職種
AI・LLMエンジニア年収
800万円 〜 1,200万円利用技術
- Go
- Python
- TypeScript
- Node.js
- Ruby on Rails
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-07-11最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
生成AIモデルの開発・LLM技術の研究開発を行っているプロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
GitHub Copilot, Amazon Bedrock, Gemini, Cline
仕事内容
■Summary
freee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、日本中のスモールビジネスの働きかたを時代に合わせてアップデートし続けるべく、freee自体もAIファーストな会社への変革期を迎えています。2026年1月よりCAIO(Chief AI Officer)組織を新設し、プロダクトだけでなく会社全体の業務プロセスを「AI-Native」に再定義する挑戦を開始しました。
freeeにはいままでプロダクト開発組織のAI活用を推進する「AI駆動開発チーム」が存在していましたが、それらの役割に加えて全社の業務プロセスを改善するための基盤構築とEnablingを担う「AI P
開発環境
サーバサイド: Ruby on Rails (アプリケーション)、Go (マイクロサービス)
フロントエンド: Node.js、React & hooks、Webpack、ESLint、Jest
データストア: Aurora MySQL、Elasticsearch、Redis、DynamoDB
インフラ/監視等: AWS(EKS、S3、SQS、Kinesis、Lambda)、Fluentd、Datadog、Bugsnag
CI/CD: ECR、GitHub Actions、CircleCI、
インタビュー
この企業が掲載されている求人特集
求人の特徴
利用技術
- Go
- Python
- TypeScript
- Node.js
- Ruby on Rails
- React
- S3
- SQS
- BigQuery
- AWS
- Elasticsearch
- DynamoDB
- Redis
- Fluentd
- Datadog
- ArgoCD
- n8n
- RAG
- MCP
- Devin
- Cursor
- Gemini
- LLM
- ChatGPT
- Bugsnag
- GitHub Actions
- Kibela
- Confluence
- ESLint
- Slack
- CircleCI
- GitHub Enterprise
- Lambda
趣向性
- 社会的な影響力や意義
- 法人顧客向けサービスの開発
- 自社サービスの開発
- 技術力・専門知識の獲得
- 職場の一体感
- これまでにない挑戦
- 新しい取り組み・技術の活用
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- 周囲とのコミュニケーション
- グローバルな環境への適応
- 部下・メンバーのサポート
- 成果に対する意識
- 継続的な改善活動
- ロジカルさや問題解決能力
- Web
- モバイル
- アプリケーション開発
- インフラ
- セキュリティ
- ビッグデータ・データ解析
- 開発の効率化・最適化
- 上流工程・要件定義
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計
- 海外・グローバル
- マネジメント
- 柔軟な思考や対応
- 迅速な意思決定


