全社AIネイティブ化を支えるプラットフォームエンジニア

CAIO組織の直下に新設されたAI Platform Engineeringチームで、freee全体の業務をAI-Nativeに変えていくための技術基盤を担当します。プロダクト開発に限らず、社内の各部門がAIを業務で継続的に使える状態をつくることが役割です。勤務地は東京で、オンライン面談にも対応しています。勤務形態はフルタイムです。

中心となる業務は、社内AIワークフロー基盤の提供と運用です。n8nをセルフホスト環境で動かし、規模の拡大に耐えられる構成を整え、必要に応じてカスタムノードも開発します。社内文書や業務データをAIが利用できるようにするコンテキスト基盤では、BigQueryやVector DBなどを用いて、RAGおよびMCPを経由するデータ連携パイプラインを設計・実装します。

データを扱うための認証・認可や、AIツールとの接続も受け持ちます。シャドーITを抑えながらCursor、Devin、Gemini Appなどの新しいツールを安全に利用できるよう、技術的なガードレールと利用ガイドラインを整備します。導入による効果やROIを確認し、長期的に維持できるようコストの最適化にも取り組みます。

各部門へのヒアリングを通じて、現在の業務プロセスを可視化し、現場が持つドメイン知識を整理します。その内容をプロンプト、ワークフロー、Agent Skills、A2Aなどの形に落とし込みます。AI活用のショーケース案件では、ユースケースの選定、要件定義、実装、効果検証まで一貫して進め、成果を他部門へ展開できる標準テンプレートにまとめます。社内メンバー向けのハンズオンや勉強会、ドキュメント・教材の作成を通じた自走支援も含まれます。海外の先進的なAI技術やツール、活用方法を調査・検証し、社内に共有する業務も行います。

必須となるのは、Webアプリケーションのバックエンド開発・運用、またはAWSもしくはGoogle Cloudを使ったインフラ構築・運用の経験です。経験年数の目安は2年以上で、Go、Python、TypeScriptなどの利用経験が想定されています。LLMのコンテキストウィンドウ、ハルシネーション、RAGの仕組みを理解し、Context Engineeringの基礎知識を持つことも求められます。LLM API、n8nなどのAIツールや各種AIサービスを使った業務改善またはアプリケーション開発、既存プロセスの要件定義から実装・効果検証までを進めた経験、他チームや関係者と技術課題を解決した経験が必要です。

歓迎される経験には、n8nなどのAIワークフロー自動化ツールの利用・運用、RAGシステムの構築、AI Agent・MCP・プラグインの設計・実装があります。LangChain、LangGraph、LlamaIndexなどのLLMフレームワーク、大規模データ基盤のBigQuery、IdPやOAuthを含むユーザー認証、MLOps、データ基盤・ログ基盤の構築運用経験も対象です。大規模な業務変革やAI活用プロジェクトをリードした経験も歓迎されます。事業状況や適性に応じて、担当業務が変わる場合があります。