職種
バックエンドエンジニア年収
546万円 〜利用技術
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-03-26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
Azure OpenAI Service, Gemini, Langfuse
生成AI活用状況の詳細
AI専任組織「AIインテグレーションユニット」を設置し、プロダクトへのAI導入を加速させています。「AI/LLM/データサイエンスをコア技術として以下の点を実現することで、SmartHRの優位性獲得に貢献する」ことを目的にしています。
・人事業務で数多く残る人力業務の効率化・自動化（=データ収集の活性化）
・活用、分析しやすい形のデータ蓄積
・データを用いたタレントマネジメントなどの価値創出
参考https://tech.smarthr.jp/entry/raise-gdp-with-ai
一方、社内では「AIタスクフォース」というチームを立ち上げました。セキュリティや法務、各活用チームの代表者を巻き込みながら、社内の生産性向上やセールスのオペレーション効率化にAI/LLMを導入しています。
参考https://tech.smarthr.jp/entry/smarthr-and-ai
・人事業務で数多く残る人力業務の効率化・自動化（=データ収集の活性化）
・活用、分析しやすい形のデータ蓄積
・データを用いたタレントマネジメントなどの価値創出
参考https://tech.smarthr.jp/entry/raise-gdp-with-ai
一方、社内では「AIタスクフォース」というチームを立ち上げました。セキュリティや法務、各活用チームの代表者を巻き込みながら、社内の生産性向上やセールスのオペレーション効率化にAI/LLMを導入しています。
参考https://tech.smarthr.jp/entry/smarthr-and-ai
仕事内容
【今、SmartHRが目指すこと】
SmartHRは入退社に伴う労務手続きの効率化から始まり、従業員と労務担当者をつなぐハブとして業務効率化を進めてきました。しかし、大企業の人事労務業務に真に対応するためには、給与計算、勤怠管理、人事マスタなど、企業活動の基盤となる「人給基幹システム」としての機能がまだまだ十分とは言えません。
人手不足で生産性向上が求められる今、SaaSでいち早く人給基幹システムとしてのポジションを確立し、企業活動の基盤を最適化することが急務です。そして人給基幹システムを軸に、業務効率化で蓄積されたデータ
開発環境
バックエンド: Ruby / Ruby on Rails / GraphQL / Python / FastAPI
フロントエンド: TypeScript / React / Next.js / jQuery
インフラ: Google Cloud / Terraform / Docker
利用サービス: SendGrid / Authlete
モバイルアプリ: Swift / Kotlin / Firebase / Bitrise
AI/LLM: Gemini / Azure Open
