【バクラク】シニア機械学習エンジニア

採用情報

事業概要

LayerXのバクラク事業は「働くをラクに。ラクをもっと創造的に。」をビジョンに、バックオフィス業務を完全自動化するAIエージェントサービスを展開しています。

AIがあなたの代わりに仕事をする——人は判断に集中できる。

私たちはその世界を、すでに実装しています。請求書・経費・申請・債権管理・法人カードを束ねる「債権債務エージェント」、勤怠・工数・給与を一体化した「人事労務エージェント」により、AIが自ら書類を読み解き、判断し、実行まで担います。担当者は完了結果を確認するだけ。月次を待つ経営から、日々意思決定できる経営へ——そのインフラを提供しています。

すでに20,000社以上に導入され、サービス継続率は99%以上。2026年1月にはARR100億円を達成し、AIエージェントによる経済活動のデジタル化をさらに加速させています。

「圧倒的に使いやすいプロダクトを届ける」という信念はそのままに、さらに一歩進んだ「AI Agent First」な世界を実装していきます。人とAIが共鳴することで、誰もがより付加価値の高い創造的な仕事に没頭できる社会を実現します。

【LayerXの「今」を知る】

• LayerX、ARR100億円を達成——AIエージェント事業が成長を牽引
• シリーズB調達の発表とAI時代の展望
• LayerXのはたらきかた2026
• LayerXのバクラクAIエージェント事業についての解説
• AI Agent Era
• 企業文化に投資する

募集背景

バクラク事業では、経費精算や請求書受取などのバックオフィス業務を完全自動化するため、「証憑取得エージェント」「申請作成エージェント」「申請レビューエージェント」「コスト分析エージェント」など、様々なAIエージェントを開発・提供しています。

バクラクは業務を遂行するための単なるツールではありません。「気づいたら仕事が終わっている」体験——仕事の完了そのものを届けるサービスです。この体験を実現するため、プロダクトの至るところでLLMや機械学習などのAI技術を活用しています。

参考: Bakuraku AI Agent

業務の自動化率を上げるには、新しいAIエージェントの開発が不可欠です。また、すでにお客様に提供しているAIエージェントを継続的に改善し、そのためのモニタリング・評価の仕組みを構築することも重要です。

AIエージェント開発においては、LLMやルールベースの設計だけでなく、機械学習モデリングによって解くべき課題も存在します。たとえば、証憑や業務データの理解、分類・推定、異常検知、予測、ランキング、レコメンド、コスト分析など、顧客業務の自動化率や精度を高めるために、機械学習の専門性が重要になる場面があります。

このような領域で機械学習の専門性を発揮しながら、AIエージェント開発全体を推進できる仲間を募集しています。

業務内容

AIエージェントの企画・設計・開発・評価・運用・改善まで、AIエージェント開発に関するあらゆる領域を、技術・プロダクト・顧客価値の観点からリードしていただきます。

特に、AIエージェント開発の中で機械学習モデリングが有効な課題を見極め、データ分析、モデル設計、学習、評価、本番適用、継続改善までを主導していただくことを期待しています。機械学習モデルの開発に閉じるのではなく、LLM、ルール、Workflow、Tool Use、Human-in-the-loop などと組み合わせながら、顧客業務を自動化する実用的なAIエージェントを設計・実装・運用するポジションです。

• 顧客業務や市場の理解をもとに、AIエージェントで解くべき課題を発見・定義する
• Memory、Knowledge、Workflow、Tool Use、Human-in-the-loop、権限管理などを組み合わせ、業務で本当に使えるAIエージェントを設計・実装する
• コンテキストエンジニアリング、RAG、tool calling、マルチエージェント設計、評価駆動開発などを活用し、AIエージェントの性能・信頼性・安全性を高める
• AIエージェント開発において、機械学習モデリングが有効な課題を見極め、技術的な解決策を設計する
• 業務データ、証憑データ、操作ログ、利用ログなどを活用し、分類、推定、予測、異常検知、ランキング、レコメンドなどの機械学習モデルを設計・実装する
• 学習データの設計、特徴量設計、モデル選定、学習、評価、本番適用、継続改善までを一気通貫で推進する
• AIエージェントや機械学習モデルの品質を定量・定性の両面から評価し、顧客価値、業務自動化率、精度、再現性、コスト、レイテンシなどを継続的に改善する
• 本番運用で発生する問い合わせ、失敗事例、エッジケース、品質課題を分析し、プロダクト改善につなげる
• AIエージェント開発を高速化するための共通コンポーネント、評価基盤、開発基盤、運用基盤、社内ナレッジを整備する
• 社内業務にもAIエージェントや機械学習を積極的に適用し、組織全体の生産性向上を推進する
• 最新のLLM / Agent技術、機械学習技術を継続的に検証し、実プロダクトに取り込む
• エンジニアリングチーム内外にAIエージェント開発や機械学習活用の知見を共有し、組織全体の技術力を底上げする

ポジションの魅力

• AIエージェントが実際の業務やプロダクトに組み込まれていく最前線で、顧客の業務変革に直結するAI・機械学習開発に取り組める
• LLMだけでは解けない課題に対して、機械学習モデリングやデータ活用の専門性を活かし、AIエージェントの性能や業務自動化率の向上に貢献できる
• 職種の枠に閉じず、顧客業務の理解、課題の発見・定義、仕様への落とし込み、実装、運用改善まで、エンジニア自身がオーナーシップを持って一気通貫で関われる
• 少人数・クロスファンクショナルな自律型チームで、現場主導かつ高速に仮説検証・実装・改善を進められる
• AI Coding をはじめとするAIエージェントツールを積極的に活用しながら、自身やチームの開発生産性を高める働き方を実践できる

必要な条件/経験

• AIエージェント、LLMアプリケーションの開発・運用経験
• LLMの特性を理解し、プロンプト、コンテキスト、外部知識、ツール連携、評価などを組み合わせてプロダクト品質を改善した経験
• 機械学習モデリングを伴うアプリケーション開発または研究開発の経験
• 機械学習モデルについて、課題設定、データ設計、モデル選定、学習、評価、改善までを一連で推進した経験
• PyTorch、TensorFlow、scikit-learn などを利用した機械学習モデルの構築経験
• AIを活用して自身またはチームの業務を自動化・効率化した経験
• AIエージェント、生成AI、機械学習などAI関連の技術・プロダクト動向を継続的にキャッチアップし、実際の開発や業務改善に活かしていること
• 顧客課題や業務課題を理解し、技術的な解決策に落とし込んだ経験、またはそれに強い関心があること
• 未知の課題や変化の大きい領域に対して、必要なことを自ら学び、手を動かし、周囲を巻き込みながら前に進める姿勢
• Python、TypeScript、Go のいずれかを用いたWebアプリケーションまたはバックエンドシステムの開発経験
• 日本語での円滑なコミュニケーションが可能なこと / Native-like fluency in Japanese

望ましい経験/スキル

• AIエージェントやLLMアプリケーションの評価基盤、モニタリング基盤、改善サイクルを設計・運用した経験
• GCP、AWS などのクラウド環境における開発・運用経験
• Python、TypeScript、Go のうち複数を用いた開発経験
• 顧客やビジネスサイドと直接コミュニケーションしながら、要件定義・仕様策定・改善提案を行った経験
• 開発基盤、共通ライブラリ、社内ツール、評価ツールなどを整備し、チームや組織の開発生産性を高めた経験
• カンファレンス、イベント、技術ブログ、論文、登壇、寄稿などを通じた技術発信の経験
• OSSや技術コミュニティへの貢献経験

こんな方と働きたい！

• LayerXのミッション「すべての経済活動を、デジタル化する。」に共感する方
• 行動指針「徳 , Trustful Team , Bet AI , Fact Base , Be Animal」に共感する方

• 事業部のビジョン「圧倒的に使いやすいプロダクトを届け、わくわくする働き方を。」に共感する方
• 「One Product, One Team」の精神でチーム間で垣根を作らず、顧客に価値を届けるために自チームのみならずプロダクト、マーケ、セールス、CSチームと共に結果責任を共有できる方
• 他責にしたり、できない理由を探すのではなく、どうやったら実現できるかを常に考え続けられる方
• チームとのコミュニケーションを大切にし、情報共有できる方
• 積極的に技術や知識を身につけられる、学習意欲が高い方
• 顧客の声を聴き、フィードバックを積極的に行う・真摯に受け止める姿勢をお持ちの方
• スピード感や大きな変化を楽しみながら働ける方

給与

当社規定による

技術スタック・ツール

技術スタックや利用ツールについては以下資料を参照ください。

Bakuraku Engineering Team Deck

雇用形態・ワークスタイル

雇用形態

• 正社員（※将来の正社員採用を目的とした副業での就業希望を歓迎します。その旨記載ください）
• 試用期間3ヶ月（この間の給与・待遇等に変わりはありません）

雇用体系

• フレックスタイム制（コアタイムなし）

ワークスタイル

• 東京本社または各支社、もしくはリモートワーク
  • 多様な方が柔軟に働きやすいようにリモートメインの働き方を受け入れています。(オフィス出社頻度はチームの状況により変化します。個別配慮が必要な場合は遠慮なくご相談ください)
• 副業、兼業OK

その他

• 圧倒的知的好奇心が満たされる職場環境
• 交通費実費支給
• 屋内禁煙

• LayerXのはたらきかた2026

DE&I Policy

• LayerXはあらゆる多様な方への機会提供の場でありたいと考えています。採用選考過程において、年齢・性別・国籍・人種・障がい・LGBTQ+・雇用形態、婚姻状況などは全く関係ありません。ミッションの実現と運営する事業内容に共感してくださる仲間を積極的に募集しています

• LayerX DE&I Policy
  └LayerXはDE&I Policyを策定しています。策定の背景については代表福島のnoteLayerXがコミットする「身の丈」DE&I(ダイバシティー&インクルージョン)をお読みください

勤務地

• 東京都中央区築地1-13-1 銀座松竹スクエア 5階

福利厚生

• 完全週休2日制（祝祭日、年末年始等）
• 社会保険完備
• 出産育児・介護休業制度
• 勉強会参加費用負担
• ウェルカム休暇（入社時に、半年後に付与される分とは別に有給3日付与）
• ライフサポート休暇(入社時に、半年後に付与される分とは別に有給4日付与　※取得条件あり)
• リフレッシュ休暇(6月30日在籍者に3日の有給休暇を付与)
  ※その他、相談に応じてメンバーの状況に配慮した働き方を推奨しています。ご不安な点は選考プロセスの際に遠慮なくご相談ください。

選考プロセス

主な選考プロセス

• (カジュアル面談)→書類選考→一次選考->技術課題→技術面接→トライアル入社(1day)→最終選考->内定・オファー面談

• 選考意思を確認後、1~3回程度の面接を経て最終面接を実施します
  • プロセス中に、複数のメンバーにお会いいただくことがあります
  • 原則、オンラインで実施します。ご希望に応じてオフィス見学等オフラインのコミュニケーションを実施します
• 選考期間は概ね2~5週間程度です。候補者様のご状況によって、最短2日にまとめて実施するなど、希望に沿ったアレンジをすることがあります
• リファレンスチェックを最終フェーズにて依頼いたします。2名お願いできる方を準備進めていただけますと幸いです。詳しい概要はこちらからご確認ください。

LayerX Information

• Bakuraku Engineering Team Deck
  └バクラクが挑んでいる課題、エンジニアリング組織の技術スタックや開発カルチャーについて紹介しています
• LayerX CompanyDeck
  └LayerXの事業概要や大切にしている行動指針・カルチャーやチームについて公開しています
• LayerX エンジニアブログ
  └LayerXの開発チームのブログです。技術的な取り組みや開発チーム/スタイルについて発信しています
• LayerX 採用情報
  └LayerXの採用に関する最新情報や関連情報ががまとまっています。プロセスに進む前に目を通していただきますようお願いします
• LayerX NOW!
  └LayerXの日常を伝えるPodcastです。「チームの雰囲気がわかる〜」と言われることが多いです
• CEO 福島のnote
  └LayerX CEO福島のnoteです。LayerXに賭ける想いを様々な角度から発信しています