会社名

株式会社SmartHR

会社概要

株式会社SmartHRは、SaaS(ソフトウェア・アズ・ア・サービス)形式で提供する人事労務ソフト『SmartHR』の企業。 『SmartHR』は、従業員の入退社や社会保険、雇用保険の手続きを効率化するソフトをクラウドで提供する。人事情報も一元管理でき、年末調整や給与明細の発行、退職・住所変更手続きなど、労務管理業務をWeb 上でできる。 人事労務の効率化に加え、経営層や人事、経理担当者の社内業務やコミュニケーションを円滑にするサービスも拡充している。企業向け採用支援システムの子会社Looperも設立している。

ポジション

【AI開発部】シニアMLOps/LLMOpsエンジニア

仕事内容

事業概要
SmartHRは「well-working 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。」をミッションに掲げ、クラウド人事労務ソフト「SmartHR」を開発・提供しています。
今後、SmartHRが目指すのは「人事労務の効率化ツール」ではなく、日本の働き方そのものを変える社会インフラです。給与・勤怠・タレントマネジメントを横断する「人的資本経営プラットフォーム」への進化を挑戦し、企業が「人」に投資できる社会の実現を目指しています。
数百万人のユーザーに支えられるプロダクトがすでにありながら、日本全法人へのカバー率はまだ数パーセント。解くべき課題の広さは、市場の広さそのものです。2030年に売上1,000億円を目標に掲げ、「日本全体の企業とそこで働く人々の当たり前を変える」という大きな挑戦に挑んでいます。

参考情報
AIでSaaSは死なないし、業務システムをAIで内製化してはいけない
「人的資本経営プラットフォーム」へ進化。2030年売上1000億円を目指し、新たな事業戦略を発表
2030年に向けた事業戦略─CEOが語る「働く人を支えるインフラ」への挑戦 - YouTube

募集背景
SmartHRは人的資本経営プラットフォームへと事業を拡大し、あらゆるプロダクトにAI機能を組み込む挑戦を加速しています。
今後、各プロダクトチームが自律的にAI機能を開発できる状態を目指すために、個別のプロダクトだけでは解決しきれない横断的な技術課題（LLMの運用監視、コンテキスト基盤、認証・認可、ガードレールなど）を一手に引き受け、共通基盤として提供する専門チームを立ち上げます。
全社のAI開発基盤の設計・構築・運用を担う「AI開発基盤ユニット」の立ち上げに伴い、SmartHRのAI開発基盤構築にゼロから取り組むメンバーを募集します。

職務内容
具体的な技術に関する情報は「歴史に残る模範的なソフトウェアを作ろう」をご覧ください。

役割
SmartHRの全プロダクトのAI機能開発を技術面から支える「AI開発基盤の設計・開発・運用」をリードする役割です。複数のプロダクトチームで共通して生じる課題を抽象化し、共通基盤として解決へ導くには、可用性・セキュリティ・運用性を見据えた技術判断と関係者との合意形成の両方が欠かせません。
AI機能を開発するすべてのプロダクトの土台となり、SmartHRのAI活用のスピードと品質を左右します。曖昧な課題を整理し、要件定義から実装・運用まで主体的に進めながら、新設チームの技術的な礎を築いていただきます。

具体的な業務内容
入社後はまず、AI開発基盤の目的と主要な課題の理解から始めていただきます。そのうえで、LLMの利用状況を可視化し改善につなげるLLMOps基盤の整備、複数プロダクトが共通で利用するコンテキスト基盤やLLM Gatewayの設計、AIエージェントの認証・認可やガードレールの仕組みづくりなど、プロダクト横断のテーマに取り組んでいただきます。
これまで各プロダクトで個別に解決されてきた課題を抽象的に捉え直し、共通機能として提供する設計・実装が中心です。AI開発部のマネージャーや他ユニットのエンジニアと密に連携しながら要件整理から運用まで一貫して担当し、入社3ヶ月を目安に担当領域の設計・実装を自律的に進められる状態を目指します。

開発規模・開発体制
チーム規模
新設ユニットの立ち上げフェーズです。立ち上げメンバーとしてジョインいただき、2027年にかけて最大5名規模への拡大を見込んでいます。
開発体制
AI開発部のマネージャーや他ユニットのチーフと協働しながら、チームの体制・開発スタイルをともに整えていきます。
基盤の提供先はAI機能を開発する全プロダクトに及び、複数チームと連携しながら開発を進めます。

現在取り組んでいる課題
プロダクト横断課題の共通基盤化
コンテキスト基盤の整備やAIエージェントの認証・認可など、複数のプロダクトで似た課題がそれぞれ個別に解決されているのが現状です。これらを抽象化し、共通機能として提供できる形に組み直すことが、最初の大きな設計テーマになります。
LLMOpsの改善サイクル作り
LLMのトレースを安全に保存する仕組みはあるものの、そのデータを機能改善まで活かしきれていません。ログの蓄積で終わらせず、全社のAI機能の品質を継続的に高めていく評価・改善の流れを、基盤のレベルから設計し直す必要があります。
LLMのライフサイクル管理の仕組み化
モデルの提供終了（EOL）への対応など、組織として運用する仕組みが求められています。LLM Gatewayやガードレールも含め、安全にLLMを使い続けるためのルールと仕組みをこれから整えていくフェーズです。

業務内容変更範囲
会社の定める業務

求める経験・スキル

応募資格（必須）
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について、担当領域の設計・開発・運用を主体的に推進した経験

応募資格（歓迎）
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（モニタリングや改善サイクルの構築など）
SREとしてのSLI/SLO設計、Observability構築、インシデント対応、運用自動化の経験
クラウド、IaC、ネットワーク、セキュリティ設計などインフラ領域の経験
AIエージェント、RAG、コンテキスト基盤、LLM Gateway、ガードレールなどの設計・開発・運用経験
データパイプライン、DWH、Feature Store、ETL/ELTなど、AI/LLM活用を支えるデータ基盤の開発・運用経験

求める人物像
現場の実態と中長期の計画の両方を踏まえ、関係者と協力しながら要件整理から実装まで主導できる方
曖昧な状況でも自ら仮説を立て、周囲を巻き込みながら解をつくることを楽しめる方
プロダクトとその先にいるユーザーを軸に考え、チームで何かを成し遂げることに喜びを感じられる方
心理的安全性を意識した振る舞いを大切にし、変化に向き合い、経験から学んで前に進める方