職種
フルスタックエンジニア年収
800万円 〜 1,200万円利用技術
- Python
- Go
- Ruby on Rails
- Datadog
- TensorFlow
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)
開発環境
■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 Ku
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
- Python
- Go
- Ruby on Rails
- Datadog
- TensorFlow
- Looker
- dbt
- Claude Code
- GitHub
- Slack
趣向性
- 自社サービスの開発
- 職場の一体感
- 新しい取り組み・技術の活用
- サービス企画・提案業務への参加
- 部下・メンバーのサポート
- 継続的な改善活動
- Web
- モバイル
- アプリケーション開発
- セキュリティ
- ビッグデータ・データ解析
- 機械学習
- 開発の効率化・最適化
- 研究開発
- サービスの運用・保守


