claude Code、Terraformなどが記載されています。

雇用形態は正社員で、試用期間は3か月です。勤務地として東京本社と大阪の関西支社が示されており、事業状況やオフィス移転などにより変更される可能性があります。勤務制度は専門型裁量労働制で、1日8時間のみなし勤務です。休日は土日、祝日、年末年始で、有給休暇は入社時に付与されます。疾病休暇は有給で年6日です。雇用保険、労災保険、厚生年金、健康保険に加入し、屋内は禁煙です。オンライン面談にも対応しています。