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【キャリア採用】AIエンジニア

事業内容

人事の“当たり前”を変える、HR×SaaS

jinjer株式会社は、クラウド型人事労務システム「ジンジャー」を開発・提供するHRテック企業です。

「ジンジャー」は、勤怠・給与・人事・ワークフロー・経費等といった業務を一元管理できる統合型SaaSプロダクト


1つのデータベース上に人事関連情報を集約することで、部門横断でのリアルタイムな連携や業務効率化を実現しています。

現在、数十機能にわたるモジュールを開発・運用しており、月間数百万レコードのデータ処理、業界特有の複雑なロジック、プロダクト横断のアーキテクチャ最適化など、技術的なスケールも年々増しています。

また、スクラム体制をベースにPHP / Laravelを中心としたバックエンド技術、Vue.js / Reactなどのフロント技術、AWS / Dockerを活用したモダンなインフラで開発を推進中。


現在はオフショアベースから内製化へのシフトを加速しており、開発体制・アーキテクチャの再設計フェーズにあります。

技術的負債の解消、新規プロダクトの設計、マイクロサービス化への移行など、0→1も1→100も両立するフェーズ


プロダクトと組織の両軸でスケールする過程を、エンジニアリングの力でリードしていける環境です。

勤務形態

正社員

会社概要

■ 会社名

 jinjer株式会社(jinjer Co., Ltd.)


■ 設立

 2021年10月1日


■ 所在地

東京本社

 〒160-0023

 東京都新宿区西新宿 6-11-3 WeWork Dタワー西新宿


大阪オフィス

 〒530-0002

 大阪府大阪市北区曽根崎新地1-13-22 WeWork御堂筋フロンティア


沖縄オフィス

 〒900-0015

 沖縄県那覇市久茂地2-22-12 久茂地UFビル4階


■ 代表取締役

 冨永 健(代表取締役社長 CEO)

雇用形態

正社員

募集背景

「ジンジャー」の継続的な成長と進化には、開発部の生産性向上と技術革新が不可欠です。

近年、大規模言語モデル(LLM)の進化は目覚ましくプログラミング支援ツールや開発プロセス最適化への応用が期待されています。


そこで私たちは、以下のようなLLM活用を積極的に推進していきます。

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■ LLMを活用したプログラミングサポートツールの導入と最適化

コード生成、レビュー支援、バグ検出、

ドキュメント自動生成など、開発者の生産性を高めるLLMベースのツールの選定、導入、カスタマイズ、運用を行います。


■ 開発部内におけるLLM活用プロジェクトの推進

開発プロセスの課題特定から、LLM技術を用いたソリューションの企画・開発・導入までを一貫してリードします。


■ LLM活用のための社内啓蒙と教育

開発メンバーへのLLMベースのツール活用方法の共有や、LLM技術に関する知識の普及を促進します。

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この重要なミッションを共に推進してくれるAIエンジニアを募集します。

開発部の未来をLLMでデザインし、「人事のこれからの当たり前」を共に創り上げていきましょう!

業務内容

AIエンジニアとして、主にjinjer開発部内でのLLM活用推進と、LLM関連プロジェクトのリードをお任せします!


LLMを活用したプログラミングサポートツールの選定・導入・運用

・開発部のニーズに合致するLLMベースのプログラミングサポートツール(例: GitHub Copilot, ChatGPTのAPI利用など)の市場調査、評価、選定。

・選定したツールの導入、環境構築、カスタマイズ(プロンプトエンジニアリング、RAG構築などを含む)。

・導入したツールの安定運用、パフォーマンス監視、利用状況分析、改善提案。

・開発メンバーへの利用ガイドライン作成、トレーニング、サポート。


開発部内LLM活用プロジェクトの推進

・開発プロセスにおける課題を特定し、LLM技術を用いた解決策を企画・提案。

・新たなLLM活用プロジェクトの要件定義、設計、開発、評価、導入。

・LLMを用いたプロトタイプ開発やPoC(概念実証)の実施。

・プロジェクトの計画、実行、進捗管理、課題解決。


データ活用と基盤構築(開発データ関連)

・開発部内のデータ(コード、ログ、チケット情報など)をLLM活用に繋げるための収集、加工、管理。

・LLM利用のためのデータ前処理、埋め込み生成、ベクトルデータベース連携など、データパイプラインの構築・運用。


社内啓蒙と技術ナレッジ共有

・LLM技術に関する最新情報のキャッチアップと社内への共有。

・開発メンバーのLLMリテラシー向上を目的とした勉強会の開催や情報発信。

・技術的な内容を非技術者にも分かりやすく説明。


システム運用・MLOpsの実践(LLMツール関連)

・開発部に導入するLLMベースのツールの安定的なシステム運用・管理(監視、障害対応、パフォーマンスチューニング)。

・DevOps/MLOpsの考え方に基づいたCI/CDパイプラインの構築・運用、自動化ツールの導入(LLMツール関連)。

・クラウドプラットフォーム(AWS, Azure, GCP)上でのLLMツール環境構築・運用。


※ ご経験・スキルによってお任せする業務内容は変わりますので、まずはお気軽にエントリーしていただけると嬉しいです!

※ カジュアル面談や面接を通して業務についてのご説明をできればと思っております。

必須要件

■ プログラミング経験

 - Python (データ処理、機械学習ライブラリの利用経験)

■ LLM関連フレームワーク・ライブラリの使用経験

 - Hugging Face Transformers: LLMのモデル利用、ファインチューニング、推論に関する深い理解と実務経験

 - LangChain / LlamaIndex: LLMアプリケーション開発、特にRAG (Retrieval Augmented Generation) システム構築の経験

■ データサイエンス・機械学習の基礎知識

 - データの前処理、評価指標、モデルの選択に関する理解

 - scikit-learn, pandas, NumPyなどのライブラリ利用経験

■ クラウドプラットフォームの経験

 - AWS, GCP, Azureいずれかにおける機械学習関連サービスの利用経験 (例: Bedrock, SageMaker, Vertex AI, Azure MLなど)


※学歴・職歴、企業規模は問いません

歓迎要件

■ LLMモデル開発・学習に関する知識

 - PyTorch, TensorFlowなどの深層学習フレームワークを用いたモデルの実装経験

 - Transformerアーキテクチャに関する理解

 - 分散学習、推論最適化の知識

■ MLOps関連

 - MLflow, Kubeflowなどを用いた機械学習パイプラインの構築・運用経験

 - Docker, Kubernetesに関する知識

■データベース関連

 - ベクトルデータベース (例: Pinecone, Weaviate) の利用経験

 - NoSQLデータベースの利用経験

■ フロントエンド・バックエンド開発経験

 - LLMを活用したWebアプリケーション、APIの開発経験(Streamlit, Flask, FastAPIなど)

 - MCPの開発・利用経験

ポジションの魅力

・開発プロセスの変革

 ┗開発部の生産性向上という、組織全体の重要課題に対し、AIという最先端技術で直接貢献できます。

・AI活用の最前線

 ┗プログラミングサポートAIツールの導入・運用・最適化という、まさに今注目されている領域の専門性を深められます。

・裁量と影響力

 ┗AI活用のためのプロジェクト企画から実行まで、大きな裁量を持って推進でき、開発部のエンジニアリングに直接的な影響を与えられます。

・技術探求と挑戦

 ┗新しいAIツールや技術を積極的に調査・導入し、自ら試行錯誤しながら最適なソリューションを追求できる環境です。

使用している技術・ツール

▍Backend

言語: PHP / Ruby / Go

フレームワーク: Laravel / CodeIgniter / Ruby on Rails


▍Frontend

マークアップ: HTML / CSS / JavaScript

フレームワーク: Vue.js / React.js / Node.js


▍Database / Storage

RDB / NoSQL: MySQL / MongoDB


▍Mobile

アプリ開発言語: Swift / Kotlin


▍Infrastructure & DevOps

クラウド: AWS(ECS)

仮想化・コンテナ: Docker

OS: Linux

監視: Mackerel


▍Testing & QA

負荷・APIテスト: JMeter / Postman / Mocky


▍Project Management / Docs

ツール: JIRA / Confluence / Figma / Google Drive


▍Communication

チャット・MTG: Slack / Google Meet

選考フロー

書類選考

 ご経験・スキル・志向性をもとに、ポジションとのマッチングを確認させていただきます。


一次~最終面接(2~3回)

 開発チームのメンバーとの対話を通じて、相互理解を深めていきます。

 技術的な志向性やキャリアビジョン、組織カルチャーとの親和性についてディスカッションします。

 ※ポジションや状況に応じて回数が前後する場合があります


オファー面談

 条件提示とともに、入社後の期待や働き方についてすり合わせを行います。


※選考プロセスは、ご経験やご希望に応じて柔軟に調整する場合があります。

給与

■ 想定年収・報酬モデル

年収レンジ:650万〜1,000万円

ご経験・スキル・ご志向に応じて、ポジションおよびグレードを決定いたします。

成果に応じた評価・報酬制度のもと、スピード感ある昇格・昇給も可能です。


年収650万円の場合

 月収:542,000円

 (内訳:基本給400,000円 + 職務手当142,000円)


年収1,000万円の場合

 月収:834,000円

 (内訳:基本給617,000円 + 職務手当217,000円)


◆ その他補足

上記月収には固定残業代(月45時間分)を含みます

 └ 超過分は別途全額支給


試用期間:3ヶ月(期間中も条件変更なし)

勤務形態

フレックスタイム制(標準労働時間:1日8時間)

コアタイム:11:00~15:00

休憩時間:60分


ハイブリッドワークを採用

原則リモートワーク可

ただし、チーム連携や情報共有の質を高めるため、週2回(火曜・木曜)の出社日を設けています。

自律的な働き方とチームコラボレーションの最適なバランスを目指しています。

福利厚生

▍諸手当

通勤手当:月額上限 50,000円

育児サポート手当:月額上限 50,000円

 └ 認可保育所に入れず無認可施設を利用せざるを得ない場合に支給(復職者対象)


▍休日・休暇制度

完全週休2日制(土日)+祝日休み

年次有給休暇:入社時に5日間付与、6ヶ月後に追加5日付与

夏季休暇・年末年始休暇・慶弔休暇・リフレッシュ休暇

Hugタッチ休暇

 └ お子さまの「成長の瞬間」を大切にするための特別休暇制度。

  入学式、卒業式、運動会、授業参観など、“家族の記憶に残る1日”のために取得可能です(中学入学前までのお子さま対象)。


▍各種制度・福利厚生

社会保険完備

財形貯蓄制度

ジンジャー福利厚生プログラム

 └ 提携サービス(飲食・映画館・レジャー施設など)を特別優待価格で利用可能


▍社内イベント・カルチャー

全社定例会(月1回)

社員総会(年1回開催)

 └ 部門を超えた交流や、全社戦略の共有を目的としたオフラインイベント


▍その他

受動喫煙対策:屋内原則禁煙(ビル内喫煙室あり)

勤務地

〒160-0023

東京都新宿区西新宿 6-11-3 WeWork Dタワー西新宿

(西新宿駅から徒歩5分)