求人情報詳細
NEW ファーストアカウンティング株式会社 機械学習エンジニア(シニアAIエンジニア)
正社員
1000万円
| 仕事内容 | 【主な業務内容】 機械学習エンジニアとして、次世代の経理オペレーション基盤「Steward」の中核となるAIモデル開発を担当いただきます。 具体的には以下の領域に関わります。 ・StewardにおけるAIモデル開発 ・経理AIエージェントの推論基盤・判断ロジックの実装 ・Steward上での新機能・新エージェント開発 本ポジションは上記すべての領域に関わり、AIを活用した共通基盤領域の開発を行います。FAではスクラムチームで開発を進めており、社内の研究チームや各関連エンジニアと協働してプロジェクトを遂行します。 【主な対応領域】 <AIモデル実装・API化> ・Stewardに提供するAIプログラムの開発・AIモデルの実装 ・画像認識/自然言語処理/ドキュメント解析/LLMのいずれかでの実装・API化 ・REST API設計・実装 ・プロトタイピング <実験サイクル・モデル改善> ・モデルの学習・再学習サイクルの実行・評価 ・実験管理・実験結果のドキュメント化 ・プロダクション品質に向けた精度改善・性能改善 ・モデルのデプロイ・運用サイクルへの関与 <リサーチサイエンティストとの協働> ・FA Researchが設計した学習方針・研究成果をプロダクト実装に落とし込む ・実装側で見えた課題を研究側へフィードバック <チーム開発・技術発信> ・開発体験・品質・開発効率を向上させるためのシステム開発の改善 ・チーム全体の開発能力向上を目的とした技術的なインプット ・社内勉強会・TechTalkの参加や主催(奨励文化) 【本ポジションの魅力】 ・経理DX・AIエージェント領域で、先端的なプロダクトのAI開発に関われる: 大手食品メーカーをはじめ、幅広い業界の大手165社以上が導入している経理AIに、実装エンジニアとして直接関われます。研究で終わるのではなく、ビジネスの場で使われるプロダクトをご自身の手で動かしていける環境です。 ・経理特化プロダクトで、より深い技術を追求できる: 経理ドメインに特化した独自LLM「Deep Dean」を自社で研究・開発しており、汎用モデルでは到達しにくい精度・専門性を追求できます。ご自身の手でモデルを作り、継続的に改善していけるキャリアを積める希少な環境です。 ・研究開発部門が社内にあり、リサーチサイエンティスト/優秀なエンジニアと協働できる: 研究開発部門(」FA Research)と協働し、独自のAIモデル構築や生成AI、自社開発LLM等の先端技術にも関わります。研究の知見を実装に活かし、実装で見えた課題を研究にフィードバックするサイクルが社内に存在しています ・ビジネスの現場からの豊富なデータを開発に活用できる: 実際にビジネスで使われているプロダクトと豊富な顧客データを基盤に、モデル改善・新規開発が行えます。研究と事業の現場が切り離されていない開発環境です。 ・積極的なAI投資環境: 自社GPU環境の整備など、AIへの積極的な投資が継続されています。上場企業の安定基盤×スタートアップのスピード感の中で、最先端AI領域に取り組める環境です。 |
||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 経験・資格 |
※求人情報の応募要件全てに該当しなくても、企業様に対して内々に打診したり相談することが可能な場合もございます。一つでも当てはまる方は前向きにご検討下さい。
【必須スキル】・業務アプリケーション開発レベルでの、Pythonを用いたAIモデル実装のご経験 ・画像認識/自然言語処理/ドキュメント解析/LLMのいずれかでの実務実装のご経験 【歓迎スキル】 ・PyTorch/TensorFlow/Hugging Face等のMLフレームワーク実務経験 ・MLflow等の実験管理ツールのご経験 ・モデルの学習・評価・デプロイサイクルへの関与経験 ・CV/NLP/LLMいずれかの領域での研究または開発のご経験(論文執筆・学会発表・最新論文の調査・実装実験を含む) ・Kaggleの参加実績、上位入賞経験 ・Open Source Software(OSS)への貢献実績 【求める人物像】 ・過去のテクノロジーにこだわらず、新しい技術をどんどん取り入れていきたい方 ・チームワークを高めながら仕事をすることを大切にする方 ・大きな仕事をやり遂げることに価値を感じられる方 ・知的好奇心が旺盛で、高度な技術チームが好きな方 ・「実装して終わり」でなく、精度改善・品質向上まで関わりたい方 ・チームへの技術的還元(TechTalk・ドキュメント整備等)に前向きな方 ・同社のパーパス「制約を取り払うことで、自信と勇気を与える」およびバリュー(Can Do Attitude/Trust/Teamwork/Passion/Move Fast)に共感し、行動として実践いただける方 ※更なる詳細事項は、カウンセリング(面談)時にお伝えします。 |
||||||||||||||||
| 想定年収 | 700 万円 ~ 1200 万円 | ||||||||||||||||
| 勤務地 | 東京都港区芝公園2-4-1芝パークビルA館・3階 | ||||||||||||||||
| 勤務時間 | 勤務時間:9:30~18:30 【休日休暇】 ・完全週休二日制(土曜・日曜)、祝日 ・夏季休暇(3日:毎年会社が定める日数のため変動あり) ・勤続感謝休暇(勤続年数に応じて付与。最大1か月有給での取得が可能) ・年末年始休暇(基本:12/29~1/3:毎年会社が定める日数のため変動あり) ・有給休暇、介護休暇(年次有給休暇とは別途で有給あり)、看護休暇(年次有給休暇とは別途で有給あり)、慶弔休暇、生理休暇、産前特別休暇など ※看護休暇は、12歳以下のお子様の体調不良時はもちろん、入学式・卒業式・その他学校行事に関連するお休みにも適用可能です。 |
||||||||||||||||
| 休日・休暇 | ・完全週休二日制(土曜・日曜)、祝日 ・夏季休暇(3日:毎年会社が定める日数のため変動あり) ・年末年始休暇(基本:12/29~1/3:毎年会社が定める日数のため変動あり) ・有給休暇、慶弔休暇、生理休暇、産前特別休暇 など |
||||||||||||||||
| 試用期間 | 原則として、入社から3か月。ただし、最大6か月まで延長する可能性あり(雇用条件は変わりません) | ||||||||||||||||
| 加入保険 | ・各種社会保険完備(健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険) | ||||||||||||||||
| 企業データ |
|
||||||||||||||||
| 取材班による独自解説 | 経理分野に特化したAIを提供し、経費精算業務や支払業務の効率化を実現している、経理AIプラットフォーム領域にて市場シェアNo.1企業。 AI技術で経理業務を自動化して効率化を実現する事業を展開する。コンピュータービジョンを中心とした文字認識技術によるサービス開発を行い、多くの大企業や会計ベンダーに提供。また、生成AIなどの最新技術を研究し世界の学術会議で論文発表を行い、新サービスの開発を行う。 NLP(自然言語処理)、CV(コンピュータビジョン)の分野で非常に高い技術力を有している。 2億件の経理データを学習させた同社独自の経理・会計特化生成AI「Deep Dean(ディープディーン)」が、日本の公認会計士試験短答式4科目で満点、簿記1級試験問題の正答率99.8%を獲得。米国会計士試験でも合格基準点を大幅に超過した。 既に、野村ホールディングス、旭化成、日清食品ホールディングス、サントリー、TBSテレビ、富士通などをはじめとする、年商500億円以上の大手企業の経理部門に、同社製の業務効率化のAIを提供している。 ベンチャー企業でありながらも、30~40代のメンバーが中心の落ち着いた社風(平均年齢は38.4歳)。採用においても急拡大の方針はとらず、カルチャーマッチを重視した採用を行っている。 株式会社MM総研より刊行された「経理AI市場動向調査(2025年版)」の経理AIプラットフォーム領域にて市場シェアNo.1を獲得。 ●会社説明資料 https://speakerdeck.com/fahrteam/fastaccountinghui-she-zi-liao-202411 ●ファーストアカウンティング、オフィスを移転しました(同社公式noteより) https://note.com/_fastaccounting/n/n94a0c76bab14 (同社の雰囲気を感じ取れる内容となっております。) ●“経理シンギュラリティ”って何?直撃インタビューしてみた(同社公式noteより) https://note.com/_fastaccounting/n/n973ab52ae330 (同社の推し進める「経理シンギュラリティ」について、理解できる内容となっております。) | ||||||||||||||||
| Recruiting No. | 01009357000043 |
関連する業種から探す
エリートネットワークのおすすめの『転職体験記』
-
- 統計解析を研究した博士29歳。任期1年の特定助教から、財閥系総合重機メーカーのデータサイエンティストに転職成功
- 前職
- 【旧帝国大学 大学院】
経済学研究科の特定助教(研究テーマ:統計解析、機械学習、計量経済学)
- 現職
- 【東証プライム上場 財閥系 総合重機メーカー】
AI・データサイエンティスト(機械学習、深層学習、大規模言語モデル)
転職体験記を読む -
- 工学博士29歳。バイオインフォマティクス解析技術を活かし、アカデミア(国立大学)から、AI活用データ解析に強みのテクノロジー企業に転職成功。
- 前職
- 【地方国立大学】
博士研究員(バイオインフォマティクス解析によるがん研究)
- 現職
- 【AIを活用したデータ解析や情報管理のソリューション企業】
AI事業本部 ライフサイエンス分野でのAI研究
転職体験記を読む -
- 博士号の証券会社クオンツ、世界的メーカーのAIを活用した新規事業のリーダーに
- 前職
- 政府系 研究機関 研究員(任期付研究員)
旧・帝国大学附属 研究所 研究員(任期付研究員)
日系大手 証券会社 クオンツ職
- 現職
- 日系大手 自動車部品メーカー スマートファクトリー推進リーダー
転職体験記を読む