職種
機械学習エンジニア/テックリード年収
900万円 〜 1,600万円利用技術
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
【職務内容】
AI/MLの専門家として各プロダクトチームに伴走し、プロダクト全体のAI機能開発を支えていただきます。
すべてのプロダクトチームが自らAI機能を生み出せる組織を目指しています。
その実現には、個別の技術支援に留まらず、開発の仕組み作りまで担う存在が必要です。
AI技術を活用した価値検証の実験から本番実装
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
