機械学習エンジニア（AIラボ / LLM Agent開発領域）

仕事内容

■Summary 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。 本ポジションでは、従来の機械学習技術に加え、LLM, AI Agentを活用したプロダクトへの新しい価値提供や、AI時代のデータストアをリードするエンジニアとして、LLM, AIAgent領域の開発および評価を牽引していただきます。 ■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、および新規技術分野の研究・調査をお任せします。 ▼LLM, AI Agent関連の評価・開発（メインミッション） ・LLMやAI Agentを活用した新規プロダクトの企画・開発、およびモデルやエージェントの精度評価・検証・改善。 ・全社向けに、LLMを活用した業務効率化基盤の構築と運用、プロダクトへのLLM組み込み基盤の構築。 ▼機械学習モデルの評価・開発 ・画像認識（OCR）、異常検知などのアルゴリズム開発。 ▼MLOps / データ処理パイプライン ・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・評価基盤の構築。 ・継続的改善の為のモニタリングパイプラインの構築と運用。 ※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 ■開発環境 AIラボでは、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。刻々と変化する業界トレンドに合わせて環境も柔軟にアップデートしています。 ・開発言語: Python（マイクロサービス・開発環境）、Ruby on Rails, Go（アプリケーション） ・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選定 ・フレームワーク: vLLM, strands agent sdk ・運用環境: EKS with GitOps ・CI/CD: Github Actions, Argo CD ・その他: Datadog, Slack, GitHub, MLFlow, Argo workflows, dbt, langfuse, Looker, Claude Code, terraform etc.