＜＜求人ポイント＞＞
・2030年に売上1,000億円を目指し、人事労務の社会インフラへと進化を続ける急成長中の大手クラウドソフトウェア企業です。
・数百万人のユーザーを支える大規模プラットフォームを有し、全社的なAI基盤の構築に強力な投資を行っています。
・コアタイムなしのフルフレックス制や日本全国フルリモートに対応し、圧倒的な透明性と挑戦を推奨するカルチャーがあります。
■年収範囲
9,000,000 ～ 16,000,000円
◆◆◆ 募集企業の取り組みについて ◆◆◆
「労働にまつわる社会課題をなくし、誰もがその人らしく働ける社会を作る」ことをミッションに、数百万人のユーザーを抱える大手クラウド人事労務ソフトを提供しています。現在は単なる効率化ツールにとどまらず、給与・勤怠・タレントマネジメントを網羅する「人的資本経営プラットフォーム」への進化という大きな挑戦の只中にあります。あらゆるプロダクトにAI機能を組み込み、日本の働き方を変える社会インフラ化を目指しています。
◆◆◆ なぜ実現できるのか ◆◆◆
・数百万人のユーザーベースを誇る強力な自社プロダクトと大規模データ。
・日本全国の全法人が潜在顧客となる広大かつ未開拓な巨大市場ポテンシャル。
・プロダクト横断のAI共通基盤開発に向けた、全社規模の積極的な技術投資。
・圧倒的な情報の透明性と自律駆動を重んじる、スピード感あふれる組織体制。
◆◆◆ 本ポジションのやりがい ◆◆◆
全プロダクトのAI機能開発を支える「AI開発基盤」をゼロから設計・構築できる、非常にインパクトの大きいポジションです。既存の改善ではなく、LLMOpsやLLM Gateway、AIエージェントの認証・認可など、業界でも定石が固まっていない領域に本番スケールで挑戦できます。新設チームの立ち上げメンバーとしてアーキテクチャ選定から組織づくりまで深く関与でき、大きな裁量と全社的な成長を牽引する経験が得られます。
◆◆◆ 使用ツール ◆◆◆
- 開発・インフラ領域：MLOps / LLMOps / IaC / DWH / Feature Store 等
■必須スキル
- インフラ、MLOps、検索などの基盤領域における設計・開発・運用経験
- LLM・生成AIを組み込んだWebアプリケーションの開発・運用経験
- 可用性・セキュリティ・運用性を考慮した技術選定・アーキテクチャ設計の経験
- 複数チームが利用する共通基盤や開発者向け基盤の設計・開発・運用を主体的に推進した経験
■歓迎スキル
- テックリードやエンジニアリングマネジメントの経験
- MLOps/LLMOpsの開発・運用経験、またはSREとしてのSLI/SLO設計・インシデント対応経験
- AIエージェント、RAG、コンテキスト基盤、LLM Gatewayなどの設計・開発・運用経験
- データパイプラインやDWH等、AI活用を支えるデータ基盤の開発・運用経験
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<< Key Job Points >>
* A fast-growing, major cloud software company aiming for 100 billion JPY in sales by 2030, evolving into a critical social infrastructure for HR and labor management.
* Possesses a massive platform supporting millions of users and is heavily investing in building a company-wide AI infrastructure.
* Offers ultimate flexibility with a fully remote work system (anywhere in Japan) and a flextime system with no core hours, rooted in a highly transparent culture that encourages bold challenges.
■ Annual Salary Range
9,000,000 - 16,000,000 JPY
◆◆◆ About the Company's Initiatives ◆◆◆
With a mission to eliminate social issues related to labor and create a society where everyone can work authentically, the company provides a leading cloud-based HR software supported by millions of users. They are currently taking on the massive challenge of evolving into a comprehensive "Human Capital Management Platform" covering payroll, attendance, and talent management. By embedding AI features across all products, they aim to become a social infrastructure that transforms the way people work in Japan.
◆◆◆ Why We Can Achieve This ◆◆◆
* A powerful proprietary product and large-scale data assets supported by millions of users.
* Immense, untapped market potential where every corporation in Japan is a prospective client.
* Aggressive, company-wide technology investments aimed at developing cross-product common AI infrastructures.
* A fast-paced organizational structure that values overwhelming information transparency and autonomous action.
◆◆◆ Why This Position is Rewarding ◆◆◆
This is a high-impact role where you can design and build the "AI Development Infrastructure" from scratch to support AI feature development across all products. Rather than improving existing systems, you will tackle unprecedented areas at a production scale—such as LLMOps, LLM Gateways, and AI agent authentication—where industry standards have yet to be established. As a founding member of this new team, you will be deeply involved in architecture selection and team building, gaining immense autonomy and the experience of driving company-wide growth.
◆◆◆ Tools Used ◆◆◆
- Development/Infrastructure: MLOps, LLMOps, IaC, DWH, Feature Store, etc.
■ Minimum Requirements
- Experience in designing, developing, and operating foundational areas such as infrastructure, MLOps, or search.
- Experience in developing and operating Web applications incorporating LLMs/Generative AI.
- Experience in technology selection and architecture design considering availability, security, and operability.
- Experience proactively leading the design, development, and operation of common or developer-facing infrastructures used by multiple teams.
■ Preferred Qualifications
- Experience as a Tech Lead or in Engineering Management.
- Experience developing/operating MLOps/LLMOps, or experience as an SRE (SLI/SLO design, incident response, etc.).
- Experience designing, developing, and operating AI agents, RAG, context infrastructure, or LLM Gateways.
- Experience developing/operating data infrastructures that support AI/LLM utilization (e.g., Data pipelines, DWH).
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