MLエンジニア

メッセージ

AIで効率化だけでなく成長を。
日本にインパクトを与える、最高のチャレンジをしないか？

「AI活用で業務効率化を目指す」。
私は、これは未来の当たり前だと思っています。もう数年で書類のAI読み込みは当たり前になるし、いずれ単純作業はAIが代わりにやってくれるようになるはずです。

前提を疑い、新しい仕組みを作り出すことで、労働にまつわる社会課題を解決すること。
それが私たちの目指すものづくりです。

私たちAI開発部は、AIによって、ユーザーに先回りして提案し、ただの効率化に留まらずユーザーの従業員と事業を成長させるプロダクトにSmartHRを進化させることをミッションとしています。

しかし、それで終わりでいいのでしょうか？ただ人をシステム（AI）に置き換えているだけで、社会全体がよくなるのかは疑問です。
私は、働く人や企業が、より大きな付加価値を生めることが大事だと思っています。

わかりやすく言えば、ユーザーがSmartHRを使うだけでもっと給料や売上を上げられ、より良い未来に連れて行けるようなプロダクトにしたいと考えています。

SmartHRのプロダクトは、すでに日本中の人々の「働く」を支えています。

社会人になると、1日8時間以上は仕事をする。働くことは自分にとってとても身近な事象です。
そして自分の身の回りの人、同僚、お世話になった先輩たち、友達、家族にも関係してきます。

自分の作ったプロダクトが、自分はもちろん、自分が関わってきた皆さんの人生をよりよく、豊かにできるとかもしれないと思うと、とってもワクワクしてきませんか？

ご自身、同僚、先輩、そしてご家族。すべての働く人にとって、より良い未来を、SmartHRで一緒に実現しませんか？

一緒に働ける日を心よりお待ちしております。

株式会社SmartHR
Head of AI　金岡亮

ポジションの魅力

多くのユーザーに影響を与える機能導入、ゼロイチの新規事業、どちらも関われる

AI開発部では、基本的には各プロダクトに対するAI機能の実装からスタートしますが、価値の大きなものは独立したプロダクトチームにもします（例：AIアシスタント）。
何万社も使う既存プロダクトのAIシフト、ゼロイチの新規事業、両方に関われるチームです。

HR関連では国内屈指のデータがある

SmartHRは労務管理クラウドでは国内シェアNo.1(※)であり、HR関連のデータが豊富に蓄積されています。
また全社でマルチプロダクト戦略を掲げており、今後もさまざまな領域のプロダクト、データソースを増やしていきます。

組織の立ち上げから加われる

専任チームは組成されましたが、少人数の組織立ち上げ期であり、具体的な取り組みはまだこれから進めていきます。立ち上げメンバーとして、SmartHRのAI/LLM導入を牽引できる状態にあります。集まっているメンバーも強力な専門性を持っており、切磋琢磨できる環境です。

※デロイトトーマツミック経済研究所「HRTechクラウド市場の実態と展望 2024年度版」労務管理クラウド市場・出荷金額（2024年度見込） https://mic-r.co.jp/mr/03350/

2027年卒本選考募集概要

役割

ブラウザエージェントやローカルLLMなど新しい技術領域に挑戦し、ML/LLMを用いたリサーチ、検証、実装までを担います。チームと協力しながら、既存プロダクトの制約や非機能要件を考慮し、本番運用可能な形へと仕上げ、顧客に新たな価値を届けます。また、風通しの良いオープンな社風を良しとしているため、エンジニアリング領域のみならず全社的・組織的な改善提案や議論についても自由に行うことができ、チームとして課題を解決していくことを最重要視しています。

具体的な業務

【インターン時業務】

チームで特に不確実性の高い技術要素（例：ブラウザエージェント、ローカルLLM）の解像度を上げる業務をお任せします。具体的には以下の通りです。
ライブラリや論文のリサーチ、リサーチ内容のコードによる検証
プロトタイプソフトウェアの開発および社内ステークホルダーへの展開

【入社後業務】

チームのエンジニア、PMと連携し、ML/LLMを利用したプロダクトの実験および本番（商用）環境への実装を行っていただきます。期待値は以下の通りです。
まずは SmartHR が保有しているアセット（プロダクトとそれが持っているデータなど）および要望を理解いただき、どのように ML/LLMを活用すれば顧客に価値を提供できそうかを検討、実験その上で既存プロダクトの制約、非機能要件などを考慮し、本番実装
実装した機能はマイクロサービスにし、運用も実施する想定

※これらはあくまで想定であり、入社後にすり合わせつつ具体的な活動を協力して定義していければと考えています。

応募条件（必須）

大学・大学院・短大・高専および専修学校等の卒業者および卒業予定者で、2027年4月に入社可能な方
正社員としての社会人経験の無い方
自宅に業務遂行可能なネットワーク環境がある方
GitHubを利用したことがあること
自律的に問題を特定し、解決策を提案・実行する能力
機械学習・ディープラーニングなどAIに関連する知識及び実装能力
研究室にて機械学習・ディープラーニング、LLMに関する研究などを行っている

歓迎条件

ウェブアプリケーション開発の経験（個人でのサービス開発や他社でのインターン）
Google Cloudの利用経験
データや統計に関する知見、データ分析の経験応募条件

賃金

給与制度タイプ「給与レンジタイプ：ハイ」×「昇給・成果給タイプ：スタンダード」のポジションです。
制度タイプについては、会社紹介資料「給与制度について」^※1をご確認ください。
当社規定に応じて、スキルによって個別に等級と金額を決定します。

※1：当社人事制度に改定があった場合も随時こちらに掲載いたします

想定年収例 532万円〜826万円
想定年収の算出方法
- 想定年収＝月次給与×12か月＋成果給^※2
- 月次給与＝（基本給＋みなし残業手当＋みなし深夜手当）^※3
成果給を除く年収例は456万円〜708万円です。
- 月額は月給38万円^※4〜月給59万円^※5

※2：成果給は会社裁量で決定し、金額は原則全社の業績や個人評価、等級によって変動
※3：月間45時間のみなし残業手当、8時間分の深夜手当を含む。実際の労働時間で算出した手当がみなし手当を超えた場合は、その超過分を別途支給
※4：月給38万円（基本給27万8,560円、固定残業代（みなし残業45h相当9万7,958円、みなし深夜8h相当3,482円）を含む）
※5：月給59万円（基本給43万2,480円、固定残業代（みなし残業45h相当15万2,114円、みなし深夜8h相当5,406円）を含む）