株式会社マネーフォワード MLエンジニアの求人一覧

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【AIソリューションエンジニア】AX推進本部 AIソリューション部_東京

募集背景マネーフォワードは、日々進化するAIの活用を加速させ、DXからAX（AI Transformation）の会社へと進化することで、国内No.1のバックオフィスAIカンパニーを目指しています。その中でもAX推進本部では、AIとDataのテクノロジーを掛け合わせたソリューション開発、プロセス構築/標準化/AI-UX、ナレッジ共有基盤等の従業員向け提供/利活用を推進しており、マネーフォワード社内の生産性向上を実現し、企業としての競争力を高めることを目指しています。現在、本取り組みが軌道に乗り規模が拡大しているため、この挑戦を共に進める新たな仲間を募集します。主な業務内容マネーフォワードの社内業務効率改善を目的に、AIを活用した課題解決手法の提案・検証・開発及びプロジェクトマネジメントに取り組んで頂きます。具体的には、人事・労務、経理、経営企画といった従業員向け社内共通業務について、最先端AIを活用したAIソリューションの提案・開発・活用支援を推進していくことを担っていただきます。仕事のやりがい・得られる経験企業成長への貢献社内業務プロセスを革新し、1人あたりの業務効率を向上させるようなプロジェクトに携われ、直接的に企業の成長を加速させる実感を得られる最新技術に触れながら成長できる環境 AIエージェントや生成AIなど、最先端の技術を用いたプロジェクトに携わることができる自由と裁量のある環境少数精鋭のチーム体制のため、アイデアをスピーディーに形にし、プロダクトに反映することができるエンジニアの提案が尊重される文化の中、自身の取り組みが事業成長に直結する手応えを感じられるキャリアの選択肢を広げる成長機会多岐にわたる社内の業務改善プロジェクト経験を通じて、技術者としての深い専門性を育むことが出来る新規プロジェクトを推進するためのビジネススキルも身につけられる多様な出身国・拠点から構成された開発チームでグローバルな開発を経験できる期待する役割 AIソリューションエンジニアとして開発をリードしつつ、少人数で構成されるプロジェクトチームをリードする役割を期待します。期待するマインドマネーフォワードのMVVCに共感している自律的に行動できる挑戦を楽しめる責任感がある求めるスキル・経験生成AIやLLM、AIエージェントを活用したソリューション開発経験プロンプトエンジニアリング、生成AIチャットボット、RAG、AIエージェント、MCP等の開発スキル Money Forward AI Vision 2025にて発表の通り、マネーフォワードではAIを使った業務効率化に取り組んでいる状況かつ、将来的には全製品にAIエージェントを導入する想定であるためソフトウェア開発に関する経験と理解小規模なプロジェクトリード・マネジメント経験 AWS/GCP/Azureなどのクラウド利用経験上記に加えて、以下いずれのかのご経験をお持ちの方 AI／機械学習の実応用（課題定義からAIソリューション選定、モデル検討・開発、サービスへの適用）経験数学・統計学の基礎的な知識、Pythonなどを使ったデータ分析、可視化の経験事業やビジネスを理解した上で、分析や提案を行った経験あると望ましいスキル・経験経理、会計、人事など、企業のバックオフィス業務への深い理解、経験チームによるソフトウェア開発に関する深い理解 MLOpsの実践経験求める語学力日本語：ビジネスレベル（流暢、クライアントとのコミュニケーションも日本語で対応可能なレベル）英語：TOEIC700以上＋英語での会議・テキストのやりとりが入社早々対応可能なレベル ※ TOEIC 以外にも英語力がわかる資格や経験をお持ちの方はご相談ください例：英検準1級、英検2級（英検CSEスコア1950以上）、TOEFL iBT 60以上、IELTS 5.0以上、ケンブリッジ英語検定 FCE など ※ TOEIC700点相当以上の資格をお持ちでない方については選考の過程で弊社指定の試験を受験いただきます。（原則、一次面接後を想定）こんな方に仲間になってほしいチームワークを大事にし、向上心を持って仕事に励んでいただける方技術的好奇心が強く、技術をユーザーに役立てる意識を持ってサービスを作ることのできる方データとテクノロジーだけでなく、ユーザーを意識して取り組める方データから新しい価値を生むためには様々なチャレンジと失敗が必要です。失敗も楽しめる、という方柔軟な発想で問題解決に向けた議論に参加できる方営業・バックオフィスの生産性向上やDXに強い興味関心がある方技術スタック AI：Python、各種LLM API インフラ：AWS, GCP, Azure サーバーサイド：Python フロントエンド：React、TypeScript 使用ツールリポジトリ管理：GitHub CI/CD：CircleCI、GitHub Actions 開発環境:Docker、Terraform Enterprise 監視： Datadog、Sently コミュニケーション：Slack、Zoom チケット管理:Jira、Asana 参考URL https://www.youtube.com/watch?v=Mv9b-zjDq4s https://note.moneyforward.com/n/n67c863107f4b https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2410/24/news073.html 環境マネーフォワードでは、共に世界に通じるサービスを創っていく環境を用意し、皆様をお待ちしています。支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOS or Windows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OSへのリプレイスも可能開発環境向上のための制度：業務上必要な周辺機器（ディスプレイ・マウス・キーボードなど）を、備品として購入可能。基本的には標準製品（カタログ）内から選択いただき、標準製品以外でも条件を満たす場合は申請可。マネーフォワード図書館：技術書から経営本まで、貸し出し自由の図書館制度があります。欲しい本は会社費用で購入できます。リファラルドリブン：採用会食費の負担。リファラル謝礼金制度。カンファレンス参加支援：RubyKaigiやGoogle I/Oなど、国内外のカンファレンスへの参加を一部会社が負担します。続きを見る
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【シニアAIソリューションエンジニア】プロダクトAIソリューション部_東京

募集背景マネーフォワードは、「AI Vision 2025」において掲げる「No.1のバックオフィスAIカンパニー」の実現を目指しています。生成AIの力でバックオフィスの生産性を根本から変革し、ユーザー体験を次の次元へ引き上げていくこと。それが、私たちが描くAIの未来です。これまで当社は、個人事業主から上場企業まで幅広いお客様に向けて、経理財務・人事給与・経費精算など多岐にわたるバックオフィス向けSaaSを提供し、企業の業務効率化を支えてきました。現在では、サービス間の連携やデータ活用の重要性が急速に高まり、AI技術の実装がプロダクト価値を決定づける時代へと突入しています。こうした背景を受け、マネーフォワードでは、生成AIやRAG（Retrieval-Augmented Generation）などの最新技術を活用し、バックオフィス業務の課題解決を目的としたAIソリューションの企画・開発を推進しています。ユーザーの業務を深く理解し、課題を定義し、AIによる最適な解決策を設計・実装する。その上流工程から事業価値の創出に携わるのが、私たちのミッションです。この取り組みの中核を担うのがAIソリューションエンジニアです。プロダクトマネージャーや業務担当者と密に連携し、ユーザー視点での課題定義からAIソリューションの設計・実装・運用までを一貫して推進します。「AIで業務が変わる」瞬間を、最前線で形にしていくポジションです。私たちは、AIを単なる技術ではなく事業成長と社会変革のエンジンと捉えています。この大きな挑戦を共に進め、テクノロジーで新しい価値を創り出していける仲間を求めています。主な業務内容マネーフォワードの各サービス・プロダクトの成長を加速させるために、生成AI・機械学習などのAI技術を活用した機能開発や業務課題の解決に取り組んでいただきます。ユーザー業務やプロダクト仕様の理解から課題を定義し、最適なAIソリューションを企画・設計・実装・運用まで一貫して担うポジションです。プロダクトマネージャーや業務担当者へのヒアリングを通じた課題発見と要件定義業務プロセスの分析・可視化を踏まえたAI適用領域の検討課題解決に向けたAIソリューション（生成AI・RAG・機械学習モデルなど）の提案・検証プロトタイプの開発と効果検証を通じた実現性評価本番環境を見据えたAIシステムの設計・実装・運用設計セキュリティやデータガバナンスを考慮したAI利用設計品質担保のためのテスト方針策定・実装・評価各プロダクトチームと連携したAI機能導入プロジェクトの推進 AIソリューションエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、ビジネスとAIの橋渡し役として、課題設定から事業価値の創出までをリードするポジションです。プロダクトの未来を描きながら、AIを活用した新しい業務体験を自らの手で形にしていく—— そんな挑戦に共に取り組んでいただきます。 ※リリースしているプロダクト例はこちら https://note.business.moneyforward.com/n/n123cfa1718f0 このポジションの魅力バックオフィスの未来を、AIで変革するマネーフォワードでは、生成AIをはじめとするAI技術を活用し、企業のバックオフィス業務のあり方そのものを再定義することに挑戦しています。AIソリューションエンジニアは、経理・人事・経費精算などの領域で、AIをプロダクトに実装し、業務プロセスや意思決定の効率化を実現する役割を担います。業務改善にとどまらず、働く体験そのものを進化させるプロジェクトを推進できるポジションです。最先端技術とともに成長できる環境生成AI、RAG、自然言語処理、機械学習などの最先端技術を活用しながら、要件定義から設計、検証、運用までを一貫してリードできます。AIの価値を事業やユーザー体験へとつなげる過程に深く関わることで、技術的なスキルだけでなく、AIを事業に活かす力を実践的に磨くことができます。裁量とスピード感のある挑戦環境少数精鋭のチームで構成されています。エンジニア一人ひとりが裁量を持ち、課題発見から実装・検証までを自律的に進められる環境です。自らのアイデアをすぐに形にできるスピード感と、プロダクトや事業に直接影響を与える手応えを感じられます。挑戦を歓迎する文化のもと、積極的に新しい技術やアプローチを試すことができます。キャリアの広がりと専門性の深化 AIを活用したプロダクト開発だけでなく、業務改善やAI戦略など、多様なプロジェクトを経験できるため、ビジネスと技術の両面からキャリアを形成できます。また、プロダクトマネージャーやデータサイエンティストなど、多様な専門性を持つメンバーと協働しながら、AIを社会実装する経験と知見を積み重ねていくことができます。未来を変える仲間と共にここでの仕事は、単なる開発ではありません。“働く”という人の営みそのものを、より豊かにする挑戦です。AIの可能性を信じ、社会を前進させたい。そんな想いを持つ仲間と共に、未来の当たり前をつくっていける環境です。求めるスキル・経験生成AIを活用して課題解決・成果創出をされたご経験 Webアプリケーションの開発経験（Python、クラウド環境、API連携など）プロダクトマネージャーや業務担当者との協働による要件定義・設計の経験 SQLを用いたデータ分析・検証の基礎スキル AIソリューションにおける品質・セキュリティ・運用設計に関する基本的な理解あると望ましいスキル・経験バックオフィス領域（会計、人事、経理など）の業務知識やシステム開発経験 LLMOpsやAIシステムの運用設計・監視・テスト設計の実務経験クラウド環境（AWS／Azure／GCP）でのAI実装・データパイプライン構築経験機械学習・統計学の基礎知識と、Pythonによるデータ分析経験チーム開発経験（GitHubやCI/CD環境などの利用経験）求める人物像ユーザー課題を深く理解し、AIを通じて業務やプロダクトの変革を実現したい方自ら課題を設定し、仮説検証を主体的にリードできる方新しい技術を積極的に取り入れ、事業価値へとつなげる探求心と実行力を持つ方チームや職種を越えて協働し、AIの社会実装を推進していける方求める語学力ビジネスレベル以上の日本語力下記はあると望ましいビジネス基礎レベルの英語力（TOEIC700点相当以上）英検準1級、もしくは英検 2級（英検CSEスコア 1950以上） TOEFL iBT 60以上 IELTS 5.0以上ケンブリッジ英語検定 FCE ※その他、英語力がわかる資格や経験については応相談 ※TOEIC700点相当以上の資格をお持ちでない方については選考プロセスの過程で弊社指定の試験を受験いただきます。（原則、一次面接後を想定）技術スタック AI：Azure OpenAI Service、AWS Bedrock、Google ADK、Langchain、等クラウドサービス：AWS、Azure、GCP Webサーバーサイド：Python、Go、Ruby on Rails、Kotlin Webフロントエンド：React、TypeScript、Next.js データベース：MySQL、DynamoDB、BigQuery 使用ツールリポジトリ管理：GitHub CI/CD：CircleCI、bitrise、Argo CD、CodeBuild、GitHub Actions 開発環境:Vagrant、Docker、Terraform Enterprise 監視： Datadog、Rollbar、Bugsnag、Sently、New Relic コミュニケーション：Slack、Zoom チケット管理:Jira、Asana、Backlog 環境マネーフォワードでは、共に世界に通じるサービスを創っていく環境を用意し、皆様をお待ちしています。支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOS or Windows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OCへのリプレイスも可能開発環境向上のための制度：業務上必要な周辺機器（ディスプレイ・マウス・キーボードなど）を、備品として購入可能。基本的には標準製品（カタログ）内から選択いただき、標準製品以外でも条件を満たす場合は申請可。マネーフォワード図書館：技術書から経営本まで、貸し出し自由の図書館制度があります。欲しい本は会社費用で購入できます。リファラルドリブン：採用会食費の負担。リファラル謝礼金制度。カンファレンス参加支援：RubyKaigiやGoogle I/Oなど、国内外のカンファレンスへの参加を一部会社が負担します。こんな方に仲間になってほしいサービス全体感を意識した構築にチャレンジしたい方チームワークを大事にし、向上心を持って仕事に励んでいただける方技術的好奇心が強く、技術をユーザーに役立てる意識を持ってサービスを作ることのできる方マネーフォワードが持つデータを利用するサービスに可能性を感じて頂ける方データとテクノロジーだけでなく、利用ユーザーを意識して取り組める方データから新しい価値を生むためには様々なチャレンジと失敗が必要です。失敗も楽しめる、という方柔軟な発想で問題解決に向けた議論に参加できる方 SaaSマーケット、事業に強い興味があるバックオフィスの生産性向上や、BtoB領域のDXに強い興味関心がある方自らが自社サービスのファンであり、その成長に情熱を込められる方サービスを育てることを楽しみ、主体性を持って取り組める方 Culture Speed 意思決定のスピードを上げ、最速で行動に移し、最速でやり遂げよう。 Pride 絶えず成長し、最高の結果を出すために、プロとして高い意識をもってやり抜こう。 Teamwork One for all, All for one.の精神を大切に、ひとつのチームとなって目標を成し遂げよう。 Respect 感謝と尊敬を忘れずに、誰に対しても誠実であり続けよう。 Fun 仕事を楽しみ、成長を楽しみ、人生を楽しもう。続きを見る
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- 東京都港区芝浦3-1-21 msb Tamachi 田町ステーションタワーS 21F
【AIソリューションエンジニア】プロダクトAIソリューション部_東京

募集背景マネーフォワードは、「AI Vision 2025」において掲げる「No.1のバックオフィスAIカンパニー」の実現を目指しています。生成AIの力でバックオフィスの生産性を根本から変革し、ユーザー体験を次の次元へ引き上げていくこと。それが、私たちが描くAIの未来です。これまで当社は、個人事業主から上場企業まで幅広いお客様に向けて、経理財務・人事給与・経費精算など多岐にわたるバックオフィス向けSaaSを提供し、企業の業務効率化を支えてきました。現在では、サービス間の連携やデータ活用の重要性が急速に高まり、AI技術の実装がプロダクト価値を決定づける時代へと突入しています。こうした背景を受け、マネーフォワードでは、生成AIやRAG（Retrieval-Augmented Generation）などの最新技術を活用し、バックオフィス業務の課題解決を目的としたAIソリューションの企画・開発を推進しています。ユーザーの業務を深く理解し、課題を定義し、AIによる最適な解決策を設計・実装する。その上流工程から事業価値の創出に携わるのが、私たちのミッションです。この取り組みの中核を担うのがAIソリューションエンジニアです。プロダクトマネージャーや業務担当者と密に連携し、ユーザー視点での課題定義からAIソリューションの設計・実装・運用までを一貫して推進します。「AIで業務が変わる」瞬間を、最前線で形にしていくポジションです。私たちは、AIを単なる技術ではなく事業成長と社会変革のエンジンと捉えています。この大きな挑戦を共に進め、テクノロジーで新しい価値を創り出していける仲間を求めています。主な業務内容マネーフォワードの各サービス・プロダクトの成長を加速させるために、生成AI・機械学習などのAI技術を活用した機能開発や業務課題の解決に取り組んでいただきます。ユーザー業務やプロダクト仕様の理解から課題を定義し、最適なAIソリューションを企画・設計・実装・運用まで一貫して担うポジションです。プロダクトマネージャーや業務担当者へのヒアリングを通じた課題発見と要件定義課題解決に向けたAIソリューション（生成AI・RAG・機械学習モデルなど）の提案・検証プロトタイプの開発と効果検証を通じた実現性評価本番環境を見据えたAIシステムの設計・実装・運用設計品質担保のためのテスト方針策定・実装・評価各プロダクトチームと連携したAI機能導入プロジェクトの推進 AIソリューションエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、ビジネスとAIの橋渡し役として、課題設定から事業価値の創出までをリードするポジションです。プロダクトの未来を描きながら、AIを活用した新しい業務体験を自らの手で形にしていく—— そんな挑戦に共に取り組んでいただきます。 ※リリースしているプロダクト例はこちら https://note.business.moneyforward.com/n/n123cfa1718f0 このポジションの魅力バックオフィスの未来を、AIで変革するマネーフォワードでは、生成AIをはじめとするAI技術を活用し、企業のバックオフィス業務のあり方そのものを再定義することに挑戦しています。AIソリューションエンジニアは、経理・人事・経費精算などの領域で、AIをプロダクトに実装し、業務プロセスや意思決定の効率化を実現する役割を担います。業務改善にとどまらず、働く体験そのものを進化させるプロジェクトを推進できるポジションです。最先端技術とともに成長できる環境生成AI、RAG、自然言語処理、機械学習などの最先端技術を活用しながら、要件定義から設計、検証、運用までを一貫してリードできます。AIの価値を事業やユーザー体験へとつなげる過程に深く関わることで、技術的なスキルだけでなく、AIを事業に活かす力を実践的に磨くことができます。裁量とスピード感のある挑戦環境少数精鋭のチームで構成されています。エンジニア一人ひとりが裁量を持ち、課題発見から実装・検証までを自律的に進められる環境です。自らのアイデアをすぐに形にできるスピード感と、プロダクトや事業に直接影響を与える手応えを感じられます。挑戦を歓迎する文化のもと、積極的に新しい技術やアプローチを試すことができます。キャリアの広がりと専門性の深化 AIを活用したプロダクト開発だけでなく、業務改善やAI戦略など、多様なプロジェクトを経験できるため、ビジネスと技術の両面からキャリアを形成できます。また、プロダクトマネージャーやデータサイエンティストなど、多様な専門性を持つメンバーと協働しながら、AIを社会実装する経験と知見を積み重ねていくことができます。未来を変える仲間と共にここでの仕事は、単なる開発ではありません。“働く”という人の営みそのものを、より豊かにする挑戦です。AIの可能性を信じ、社会を前進させたい。そんな想いを持つ仲間と共に、未来の当たり前をつくっていける環境です。求めるスキル・経験生成AIまたは機械学習を活用したアプリケーション開発のご経験（PoCを含む） Webアプリケーションの開発経験（Python、クラウド環境、API連携など）プロダクトマネージャーや業務担当者との協働による要件定義・設計の経験 SQLを用いたデータ分析・検証の基礎スキル AIソリューションにおける品質・セキュリティ・運用設計に関する基本的な理解あると望ましいスキル・経験バックオフィス領域（会計、人事、経理など）の業務知識やシステム開発経験 LLMOpsやAIシステムの運用設計・監視・テスト設計の実務経験クラウド環境（AWS／Azure／GCP）でのAI実装・データパイプライン構築経験機械学習・統計学の基礎知識と、Pythonによるデータ分析経験チーム開発経験（GitHubやCI/CD環境などの利用経験）求める人物像ユーザー課題を深く理解し、AIを通じて業務やプロダクトの変革を実現したい方自ら課題を設定し、仮説検証を主体的にリードできる方新しい技術を積極的に取り入れ、事業価値へとつなげる探求心と実行力を持つ方チームや職種を越えて協働し、AIの社会実装を推進していける方求める語学力ビジネスレベル以上の日本語力下記はあると望ましいビジネス基礎レベルの英語力（TOEIC700点相当以上）英検準1級、もしくは英検 2級（英検CSEスコア 1950以上） TOEFL iBT 60以上 IELTS 5.0以上ケンブリッジ英語検定 FCE ※その他、英語力がわかる資格や経験については応相談 ※TOEIC700点相当以上の資格をお持ちでない方については選考プロセスの過程で弊社指定の試験を受験いただきます。（原則、一次面接後を想定）技術スタック AI：Azure OpenAI Service、AWS Bedrock、Google ADK、Langchain、等クラウドサービス：AWS、Azure、GCP Webサーバーサイド：Python、Go、Ruby on Rails、Kotlin Webフロントエンド：React、TypeScript、Next.js データベース：MySQL、DynamoDB、BigQuery 使用ツールリポジトリ管理：GitHub CI/CD：CircleCI、bitrise、Argo CD、CodeBuild、GitHub Actions 開発環境:Vagrant、Docker、Terraform Enterprise 監視： Datadog、Rollbar、Bugsnag、Sently、New Relic コミュニケーション：Slack、Zoom チケット管理:Jira、Asana、Backlog 環境マネーフォワードでは、共に世界に通じるサービスを創っていく環境を用意し、皆様をお待ちしています。支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOS or Windows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OCへのリプレイスも可能開発環境向上のための制度：業務上必要な周辺機器（ディスプレイ・マウス・キーボードなど）を、備品として購入可能。基本的には標準製品（カタログ）内から選択いただき、標準製品以外でも条件を満たす場合は申請可。マネーフォワード図書館：技術書から経営本まで、貸し出し自由の図書館制度があります。欲しい本は会社費用で購入できます。リファラルドリブン：採用会食費の負担。リファラル謝礼金制度。カンファレンス参加支援：RubyKaigiやGoogle I/Oなど、国内外のカンファレンスへの参加を一部会社が負担します。こんな方に仲間になってほしいサービス全体感を意識した構築にチャレンジしたい方チームワークを大事にし、向上心を持って仕事に励んでいただける方技術的好奇心が強く、技術をユーザーに役立てる意識を持ってサービスを作ることのできる方マネーフォワードが持つデータを利用するサービスに可能性を感じて頂ける方データとテクノロジーだけでなく、利用ユーザーを意識して取り組める方データから新しい価値を生むためには様々なチャレンジと失敗が必要です。失敗も楽しめる、という方柔軟な発想で問題解決に向けた議論に参加できる方 SaaSマーケット、事業に強い興味があるバックオフィスの生産性向上や、BtoB領域のDXに強い興味関心がある方自らが自社サービスのファンであり、その成長に情熱を込められる方サービスを育てることを楽しみ、主体性を持って取り組める方 Culture Speed 意思決定のスピードを上げ、最速で行動に移し、最速でやり遂げよう。 Pride 絶えず成長し、最高の結果を出すために、プロとして高い意識をもってやり抜こう。 Teamwork One for all, All for one.の精神を大切に、ひとつのチームとなって目標を成し遂げよう。 Respect 感謝と尊敬を忘れずに、誰に対しても誠実であり続けよう。 Fun 仕事を楽しみ、成長を楽しみ、人生を楽しもう。続きを見る
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- 東京都港区芝浦3-1-21 msb Tamachi 田町ステーションタワーS 21F
Senior Data Engineer, Digital Bank, Tokyo

Overview Under the mission of "Money Forward. Move your life forward," Money Forward aims to resolve the financial concerns and anxieties of individuals and businesses through the power of technology. We have partnered with Sumitomo Mitsui Financial Group, Inc. and Sumitomo Mitsui Banking Corporation to establish a new company in preparation for the launch of a new digital bank. We are currently seeking candidates for the position of Senior Data Engineer as part of this initiative. *Based on the press release announced on April 16, 2025. ※ This position involves employment with Money Forward, Inc., and a secondment to the new company (SMBC Money Forward Bank Preparatory Corporation). The evaluation system and employee benefits will follow the policies of Money Forward, Inc. Responsibilities and Duties Design and implement data pipelines to ingest data from multiple source systems using Databricks native tools, as well as REST APIs Build and maintain Bronze/Silver/Gold layer transformations on Databricks ensuring data quality, consistency, and performance. Implement data quality checks and cross-system reconciliation logic. Develop and optimize SQL queries and transformations using dbt or similar tools. Design and implement data models for analytics and reporting use cases (ALM, ERM, regulatory reporting). Build REST APIs or data serving layers for downstream consumers. Participate in architecture decisions for data platform components. Write unit tests, integration tests, and data quality tests for pipelines. Monitor data pipeline performance, troubleshoot failures, and implement improvements. Optimize query performance through partitioning strategies, Z-ordering, and query tuning. Implement infrastructure as code for data platform components using Terraform. Set up CI/CD pipelines for automated testing and deployment of data pipelines. Mentor mid-level engineers and conduct code reviews. Contribute to documentation and best practices for the team. Collaborate with backend engineers to define API contracts and data schemas. Work with Technical Lead on platform design and technology selection decisions. Lead features and initiatives within the data platform. Required Skills and Experience 5+ years of experience in data engineering with data focus or analytics engineering. Strong proficiency in SQL and Python. Hands-on experience building data pipelines using modern tools (Databricks, Spark, dbt, or similar). Experience with databricks development and with AWS cloud environments Strong understanding of data modeling techniques including dimensional modeling, data vault, or event-driven architectures. Experience with data quality validation and testing frameworks. Proven ability to debug and optimize slow queries and data processing jobs. Experience with version control (Git) and CI/CD pipelines. Understanding of data governance concepts: access control, audit logging, data lineage. Strong problem-solving skills and ability to work independently. Experience mentoring junior or mid-level engineers. Excellent communication skills for collaborating with cross-functional teams. Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, or a related field, or equivalent practical experience. Preferred Skills and Experience While not specifically required, tell us if you have any of the following. Experience in financial services, fintech, or other regulated industries. Knowledge of banking domain concepts: core banking systems, payment processing, regulatory reporting, AML/transaction monitoring. Experience implementing data platforms that comply with regulatory requirements (FISC Security Guidelines, FSA/BOJ reporting, GDPR, APPI). Experience implementing cross-system reconciliation for financial data. Experience with performance tuning: partitioning strategies, query optimization, cost management. Experience building REST APIs with Python (FastAPI, Flask, or similar) for data serving. Knowledge of streaming data pipelines (Kafka, Kinesis, or similar). Experience with Terraform. Contributions to open-source data engineering projects. Experience with BI tools (QuickSight, Tableau, Looker, PowerBI). Experience leading technical initiatives from design through implementation. Track record of improving data platform performance or reducing costs (provide specific metrics). Experience in AI development and/or experience in using AI tools to improve development processes. Money Forward recently announced our AI Strategy roadmap which focuses on improving AI-driven operational efficiencies, as well as integrating AI agents into our products to deliver better value to our users. (More information here) Language Requirements Japanese: Business Level (Fluent, capable of handling communication with clients in Japanese) English: TOEIC score of 700 or above (Note: If you have other qualifications or experiences demonstrating English proficiency, such as EIKEN Pre-1, EIKEN 2nd Grade (CSE score 1950+), TOEFL iBT 60+, IELTS 5.0+, or Cambridge FCE.), feel free to discuss with us) For those without a TOEIC 700+ equivalent score, they will be asked to take a designated test during the interview process (generally after the first interview). Technology Stack Cloud Infrastructure: AWS (primary cloud platform in Tokyo region) S3 for data lake storage with VPC networking for secure connectivity AWS IAM for security and access management Data Lakehouse Architecture: Modern lakehouse architecture using Delta Lake for ACID transactions, time-travel, and schema evolution Columnar storage formats (Parquet) optimized for analytics Bronze/Silver/Gold medallion architecture for progressive data refinement Partition strategies and Z-ordering for query performance Unity Catalog for centralized governance and metadata management Orchestration & Processing: Databricks Workflows for managed workflow orchestration Distributed data processing with Apache Spark on Databricks clusters Serverless compute and auto-scaling clusters for cost optimization Streaming and batch ingestion patterns with Databricks AutoLoader Data Transformation: dbt (data build tool) for SQL-based analytics engineering Delta Live Tables for declarative ETL pipelines with built-in data quality SQL and Python for data transformations Incremental materialization strategies for efficiency Query & Analytics: Databricks SQL for high-performance analytics queries Serverless and auto-scaling SQL warehouses for variable workloads Auto-scaling compute for variable workloads Query result caching and optimization REST APIs for data serving to downstream consumers Data Quality & Governance: Automated data quality with Delta Live Tables expectations and Great Expectations Cross-system reconciliation and validation logic Fine-grained access control with column/row-level security using Unity Catalog Automated data lineage tracking for regulatory compliance Audit logging and 10-year data retention policies Business Intelligence: Amazon QuickSight and/or Databricks SQL Dashboards Integration with enterprise BI tools (Tableau, PowerBI, Looker) Tools Used Version Control : GitHub CI/CD : GitHub Actions Infrastructure as Code : Terraform Monitoring : Databricks monitoring, AWS CloudWatch integration AI-Assisted Development : Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT Development Structure We operate in a small, agile team while collaborating closely with partners from the banking industry. The MIDAS team is growing rapidly, aiming for more than 10 data engineers within this year. Work Environment At Money Forward, we provide an environment where we can create world-class services together, and we are looking forward to welcoming you. Provided PC Specs: We provide PCs equipped with the latest CPUs (MacOS or Windows). Custom-made PCs tailored to business requirements and replacements with the latest OS are also possible. Money Forward Library: We have a library system where you can freely borrow books, ranging from technical books to management books. Desired books can be purchased at the company's expense. Referral Driven: We cover the cost of recruitment meals. There is a referral reward system. Conference Participation Support: The company partially covers participation in domestic and international conferences, such as RubyKaigi and Google I/O. 続きを見る
- エンジニア
- 東京
- English (Mid-career)
- MLエンジニア
- 正社員
- 21F Tamachi Station Tower S, msb Tamachi, 3-1-21 Shibaura, Minato-ku, Tokyo
Data Hub Tech Leader, Digital Bank, Tokyo

Overview Under the mission of "Money Forward. Move your life forward," Money Forward aims to resolve the financial concerns and anxieties of individuals and businesses through the power of technology. We have partnered with Sumitomo Mitsui Financial Group, Inc. and Sumitomo Mitsui Banking Corporation to establish a new company in preparation for the launch of a new digital bank. We are currently seeking candidates for the position of Data Hub Tech Leader as part of this initiative. *Based on the press release announced on April 16, 2025. *This position involves employment with Money Forward, Inc., and a secondment to the new company (SMBC Money Forward Bank Preparatory Corporation). The evaluation system and employee benefits will follow the policies of Money Forward, Inc. Background of the Recruitment As a Technical Leader for the MIDAS (Management Integration & Data Analytics System) Data Platform Team, you will lead the design and implementation of the core data hub that connects key systems within one of Japan’s innovative digital banks. You will architect and drive the development of a modern cloud-based data platform that ingests data from multiple banking systems, applies complex business logic, and serves downstream use cases such as enterprise management, regulatory reporting, and risk management. Operating in a highly regulated banking environment, you will guide the team through complex data engineering challenges including data quality, cross-system reconciliation, time-critical processing, regulatory compliance, and full data traceability. This is a technical leadership role where you will define the platform architecture, make critical technology decisions, mentor engineers across levels, and establish best practices that shape the platform’s long-term evolution. Main Responsibilities Lead the design and implementation of the MIDAS data platform architecture, making critical technology selections to build our data hub in a simple, safe and maintainable way despite complex business requirements Acquire deep domain knowledge in digital banking data flows, including deposits, loans, payments, AML transaction monitoring, regulatory reporting, and Japanese payment systems Define and implement data architecture patterns for Bronze/Silver/Gold layers, ensuring data quality, lineage tracking, and auditability for regulatory compliance Lead the team as technical architect, mentoring colleagues about technology usage and best architectural approaches Design and implement data governance frameworks including access control, PII protection, audit logging, and retention policies aligned with FISC Security Guidelines Establish ingestion and ETL patterns for end-of-day data collection and batch processing workflows Design data models and APIs to serve downstream consumers Drive technical selection roadmap considering cost optimization, scalability, performance requirements, and cloud migration flexibility Conduct technical reviews and establish engineering best practices for data pipeline development Set up and monitor cost, security, and performance metrics for the data platform Collaborate with Product Owner and Project Manager to translate business requirements into technical solutions Work with backend engineering teams to define API contracts for data ingestion from core banking, customer management, and loan origination systems Implement data quality reconciliation across multiple source systems Lead incident response for data pipeline failures and establish SLAs for data availability Champion best practices for data security, privacy, and compliance in a regulated banking environment Required Skills and Experience 8+ years of experience in data engineering, data architecture, or analytics engineering with at least 2 years in technical leadership roles Proven track record of designing and implementing large-scale data platforms using Databricks on AWS Strong understanding of data modeling techniques: dimensional modeling, data vault, and event-driven architectures Hands-on experience with Databricks Workflows Experience implementing data governance, security, and compliance controls in regulated industries (financial services, healthcare, or similar) Knowledge or hands-on experience in at least one banking domain area: core banking systems, payment systems, regulatory reporting, AML/transaction monitoring, or accounting Proven ability to make architecture decisions considering trade-offs between cost, performance, scalability, and maintainability Experience leading and mentoring engineering teams (3-10 people), conducting code reviews, and establishing engineering best practices Strong programming skills in SQL and Python Experience with Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation) and CI/CD pipelines for data platforms Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Data Engineering, or a related field, or equivalent practical experience Preferred Skills and Experience While not specifically required, tell us if you have any of the following. Experience building data platforms in Japanese financial institutions, with knowledge of FISC, FSA, and BOJ requirements Knowledge of Japanese payment systems (Zengin, BOJ-NET) and settlement processes Knowledge of data quality frameworks and cross-system reconciliation for financial data Understanding of banking data models (GL, trial balance, customer 360, product catalogs, etc.) Experience designing secure REST APIs with authentication, rate limiting, and SLA management Experience with data lineage tracking and data catalog solutions Knowledge of data privacy regulations (GDPR, APPI) and data masking/anonymization techniques Proven ability to optimize infrastructure costs while maintaining performance Experience with DataOps practices, including testing, observability, and incident response Ability to clearly explain technical decisions to non-technical stakeholders and executives Experience in AI development and/or experience in using AI tools to improve development processes.Money Forward recently announced our AI Strategy roadmap which focuses on improving AI-driven operational efficiencies, as well as integrating AI agents into our products to deliver better value to our users. (More information here) Language Requirements Japanese: Business level English: Business level (TOEIC score of 700 or above) Technology Stack Cloud Infrastructure AWS (primary cloud platform in Tokyo region) S3 for data lake storage with VPC networking for secure connectivity AWS IAM for security and access management Data Lakehouse Architecture Modern lakehouse architecture using Delta Lake for ACID transactions, time-travel, and schema evolution Columnar storage formats (Parquet) optimized for analytics Bronze/Silver/Gold medallion architecture for progressive data refinement Partition strategies and Z-ordering for query performance Unity Catalog for centralized governance and metadata management Orchestration & Processing Databricks Workflows for managed workflow orchestration Distributed data processing with Apache Spark on Databricks clusters Serverless compute and auto-scaling clusters for cost optimization Streaming and batch ingestion patterns with Databricks AutoLoader Data Transformation dbt (data build tool) for SQL-based analytics engineering Delta Live Tables for declarative ETL pipelines with built-in data quality SQL and Python for data transformations Incremental materialization strategies for efficiency Query & Analytics Databricks SQL for high-performance analytics queries Serverless and auto-scaling SQL warehouses for variable workloads Auto-scaling compute for variable workloads Query result caching and optimization REST APIs for data serving to downstream consumers Data Quality & Governance Automated data quality with Delta Live Tables expectations and Great Expectations Cross-system reconciliation and validation logic Fine-grained access control with column/row-level security using Unity Catalog Automated data lineage tracking for regulatory compliance Audit logging and 10-year data retention policies Business Intelligence Amazon QuickSight and/or Databricks SQL Dashboards Integration with enterprise BI tools (Tableau, PowerBI, Looker) Tools Used Version Control : GitHub CI/CD : GitHub Actions Infrastructure as Code : Terraform Monitoring : Databricks monitoring, AWS CloudWatch integration AI-Assisted Development : Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT Development Structure We operate in a small, agile team while collaborating closely with partners from the banking industry. The MIDAS team is growing rapidly, aiming for more than 10 data engineers within this year. 続きを見る
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【MLエンジニア】MLプラットフォーム＿東京

募集背景本ポジションは、マネーフォワードケッサイ（MFK）およびデジタルバンクプロジェクトにおける「与信評価モデル」の実装・運用をリードする役割です。 PoC段階のモデルを銀行水準の本番環境へ移行し、MLOpsを通じた継続的な品質管理、および「責任あるAI（Responsible AI）」の観点に基づいた公平性・透明性の実装を推進していただきます。現在、与信評価モデルの初期検証は順次完了しており、次のフェーズとして「銀行システムへの統合」と「厳格な運用体制の構築」を急いでいます。実務リーダーとして、以下の課題解決を牽引していただくことを期待します。本番環境へのマイグレーション：検証環境（Databricks）から本番環境（SageMaker）へのスムーズな移行と、不確実性を排除したCI/CDパイプラインの構築。銀行水準の品質担保：融資判断の根拠を説明するためのXAI（SHAP、反実仮想等）の実装と、モデルのバイアス検知・公平性担保。大規模データの効率的処理：会計トランザクションデータの特性を活かした分散学習（pandasUDF/Spark等）の導入による、学習・推論サイクルの最適化。主な業務内容現場における技術選定および実装のリードを担っていただきます。 MLワークフローの設計・実装 DatabricksとAmazon SageMakerを連携させた、一貫性のあるMLパイプラインの構築。与信評価モデルの実装・高度化大規模データセット（Parquet形式等）を用いた、スケーラブルなモデル訓練の実装。公平性と説明可能性（XAI）の導入統計的手法（統計的パリティ等）を用いたバイアス評価と、判断根拠を可視化するアルゴリズムの実装。モデル運用監視（Monitoring）精度劣化や環境変化（コンセプトドリフト）の継続的な監視、および再学習フローの運用。求めるスキル・経験機械学習モデルの本番運用経験モデルの開発からデプロイ、リリース後のモニタリングまでの一連の実務経験。 Pythonを用いたデータ処理・開発経験 ML関連ライブラリ（pandas, scikit-learn等）およびバックエンドフレームワークの実務利用経験。技術的なリード経験小規模なチームでの設計レビューや、技術的な方向性の提示を行った経験。データエンジニアリングの基礎知識 RDBMS/SQLの利用に加え、クラウド環境（AWS等）でのデータパイプライン構築経験。あると望ましいスキル・経験 AIの公平性・説明可能性に関する知見 SageMaker Clarify等のツール活用や、統計的な公平性指標に関する理解。大規模データの分散処理経験 Apache SparkやpandasUDF等を用いたパフォーマンスチューニングの経験。金融領域の知見銀行・与信業務、またはFISC等のセキュリティ基準に準拠したシステム開発経験。求める語学力ビジネスレベル以上の日本語力（流暢、クライアントとのコミュニケーションも日本語で対応可能なレベル）ビジネス基礎レベルの英語力（TOEIC700点相当以上） ※ TOEIC 以外にも英語力がわかる資格や経験をお持ちの方はご相談ください例：英検準1級、英検2級（英検CSEスコア1950以上）、TOEFL iBT 60以上、IELTS 5.0以上、ケンブリッジ英語検定 FCE など ※ TOEIC700点相当以上の資格をお持ちでない方については選考の過程で弊社指定の試験を受験いただきます。（原則、一次面接後を想定）こんな方に仲間になってほしい技術的な誠実さ：銀行サービスを支える技術者として、ガバナンスやコンプライアンスを尊重し、堅牢な実装を追求できる方。自律的な推進力：抽象的なビジネス要件を具体的な技術タスクへ分解し、自律的にプロジェクトを進行できる方。チームへの貢献：自身の専門性を共有し、チーム全体の技術水準の向上に寄与できる方。技術スタック・使用ツール Platform: AWS (SageMaker, Lambda, ECS, S3, etc.), Databricks Data: Python (FastAPI, etc.), SQL, Apache Airflow / Step Functions DevOps: Terraform, GitHub Actions, CodePipeline Communication: Slack, Notion 環境マネーフォワードでは、共に世界に通じるサービスを創っていく環境を用意し、皆様をお待ちしています。支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOS or Windows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OSへのリプレイスも可能開発環境向上のための制度：業務上必要な周辺機器（ディスプレイ・マウス・キーボードなど）を、備品として購入可能。基本的には標準製品（カタログ）内から選択いただき、標準製品以外でも条件を満たす場合は申請可。マネーフォワード図書館：技術書から経営本まで、貸し出し自由の図書館制度があります。欲しい本は会社費用で購入できます。リファラルドリブン：採用会食費の負担。リファラル謝礼金制度。カンファレンス参加支援：RubyKaigiやGoogle I/Oなど、国内外のカンファレンスへの参加を一部会社が負担します。続きを見る
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【シニアデータエンジニア】デジタルバンク_東京※新会社に在籍出向

募集背景「お金を前へ。人生をもっと前へ。」というミッションのもと、マネーフォワードはテクノロジーの力で個人や企業の金融に関する悩みや不安を解消することを目指しています。この度、三井住友フィナンシャルグループおよび三井住友銀行と提携し、新しいデジタル銀行設立に向け新会社を立ち上げました。今回、本取り組みにおける【シニアデータエンジニア】を募集いたします。 ※2025年4月16日発表のプレスリリースに基づきます。 ※本ポジションは、株式会社マネーフォワードで雇用し、新会社（株式会社SMBCマネーフォワード銀行準備会社）への出向となります。人事評価制度や福利厚生は株式会社マネーフォワードの制度に準じます。主な業務内容 DatabricksネイティブツールおよびREST APIを使用した、複数のソースシステムからデータを取り込むためのデータパイプラインの設計および実装データ品質、整合性、パフォーマンスを確保したDatabricks上でのBronze/Silver/Goldレイヤーの変換処理の構築および保守データ品質チェックおよびシステム間の照合（Reconciliation）ロジックの実装 dbtまたは類似ツールを使用したSQLクエリおよび変換処理の開発・最適化分析およびレポート作成（ALM、ERM、規制報告）のためのデータモデルの設計および実装下流のコンシューマー向けたREST APIまたはデータ提供レイヤーの構築データプラットフォームコンポーネントのアーキテクチャ選定への参加パイプラインの単体テスト、統合テスト、データ品質テストの記述データパイプラインのパフォーマンス監視、障害対応、および改善の実装パーティショニング戦略、Z-ordering、クエリチューニングによるクエリパフォーマンスの最適化 Terraformを使用したデータプラットフォームコンポーネントのInfrastructure as Code（IaC）の実装データパイプラインの自動テストおよびデプロイのためのCI/CDパイプラインのセットアップミドルレベルエンジニアへのメンタリングおよびコードレビューの実施チームのためのドキュメント作成およびベストプラクティスへの貢献 APIコントラクトおよびデータスキーマ定義におけるバックエンドエンジニアとの連携プラットフォーム設計および技術選定におけるテクニカルリードとの連携データプラットフォーム内での機能開発およびイニシアチブの主導開発体制銀行業界のパートナーと緊密に連携しながら、少人数のアジャイルなチームで運営しています。MIDASチームは急速に拡大しており、年内に10名以上のデータエンジニア体制を目指しています。仕事のやりがい・得られる経験マネーフォワードでは、世界に通用するサービスを共に創り上げる環境を提供しており、皆様の参画を心待ちにしています。銀行システムという社会的影響力の大きい領域において、最新のデータレイクハウスアーキテクチャを用いた大規模なデータ基盤構築をリードする経験が得られます。求めるスキル・経験データエンジニアリング（データフォーカス）またはアナリティクスエンジニアリングにおける5年以上の経験 SQLおよびPythonの高い習熟度最新のツール（Databricks、Spark、dbt、または類似ツール）を使用したデータパイプライン構築のハンズオン経験 Databricksでの開発経験およびAWSクラウド環境での経験ディメンショナルモデリング、Data Vault、またはイベント駆動型アーキテクチャを含むデータモデリング技術の深い理解データ品質検証およびテストフレームワークの経験低速なクエリやデータ処理ジョブのデバッグおよび最適化能力バージョン管理（Git）およびCI/CDパイプラインの経験データガバナンスの概念（アクセス制御、監査ログ、データリネージ）の理解高い問題解決能力および自律的に業務を遂行する能力ジュニアまたはミドルレベルエンジニアのメンタリング経験クロスファンクショナルチームと連携するための優れたコミュニケーションスキルコンピュータサイエンス、工学、または関連分野の学士号、もしくは同等の実務経験あると望ましいスキル・経験金融サービス、フィンテック、またはその他の規制産業での経験銀行ドメインの概念に関する知識：勘定系システム（Core Banking）、決済処理、規制報告、AML/取引モニタリング規制要件（FISC安全対策基準、金融庁/日銀レポート、GDPR、APPI）に準拠したデータプラットフォームの実装経験金融データにおけるシステム間照合（Reconciliation）の実装経験パフォーマンスチューニングの経験：パーティショニング戦略、クエリ最適化、コスト管理データ提供のためのPython（FastAPI、Flaskなど）を使用したREST APIの構築経験ストリーミングデータパイプライン（Kafka、Kinesisなど）の知識 Terraformの経験オープンソースのデータエンジニアリングプロジェクトへの貢献 BIツール（QuickSight、Tableau、Looker、PowerBI）の経験設計から実装まで技術的なイニシアチブを主導した経験データプラットフォームのパフォーマンス改善またはコスト削減の実績（具体的な指標があれば尚可） AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験 Money Forward AI Vision 2025にて発表の通り、マネーフォワードではAIを使った業務効率化に取り組んでいる状況かつ、将来的には全製品にAIエージェントを導入する想定であるため求める語学力日本語要件：ビジネスレベル（流暢、クライアントとの日本語でのコミュニケーションが可能）英語要件：（TOEIC 700点以上） ※TOEIC以外にも英語力がわかる資格や経験をお持ちの方はご相談ください例：英検準1級、英検2級（英検CSEスコア1950以上）、TOEFL iBT 60以上、IELTS 5.0以上、ケンブリッジ英語検定FCEなど ※その他、英語力がわかる資格や経験については応相談 ※TOEIC 700点相当以上の資格をお持ちでない方については選考の過程で弊社指定の試験を受験いただきます。（原則、一次面接後を想定）技術スタッククラウドインフラ：AWS（東京リージョンのプライマリクラウドプラットフォーム） S3：VPCネットワーキングによるセキュアな接続を備えたデータレイクストレージ AWS IAM：セキュリティおよびアクセス管理データレイクハウスアーキテクチャ： Delta Lakeを使用した最新のレイクハウスアーキテクチャ（ACIDトランザクション、タイムトラベル、スキーマ進化に対応）分析に最適化されたカラムナストレージ形式（Parquet）段階的なデータ精製のためのBronze/Silver/Goldメダリオンアーキテクチャクエリパフォーマンスのためのパーティション戦略およびZ-ordering Unity Catalogによる一元的なガバナンスとメタデータ管理オーケストレーション＆処理： Databricks Workflowsによるマネージドワークフローオーケストレーション Databricksクラスタ上のApache Sparkによる分散データ処理コスト最適化のためのサーバーレスコンピュートおよびオートスケーリングクラスタ Databricks AutoLoaderを使用したストリーミングおよびバッチ取り込みパターンデータ変換： dbt（data build tool）：SQLベースのアナリティクスエンジニアリング Delta Live Tables：データ品質機能を内蔵した宣言的ETLパイプラインデータ変換のためのSQLおよびPython 効率化のための増分マテリアライゼーション戦略クエリ＆アナリティクス： Databricks SQLによる高性能アナリティクスクエリ変動するワークロードに対応するサーバーレスおよびオートスケーリングSQLウェアハウス変動するワークロードに対応するコンピュートのオートスケーリングクエリ結果のキャッシュと最適化下流のコンシューマーへデータを提供するためのREST API データ品質＆ガバナンス： Delta Live Tables ExpectationsおよびGreat Expectationsによる自動化されたデータ品質管理システム間の照合（Reconciliation）および検証ロジック Unity Catalogを使用したカラム/行レベルのセキュリティによるきめ細かいアクセス制御規制遵守のための自動データリネージ追跡監査ログおよび10年間のデータ保持ポリシービジネスインテリジェンス： Amazon QuickSight および/または Databricks SQL Dashboards エンタープライズBIツールとの統合（Tableau, PowerBI, Looker）使用ツールバージョン管理：GitHub CI/CD：GitHub Actions Infrastructure as Code：Terraform モニタリング：Databricks monitoring, AWS CloudWatch integration AI開発支援：Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT 環境マネーフォワードでは、共に世界に通じるサービスを創っていく環境を用意し、皆様をお待ちしています。支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOS or Windows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OSへのリプレイスも可能マネーフォワード図書館：技術書から経営本まで、貸し出し自由の図書館制度があります。欲しい本は会社費用で購入できます。リファラルドリブン：採用会食費の負担。リファラル謝礼金制度。カンファレンス参加支援：RubyKaigiやGoogle I/Oなど、国内外のカンファレンスへの参加を一部会社が負担します。続きを見る
- エンジニア
- 東京
- 日本語
- MLエンジニア
- 正社員
- 東京都港区芝浦3-1-21 msb Tamachi 田町ステーションタワーS 21F
【データハブテックリーダー】デジタルバンク_東京※新会社に在籍出向

募集背景「お金を前へ。人生をもっと前へ。」というミッションのもと、マネーフォワードはテクノロジーの力で個人や企業の金融に関する悩みや不安を解消することを目指しています。この度、三井住友フィナンシャルグループおよび三井住友銀行と提携し、新しいデジタル銀行設立に向け新会社を立ち上げました。今回、本取り組みにおける【データハブテックリーダー】を募集いたします。 MIDAS（Management Integration & Data Analytics System）データプラットフォームチームのテクニカルリーダーとして、日本の革新的なデジタルバンクの一つにおける主要システムを接続するコアデータハブの設計と実装をリードしていただきます。複数の銀行システムからデータを取り込み、複雑なビジネスロジックを適用し、経営管理、規制報告、リスク管理などの下流ユースケースにデータを提供する、最新のクラウドベースのデータプラットフォームのアーキテクチャ設計と開発を推進します。高度に規制された銀行環境において、データ品質、システム間照合（Reconciliation）、時間的制約のある処理、規制遵守、完全なデータトレーサビリティなど、複雑なデータエンジニアリングの課題を通じてチームを導きます。本ポジションは、プラットフォームアーキテクチャの定義、重要な技術選定、各レベルのエンジニアへのメンタリング、そしてプラットフォームの長期的進化を形作るベストプラクティスの確立を行う技術リーダー職です。 ※2025年4月16日発表のプレスリリースに基づきます。 ※本ポジションは、株式会社マネーフォワードで雇用し、新会社（株式会社SMBCマネーフォワード銀行準備会社）への出向となります。人事評価制度や福利厚生は株式会社マネーフォワードの制度に準じます。主な業務内容 MIDASデータプラットフォームアーキテクチャの設計および実装をリードし、複雑なビジネス要件下でもシンプルで安全かつ保守性の高いデータハブを構築するための重要な技術選定を行う預金、融資、決済、AML取引モニタリング、規制報告、日本の決済システムなど、デジタルバンクのデータフローに関する深いドメイン知識を習得する Bronze/Silver/Goldレイヤーのデータアーキテクチャパターンを定義・実装し、規制遵守のためのデータ品質、リネージ追跡、監査可能性を確保するテクニカルアーキテクトとしてチームをリードし、技術活用や最適なアーキテクチャアプローチについてメンバーへのメンタリングを行う FISC安全対策基準に準拠したデータガバナンスフレームワーク（アクセス制御、個人情報保護、監査ログ、保存ポリシー）の設計および実装日次データ収集およびバッチ処理ワークフローのための取り込み・ETLパターンの確立下流のコンシューマーに提供するためのデータモデルおよびAPIの設計コスト最適化、スケーラビリティ、パフォーマンス要件、クラウド移行の柔軟性を考慮した技術選定ロードマップの推進技術レビューの実施およびデータパイプライン開発におけるエンジニアリングベストプラクティスの確立データプラットフォームのコスト、セキュリティ、パフォーマンス指標のセットアップおよび監視プロダクトオーナーおよびプロジェクトマネージャーと連携し、ビジネス要件を技術ソリューションへ変換するバックエンドエンジニアリングチームと連携し、勘定系、顧客管理、融資実行システムからのデータ取り込みに関するAPIコントラクトを定義する複数ソースシステム間でのデータ品質照合（Reconciliation）の実装データパイプライン障害時のインシデント対応をリードし、データ可用性のSLAを確立する規制された銀行環境におけるデータセキュリティ、プライバシー、コンプライアンスのベストプラクティスを推進する開発体制銀行業界のパートナーと緊密に連携しながら、少人数のアジャイルなチームで運営しています。MIDASチームは急速に拡大しており、年内に10名以上のデータエンジニア体制を目指しています。求めるスキル・経験データエンジニアリング、データアーキテクチャ、またはアナリティクスエンジニアリングにおける8年以上の経験（うち2年以上は技術リーダーとしての経験） AWS上でのDatabricksを使用した大規模データプラットフォームの設計および実装の実績データモデリング技術（ディメンショナルモデリング、Data Vault、イベント駆動型アーキテクチャ）の深い理解 Databricks Workflowsのハンズオン経験規制産業（金融サービス、ヘルスケア等）におけるデータガバナンス、セキュリティ、コンプライアンス統制の実装経験銀行ドメイン（勘定系システム、決済システム、規制報告、AML/取引モニタリング、会計のいずれか）における知識または実務経験コスト、パフォーマンス、スケーラビリティ、保守性のトレードオフを考慮したアーキテクチャの意思決定能力エンジニアチーム（3〜10名）のリードおよびメンタリング、コードレビュー、エンジニアリングベストプラクティスの確立経験 SQLおよびPythonの高いプログラミングスキルデータプラットフォームにおけるInfrastructure as Code（Terraform, CloudFormation）およびCI/CDパイプラインの経験コンピュータサイエンス、データエンジニアリング、または関連分野の学士号/修士号、もしくは同等の実務経験あると望ましいスキル・経験日本の金融機関におけるデータプラットフォーム構築経験（FISC、金融庁、日銀要件の知識）日本の決済システム（全銀システム、日銀ネット）および決済プロセスの知識金融データにおけるデータ品質フレームワークおよびシステム間照合（Reconciliation）の知識銀行データモデル（GL、試算表、Customer 360、商品カタログ等）の理解認証、レート制限、SLA管理を備えたセキュアなREST APIの設計経験データリネージ追跡およびデータカタログソリューションの経験データプライバシー規制（GDPR、APPI）およびデータマスキング/匿名化技術の知識パフォーマンスを維持しつつインフラコストを最適化した実績 DataOpsプラクティス（テスト、オブザーバビリティ、インシデント対応を含む）の経験非技術者やエグゼクティブに対して技術的な意思決定を明確に説明できる能力 AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験 Money Forward AI Vision 2025にて発表の通り、マネーフォワードではAIを使った業務効率化に取り組んでいる状況かつ、将来的には全製品にAIエージェントを導入する想定であるため求める語学力日本語要件：ビジネスレベル英語要件：ビジネスレベル（TOEIC 700点以上） ※TOEIC以外にも英語力がわかる資格や経験をお持ちの方はご相談ください例：英検準1級、英検2級（英検CSEスコア1950以上）、TOEFL iBT 60以上、IELTS 5.0以上、ケンブリッジ英語検定FCEなど ※その他、英語力がわかる資格や経験については応相談 ※TOEIC 700点相当以上の資格をお持ちでない方については選考の過程で弊社指定の試験を受験いただきます。（原則、一次面接後を想定）技術スタッククラウドインフラ：AWS（東京リージョンのプライマリクラウドプラットフォーム） S3：VPCネットワーキングによるセキュアな接続を備えたデータレイクストレージ AWS IAM：セキュリティおよびアクセス管理データレイクハウスアーキテクチャ： Delta Lakeを使用した最新のレイクハウスアーキテクチャ（ACIDトランザクション、タイムトラベル、スキーマ進化に対応）分析に最適化されたカラムナストレージ形式（Parquet）段階的なデータ精製のためのBronze/Silver/Goldメダリオンアーキテクチャクエリパフォーマンスのためのパーティション戦略およびZ-ordering Unity Catalogによる一元的なガバナンスとメタデータ管理オーケストレーション＆処理： Databricks Workflowsによるマネージドワークフローオーケストレーション Databricksクラスタ上のApache Sparkによる分散データ処理コスト最適化のためのサーバーレスコンピュートおよびオートスケーリングクラスタ Databricks AutoLoaderを使用したストリーミングおよびバッチ取り込みパターンデータ変換： dbt（data build tool）：SQLベースのアナリティクスエンジニアリング Delta Live Tables：データ品質機能を内蔵した宣言的ETLパイプラインデータ変換のためのSQLおよびPython 効率化のための増分マテリアライゼーション戦略クエリ＆アナリティクス： Databricks SQLによる高性能アナリティクスクエリ変動するワークロードに対応するサーバーレスおよびオートスケーリングSQLウェアハウス変動するワークロードに対応するコンピュートのオートスケーリングクエリ結果のキャッシュと最適化下流のコンシューマーへデータを提供するためのREST API データ品質＆ガバナンス： Delta Live Tables ExpectationsおよびGreat Expectationsによる自動化されたデータ品質管理システム間の照合（Reconciliation）および検証ロジック Unity Catalogを使用したカラム/行レベルのセキュリティによるきめ細かいアクセス制御規制遵守のための自動データリネージ追跡監査ログおよび10年間のデータ保持ポリシービジネスインテリジェンス： Amazon QuickSight および/または Databricks SQL Dashboards エンタープライズBIツールとの統合（Tableau, PowerBI, Looker）使用ツールバージョン管理：GitHub CI/CD：GitHub Actions Infrastructure as Code：Terraform モニタリング：Databricks monitoring, AWS CloudWatch integration AI開発支援：Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT 環境マネーフォワードでは、共に世界に通じるサービスを創っていく環境を用意し、皆様をお待ちしています。支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOS or Windows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OSへのリプレイスも可能マネーフォワード図書館：技術書から経営本まで、貸し出し自由の図書館制度があります。欲しい本は会社費用で購入できます。リファラルドリブン：採用会食費の負担。リファラル謝礼金制度。カンファレンス参加支援：RubyKaigiやGoogle I/Oなど、国内外のカンファレンスへの参加を一部会社が負担します。続きを見る
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【テックリード候補】AIOps部_東京

ミッション営業生産性の継続的向上を目指し、AI/ML/LLMと堅牢な開発基盤をベースに、AIOps部の技術戦略・プロダクト開発・運用改善を統合的にリードする。主な業務内容 AIプロダクトを通じたビジネス貢献現場課題の解決：ユーザーである営業現場の課題を深く理解し、商談要約やデータ入力補助など、業務効率を劇的に改善するツールの企画から運用をリード。 AIプロダクトの実運用： LLM（大規模言語モデル）等の技術を、精度・コスト・安全性のバランスを取りながら、ビジネス現場で安定して使い続けられる状態の維持。継続的な改善サイクル：ユーザーからのフィードバックに基づき、システムの性能や信頼性を高める仕組みの構築。技術戦略とリード業務グローバルチームのリード：日本とインドの2拠点のメンバーからなるチームにおいて、コードレビューや設計レビューを通じて、拠点を越えた実装品質の担保と、一貫性のあるシステム開発を主導。技術的な意思決定：アプリからインフラまで全体を俯瞰し、将来の成長や変更に耐えられる最適な技術選定と設計の推進。知見の共有と標準化：ドキュメント文化（Notion等）の浸透や、チーム全体の技術力を底上げするための仕組みづくり。求めるスキル・経験 AI/ML/LLMプロダクトにおいて、モデルの継続的改善を含め、プロトタイプに留まらず実運用まで実行・リリースした経験。クラウド環境（Azure/AWS）におけるアプリケーション・データ・インフラの横断的な理解に基づき、トレードオフを考慮した技術判断ができる能力。事業目標（KPI/KGI）を理解し、PdMや事業責任者と技術的制約を踏まえた議論・提案ができる。 3〜5名程度のチーム、または多国籍なメンバー（オフショア含む）を含むチームでの開発リード経験。あると望ましいスキル・経験営業生産性領域（SFA/CRM）におけるAI実装や、OCR、音声解析、要約エンジンの開発経験。セキュリティ要件や法規制に対応したシステム設計・運用プロセスの構築経験。ドキュメント文化の醸成や、エンジニア向けの勉強会・オンボーディングプロセスの設計経験。 AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験 Money Forward AI Vision 2025にて発表の通り、マネーフォワードではAIを使った業務効率化に取り組んでいる状況かつ、将来的には全製品にAIエージェントを導入する想定であるため求める語学力日本語：社内の多岐にわたるステークホルダーと円滑な調整・合意形成、および技術仕様の論理的な説明ができること。英語： TOEIC 700点以上インド拠点との会議やチャットで、技術的な議論や意思疎通が行えること ※ TOEIC 以外にも英語力がわかる資格や経験をお持ちの方はご相談ください例：英検準1級、英検2級（英検CSEスコア1950以上）、TOEFL iBT 60以上、IELTS 5.0以上、ケンブリッジ英語検定 FCE など ※ TOEIC700点相当以上の資格をお持ちでない方については選考の過程で弊社指定の試験を受験いただきます。（原則、一次面接後を想定） ※選考は原則として日本語で実施いたしますが、プロセスの一部に英語での面接を含みます。こんな方に仲間になってほしい楽観的・前向きに機会を取りにいき、曖昧さの中でも素早く前進できる透明性・標準化・記録を重視し、チームの再現性/回復力/品質を高められる事業インパクトと技術的実現性のバランスで意思決定できる学習と育成を楽しみ、チームの地力を引き上げられる環境マネーフォワードでは、共に世界に通じるサービスを創っていく環境を用意し、皆様をお待ちしています。支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOS or Windows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OSへのリプレイスも可能開発環境向上のための制度：業務上必要な周辺機器（ディスプレイ・マウス・キーボードなど）を、備品として購入可能。基本的には標準製品（カタログ）内から選択いただき、標準製品以外でも条件を満たす場合は申請可。マネーフォワード図書館：技術書から経営本まで、貸し出し自由の図書館制度があります。欲しい本は会社費用で購入できます。リファラルドリブン：採用会食費の負担。リファラル謝礼金制度。カンファレンス参加支援：RubyKaigiやGoogle I/Oなど、国内外のカンファレンスへの参加を一部会社が負担します。続きを見る
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【AIソリューションエンジニア】※マネーフォワードコンサルティング株式会社へ在籍出向

募集背景マネーフォワードは、「マネーフォワードAI Vision2025」に掲げる「AIエージェント」と「AIエージェントプラットフォーム」の推進を中心に、次世代のバックオフィスサービスの実現を目指しています。マネーフォワードコンサルティングでは、企業の成長とガバナンスを支える「Manageboard」などのプロダクトを提供しています。現在、私たちは単なる業務効率化を超え、「AIを用いた経営判断の高度化」に本格的に取り組むフェーズにあります。具体的には、経営管理領域における「AIエージェントによる自律的なデータ活用と意思決定支援」や、ガバナンス領域における「論点整理・リスク評価の自動化」を目指しています。これまで蓄積してきた独自の経営データ基盤と最新のAI技術を組み合わせ、経営層の意思決定プロセスそのものを変革するソリューションを構築するため、ビジネスと技術の双方を理解し、実装をリードできるAIソリューションエンジニアを募集します。主な業務内容経営管理やコーポレートガバナンス領域における、AIを活用した新機能・ソリューションの設計・開発を担当します。 AI経営管理の設計・開発取締役会や経営会議における「議題ごとの論点整理」「選択肢の提示」「リスク評価」を自動化するアルゴリズムやアプリケーションの設計・実装（RAGの構築など）。社内のKPI、人事情報、外部の市場データなどを統合し、AIが高度な示唆出しを行うためのロジック構築。 AIエージェントの構築 AIエージェントがPL/BS等の財務データや非財務データを自律的に参照・分析し、ユーザー（経営層・実務担当者）の意思決定をサポートする機能の開発。 AIがデータを直接参照・活用できるための環境作りおよびデータ基盤との連携実装。ビジネス要件の技術的具現化経営層や事業責任者が抱える抽象度の高いビジネス課題（「経営判断を速くしたい」「ガバナンスを効かせたい」等）に対し、AI技術を用いた解決策を提案し、プロトタイプ作成からプロダクト実装までをリードする。技術スタックの選定と検証 LLM等の生成AI技術や機械学習モデルの検証、選定、およびプロダクトへの組み込み（資料内の技術スタック例：Kotlin, Python, AWS/GCP, BigQuery等）仕事のやりがい・得られる経験企業成長への貢献マネーフォワードの事業に大きな影響を与えることができるAIプロダクトに携わることができるマネーフォワードがAIを用いたデータの利活用を今後さらに強化していく中で、AIプロダクト開発本部は非常に重要な役割を担っており、マネーフォワードの事業に大きな影響を与えることができる様々なプロジェクトに携わることができます。データやAIを中心とした新事業や新サービスに取り組むこともできます。最新技術に触れながら成長できる環境 AIを活用しユーザーの本質的な課題を解決することができますプロダクト側の課題や何を実現したいかをヒアリングし、AIエージェントによる解決手段の検討から実装、運用まで携わることができ　金融・財務に関わるユーザーの大切なデータを活用したAIでの仕組みづくりを通して、期待や想像を超えたさらに大きな価値をユーザーに還元することができます。自由と裁量のある環境裁量を持って働くことができ、自分のアイデアをプロダクト反映できる少数精鋭の開発部隊のため、自社プロダクトの開発に裁量を持って取り組むことができ、またエンジニアが自由に提案できる環境のため、自らのアイデアをプロダクトに反映することができます。プロダクトを通して多くの利用ユーザーに使っていただけるので、AI実装の成果を肌で実感することができます。キャリアの選択肢を広げる成長機会多岐にわたる社内の業務改善プロジェクト経験を通じて、技術者としての深い専門性を育むことが出来る新規プロジェクトを推進するためのビジネススキルも身につけられる多様な出身国・拠点から構成された開発チームでグローバルな開発を経験できる期待する役割経営管理領域におけるAIエージェント開発をリードしつつ、チームを牽引し、顧客の業務効率化および事業成長に直接的に貢献する役割を期待します。期待するマインドマネーフォワードのMVVCに共感している自律的に行動できる挑戦を楽しめる責任感がある求めるスキル・経験 AIの実応用（課題定義からAIソリューション選定、モデル検討・開発、サービスへの適用）経験ソフトウェア開発に関する経験と理解小規模なプロジェクトリード・マネジメント経験 AWS/GCP/Azureなどのクラウド利用経験上記に加えて、以下いずれのかのご経験をお持ちの方 AIエージェント開発経験 AIサービスを活用したWebサービス開発経験事業やビジネスを理解した上で、分析や提案を行った経験あると望ましいスキル・経験経理、会計、人事など、企業のバックオフィス業務への深い理解、経験チームによるソフトウェア開発に関する深い理解 LLMOpsの実践経験 AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験 Money Forward AI Vision 2025にて発表の通り、マネーフォワードではAIを使った業務効率化に取り組んでいる状況かつ、将来的には全製品にAIエージェントを導入する想定であるため求める語学力日本語ビジネスレベル（流暢、クライアントとのコミュニケーションも日本語で対応可能なレベル）英語 TOEIC500以上 TOEIC500点程度の英語力をお持ちであり、今後さらに学習する意欲がある方 ※2年以内の英語証憑をお持ちでない方については選考中に弊社負担にてTOEIC IP試験を受験いただきます。（原則、一次面接後を想定） ※英語証憑：TOEIC、英検、TOEFL、IELTS、ケンブリッジ英語検定 FCE などこんな方に仲間になってほしいチームワークを大事にし、向上心を持って仕事に励んでいただける方技術的好奇心が強く、技術をユーザーに役立てる意識を持ってサービスを作ることのできる方データとテクノロジーだけでなく、ユーザーを意識して取り組める方データから新しい価値を生むためには様々なチャレンジと失敗が必要です。失敗も楽しめる、という方柔軟な発想で問題解決に向けた議論に参加できる方営業・バックオフィスの生産性向上やDXに強い興味関心がある方技術スタック AI：各種AI/MLライブラリ、各種LLM API、各種AI Agent Service インフラ：AWS, GCP, Azure サーバーサイド：Python, Ruby, Kotlin, TypeScript フロントエンド：React、TypeScript 使用ツールリポジトリ管理：GitHub CI/CD：CircleCI、GitHub Actions 開発環境:Docker、Terraform Enterprise 監視： Datadog、Sently コミュニケーション：Slack、Zoom チケット管理:Jira、Asana 参考URL https://note.business.moneyforward.com/n/nd4ce8b85b74f 環境マネーフォワードでは、共に世界に通じるサービスを創っていく環境を用意し、皆様をお待ちしています。支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOS or Windows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OSへのリプレイスも可能開発環境向上のための制度：業務上必要な周辺機器（ディスプレイ・マウス・キーボードなど）を、備品として購入可能。基本的には標準製品（カタログ）内から選択いただき、標準製品以外でも条件を満たす場合は申請可。マネーフォワード図書館：技術書から経営本まで、貸し出し自由の図書館制度があります。欲しい本は会社費用で購入できます。リファラルドリブン：採用会食費の負担。リファラル謝礼金制度。カンファレンス参加支援：RubyKaigiやGoogle I/Oなど、国内外のカンファレンスへの参加を一部会社が負担します。続きを見る
- エンジニア
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- 正社員
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AI Solution Engineer (Seconded to Money Forward Consulting, Inc.)

Why we are hiring Money Forward aims to realize next-generation back-office services, centered on promoting the "AI Agent" and "AI Agent Platform" as outlined in the "Money Forward AI Vision 2025." At Money Forward Consulting, we provide products such as "Manageboard" that support corporate growth and governance. Currently, we are in a phase of moving beyond simple operational efficiency to seriously address "advancing management decision-making using AI." Specifically, we aim for "autonomous data utilization and decision support by AI agents" in the management control domain, and "automation of issue organizing and risk assessment" in the governance domain. We are seeking an AI Solution Engineer who understands both business and technology and can lead implementation to build solutions that transform the decision-making process for executives by combining our proprietary management data infrastructure with the latest AI technology. Responsibilities You will be responsible for designing and developing AI-powered new features and solutions in the management control and corporate governance domains. Design and Development of AI Management Control: Design and implementation of algorithms and applications (such as building RAG) that automate "organizing discussion points for each agenda," "presenting options," and "risk assessment" in board meetings and management meetings. Building logic for AI to provide advanced insights by integrating internal KPIs, HR information, and external market data. Building AI Agents: Development of functions where AI agents autonomously refer to and analyze financial data (PL/BS, etc.) and non-financial data to support the decision-making of users (executives and practitioners). Creating environments and implementing data infrastructure integration so that AI can directly refer to and utilize data. Technical Realization of Business Requirements: Proposing solutions using AI technology for high-level, abstract business challenges faced by executives and business heads (e.g., "wanting to speed up management decisions," "wanting to strengthen governance") and leading from prototyping to product implementation. Selection and Verification of Tech Stack: Verifying and selecting Generative AI technologies such as LLMs and machine learning models, and incorporating them into products (Example tech stack: Kotlin, Python, AWS/GCP, BigQuery, etc.). Opportunities Contribution to Enterprise Growth Opportunity to engage in AI products that significantly impact Money Forward’s business. As Money Forward further strengthens data utilization through AI, the AI Product Development Division plays a crucial role. You will be involved in various projects that can have a major impact on the company's business. You can also work on new businesses and services centered on data and AI. Environment for Growth with the Latest Technology Solving users’ essential challenges using AI. You can be involved in everything from hearing about product issues and desired outcomes to considering, implementing, and operating solutions using AI agents. Through building AI mechanisms that utilize critical user data related to finance and treasury, you can deliver value that exceeds expectations and imagination. Environment with Freedom and Discretion Working with discretion and reflecting your ideas in the product. As a high-performing, small-scale development team, you can work on in-house product development with significant discretion. The environment encourages engineers to propose ideas freely, allowing you to see your own ideas reflected in the products. Since the products are used by many users, you can directly feel the impact of your AI implementation. Growth Opportunities to Expand Career Options Develop deep technical expertise through experience in a wide range of internal business improvement projects. Acquire business skills for driving new projects. Experience global development within a team composed of members from diverse countries and locations. Expectations While leading the development of AI agents in the management control domain, you are expected to lead the team and contribute directly to improving clients' operational efficiency and business growth. Requirements Experience in the practical application of AI (from problem definition to AI solution selection, model consideration/development, and application to services). Experience and understanding of software development. Experience in leading or managing small-scale projects. Experience using cloud platforms such as AWS, GCP, or Azure. In addition to the above, experience in at least one of the following: AI agent development experience. Web service development experience utilizing AI services. Experience in analysis and proposals based on an understanding of the business. Nice to have Deep understanding and experience in corporate back-office operations such as accounting, finance, and HR. Deep understanding of software development in teams. Practical experience with LLMOps. AI development experience or development experience using AI tools Language Requirements English Fluent or Business level Japanese Business or Coversational level are plus Tech Stack AI: Various AI/ML libraries, various LLM APIs, various AI Agent Services Infrastructure: AWS, GCP, Azure Server-side: Python, Ruby, Kotlin, TypeScript Frontend: React, TypeScript Tools Repository Management: GitHub CI/CD: CircleCI, GitHub Actions Environment: Docker, Terraform Enterprise Monitoring: Datadog, Sentry Communication: Slack, Zoom Ticket Management: Jira, Asana Reference https://note.business.moneyforward.com/n/nd4ce8b85b74f Environment Money Forward provides an environment where we create world-class services together. PC Specs: The latest CPU-equipped PC (macOS or Windows) is provided. Custom orders based on business requirements and replacements with the latest OS are also possible. Systems for Improving Development Environment: Peripheral devices required for work (displays, mice, keyboards, etc.) can be purchased as company equipment. Generally, items are selected from a standard catalog, but applications for non-standard items are possible if they meet certain criteria. Money Forward Library: There is a library system with free lending of books ranging from technical manuals to management books. Books you want can be purchased at the company's expense. Referral Driven: Coverage of referral meal expenses. Referral bonus system. Conference Participation Support: The company partially covers expenses for participating in domestic and international conferences, such as RubyKaigi and Google I/O. 続きを見る
- エンジニア
- 東京
- English (Mid-career)
- MLエンジニア
- 正社員
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【リードエンジニア】MLプラットフォーム_東京

募集背景本ポジションは、マネーフォワード全社のAI・データ活用戦略を担う「CDAO室」において、特に金融・与信領域（Financier領域）における機械学習プラットフォームの技術戦略および執行をリードする役割です。大規模な金融トランザクションデータを安全かつ効率的に活用するための基盤設計、およびプロダクト実装における技術的な意思決定を一手に担っていただきます。マネーフォワードが保有する膨大な金融データを用いた意思決定（与信評価等）の高度化において、プラットフォーム側には以下の極めて高い要求水準が課せられています。大規模トランザクションの処理能力：数千万ユーザー規模のデータを欠損なく、かつ低遅延で処理し、プロダクトへ供給するデータパイプラインの構築。金融グレードのガバナンスとセキュリティ：金融庁のモデル・リスク管理原則や、国際的なAI倫理原則に準拠し、説明可能性（Explainability）と監査可能性（Auditability）をコードレベルで担保するアーキテクチャの実現。全社最適の技術標準化：個別のプロダクト要件を満たしつつ、全社横断で再利用可能なMLOps環境の定義と、開発効率を最大化するための技術選定。主な業務内容技術的な専門性を背景に、プロダクトおよび技術の方向性を管理する役割を期待します。 MLプラットフォームの技術戦略およびロードマップの策定ビジネス要件を技術仕様へ翻訳し、中長期的なアーキテクチャの方向性を決定。大規模データエンジニアリングの設計・監督 DatabricksやAWSを活用した、高トラフィック環境下でのパフォーマンスを考慮したデータパイプライン設計。ガバナンス・セキュリティの実装方針の策定 IAM/Permission設計を含む「Security by Design」の徹底と、運用容易性を両立させた基盤の構築。ステークホルダーとの技術的な合意形成エンジニアリング、法務、コンプライアンス、ビジネスの各部門に対し、技術的妥当性に基づいた調整と優先順位付けの実行。求めるスキル・経験ソフトウェアエンジニアリングの実務経験（目安5年以上）：バックエンド、インフラ、またはデータ基盤における設計・開発・運用経験。技術的なリード経験：テックリードやPMとして、システム全体のアーキテクチャ選定や技術的な意思決定に責任を持った経験。データエンジニアリングに関する知見：大規模データセット（ETL/DWH/データレイク）の構築およびパフォーマンスチューニングの実績。ドキュメンテーション能力：複雑な技術仕様や論理的な設計根拠を、ステークホルダーが理解可能な形で言語化できる能力。あると望ましいスキル・経験 MLOpsに関する実務経験 Amazon SageMakerやDatabricksを用いた、機械学習モデルのデプロイ・運用フローの構築経験。金融ドメインの業務知識与信、リスク計測、FISC安全対策基準等に準拠したシステム構築経験。プロダクトマネジメントの実績技術的制約を踏まえた上で、プロダクトの価値を最大化させるためのロードマップ管理経験。 AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験 Money Forward AI Vision 2025にて発表の通り、マネーフォワードではAIを使った業務効率化に取り組んでいる状況かつ、将来的には全製品にAIエージェントを導入する想定であるため求める語学力ビジネスレベル以上の日本語力（流暢、クライアントとのコミュニケーションも日本語で対応可能なレベル）ビジネス基礎レベルの英語力（TOEIC700点相当以上） ※ TOEIC 以外にも英語力がわかる資格や経験をお持ちの方はご相談ください例：英検準1級、英検2級（英検CSEスコア1950以上）、TOEFL iBT 60以上、IELTS 5.0以上、ケンブリッジ英語検定 FCE など ※ TOEIC700点相当以上の資格をお持ちでない方については選考の過程で弊社指定の試験を受験いただきます。（原則、一次面接後を想定）こんな方に仲間になってほしい技術でビジネス課題を解決する意欲技術的な理想を追求するだけでなく、事業成長やガバナンスとのバランスを考慮した現実的な最適解を導き出せる方。複雑なドメインへの適応力金融規制やセキュリティ要件を「制約」ではなく「設計上の考慮点」として論理的に整理し、課題解決を楽しめる方。自律的なオーナーシップ自身の担当領域において、技術選定から運用フェーズまで一貫して責任を持ち、主体的に改善を継続できる方。技術スタック・使用ツール Platform: AWS (SageMaker, Lambda, ECS, S3, etc.), Databricks Data: Python (FastAPI, etc.), SQL, Apache Airflow / Step Functions DevOps: Terraform, GitHub Actions, CodePipeline Communication: Slack, Notion 環境マネーフォワードでは、共に世界に通じるサービスを創っていく環境を用意し、皆様をお待ちしています。支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOS or Windows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OSへのリプレイスも可能開発環境向上のための制度：業務上必要な周辺機器（ディスプレイ・マウス・キーボードなど）を、備品として購入可能。基本的には標準製品（カタログ）内から選択いただき、標準製品以外でも条件を満たす場合は申請可。マネーフォワード図書館：技術書から経営本まで、貸し出し自由の図書館制度があります。欲しい本は会社費用で購入できます。リファラルドリブン：採用会食費の負担。リファラル謝礼金制度。カンファレンス参加支援：RubyKaigiやGoogle I/Oなど、国内外のカンファレンスへの参加を一部会社が負担します。続きを見る
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【AIフルスタックプロダクトエンジニア】 HRプロダクト開発本部_東京

募集背景マネーフォワードは、「AI Vision 2025」において「No.1のバックオフィスAIカンパニー」の実現を目指しています。これまで多様なバックオフィス向けSaaSを提供し、企業の業務効率化を支えてきましたが、現在、生成AI（LLM）の進化により、ソフトウェア開発のあり方そのものが根本から変わろうとしています。 HRプロダクト開発本部では、「AIによってプロダクト開発プロセスそのものを再定義する」という挑戦をスタートさせました。「何を作るべきか（ディスカバリー）」の検証サイクルを従来の数ヶ月から数週間、数日へと劇的に短縮し、「いかに作るか（デリバリー）」をAIとの共創によって圧倒的なスピードで実現します。私たちはこれを「AI-SDLC（AI駆動開発）」と呼んでいます。以降、プロダクトのラインナップを広げ、現在ではHR領域で7プロダクトを展開しています。マネーフォワードクラウド給与マネーフォワードクラウド人事管理マネーフォワードクラウド勤怠マネーフォワードクラウド年末調整マネーフォワードクラウド社会保険マネーフォワードクラウドマイナンバーマネーフォワードクラウド福利厚生賃貸本ポジションでは、HR領域の新規・既存プロダクトにおいて、技術とビジネスの境界を越え、AIを駆使してプロダクトの成功にコミットできるフルサイクルなエンジニアを募集します。主な業務内容 HR領域において、LLMを活用した新規プロダクトの企画・設計・実装をメインミッションとしてお任せします。単なる「実装担当」にとどまらず、プロダクトマネージャーと強固に連携し、プロダクト開発の全工程をハンズオンでリードしていただく開発主導のポジションです。【具体的な開発業務】 HR領域におけるAI（LLM等）を活用した新機能・新規プロダクトの技術検証、要件定義、アーキテクチャ設計アプリケーションのプロトタイプ作成から本番環境への実装、テスト、デプロイ、運用保守までのフルサイクル開発 PdMやドメインエキスパート（人事労務の専門家）と連携したユーザー課題の抽出と、技術的観点からの解決策の提案・実装セキュリティ、データガバナンス、インフラストラクチャを考慮した堅牢なAIシステムと運用オペレーションの構築【AIを駆使したモダンな開発アプローチ（期待する役割）】上記の開発業務を圧倒的なスピードと品質で推進するため、AIツールをフル活用した以下のアプローチを実践していただきます。ディスカバリーの高速化： PdMの構想に対し、AIを活用して数時間〜数日でプロトタイプを作成し、要件の妥当性を即座に検証・提案する。デリバリーの圧倒的短縮： AI開発ツール（Claude Code等）をペアプログラミングのパートナーとしてフル活用し、従来数ヶ月要した実装・テスト・リリースを数週間で完遂する。求めるスキル・経験 3年以上のWebアプリケーション開発の実務経験プロダクト企画からリリースまでをエンジニアまたはリードとして推進した経験生成AIを活用し、自ら手を動かしてプロトタイプを実装・検証した経験（AI開発ツールへの積極的な適応姿勢）生成AI・機械学習に関する基礎的な知識 PdM、デザイナー、セールス、カスタマーサクセスなど、多様なステークホルダーと円滑に連携できるコミュニケーション能力あると望ましいスキル・経験人事労務、経理、会計など、企業のバックオフィス業務のドメイン知識 To B向けSaaSプロダクトの開発、またはプロダクトマネジメント（PdM/PO/PJM）経験テックリード、スクラムマスター等として、複数のエンジニアを牽引し、全体の設計やオペレーション構築をリードした経験ビジネス課題に対してAIソリューションを適用・導入し、課題解決・成果創出まで導いた経験プロンプトエンジニアリング、コンテキストエンジニアリング、RAG、AIエージェント、MCP等の開発経験 Java、Ruby、AWSを用いたWeb開発経験求める語学力日本語: ビジネスレベル（読み書き・円滑な対人コミュニケーションが可能なこと）英語: 技術情報のキャッチアップに抵抗がないレベル（最新のLLM論文や公式ドキュメントの読解が可能であること。※スピーキングは不問）このポジションの魅力フルスタックを超えた「フルサイクル」: 企画、設計、実装、テスト、リリース、ビジネスサイドへのデモまでを一貫してリードする圧倒的な裁量があります。キャリアの拡張: 開発にとどまらず「事業およびプロダクトを作るエンジニア」として、成長フェーズ特有のダイナミズムと、組織文化・プロセス・技術基盤を刷新する挑戦ができます。技術スタック AI: Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Google ADK, LangChain 等クラウドサービス: AWS, Azure, GCP Webサーバーサイド: Python, Go, Ruby on Rails, Kotlin Webフロントエンド: React, TypeScript, Next.js データベース: MySQL, DynamoDB, BigQuery 使用ツール GitHub, CircleCI, bitrise, Argo CD, CodeBuild, GitHub Actions, Docker, Terraform Enterprise, Datadog, Slack, Jira 等環境マネーフォワードでは、共に世界に通じるサービスを創っていく環境を用意し、皆様をお待ちしています。支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOS or Windows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OSへのリプレイスも可能開発環境向上のための制度：業務上必要な周辺機器（ディスプレイ・マウス・キーボードなど）を、備品として購入可能。基本的には標準製品（カタログ）内から選択いただき、標準製品以外でも条件を満たす場合は申請可。マネーフォワード図書館：技術書から経営本まで、貸し出し自由の図書館制度があります。欲しい本は会社費用で購入できます。リファラルドリブン：採用会食費の負担。リファラル謝礼金制度。カンファレンス参加支援：RubyKaigiやGoogle I/Oなど、国内外のカンファレンスへの参加を一部会社が負担します。続きを見る
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【AIソリューションエンジニア】 HRプロダクト開発本部_東京

募集背景マネーフォワードは、「AI Vision 2025」において「No.1のバックオフィスAIカンパニー」の実現を目指しています。これまで多様なバックオフィス向けSaaSを提供し、企業の業務効率化を支えてきましたが、現在、生成AI（LLM）の進化により、ソフトウェア開発のあり方そのものが根本から変わろうとしています。現在、サービス間の連携やデータ活用の重要性が急速に高まり、AI技術の実装がプロダクト価値を決定づける時代へと突入しています。こうした背景を受け、HR開発本部では、生成AIやRAG（Retrieval-Augmented Generation）、機械学習などの最先端技術を活用し、人事労務領域における複雑な課題解決を目的としたAIソリューションの企画・開発を推進しています。以降、プロダクトのラインナップを広げ、現在ではHR領域で7プロダクトを展開しています。マネーフォワードクラウド給与マネーフォワードクラウド人事管理マネーフォワードクラウド勤怠マネーフォワードクラウド年末調整マネーフォワードクラウド社会保険マネーフォワードクラウドマイナンバーマネーフォワードクラウド福利厚生賃貸ユーザーの業務を深く理解し、課題を定義し、AIによる最適な解決策を設計・実装する。単なるモデル開発にとどまらず、ビジネスとAIの橋渡し役として上流工程から事業価値の創出に携わる、AI専任のコアメンバーを募集します。主な業務内容 HR領域をはじめとする各サービス・プロダクトの成長を加速させるために、生成AI・機械学習などのAI技術を活用した機能開発や業務課題の解決に取り組んでいただきます。プロダクトマネージャー（PdM）や業務担当者と密に連携し、ユーザー視点での課題定義から、AIソリューションの設計・実装・運用までを一貫して推進するポジションです。【具体的な業務】プロダクトマネージャーや業務担当者（ドメインエキスパート）へのヒアリングを通じた課題発見と要件定義業務プロセスの分析・可視化を踏まえたAI適用領域の検討・技術検証課題解決に向けたAIソリューション（生成AI・RAG・機械学習モデルなど）の提案と、プロトタイプ開発を通じた実現性評価本番環境を見据えたAIシステムのアーキテクチャ設計・実装・運用設計セキュリティやデータガバナンス（特に人事・個人情報領域）を考慮したAI利用設計品質担保のためのテスト方針策定・実装・評価、および各プロダクトチームと連携したAI機能導入プロジェクトの推進求めるスキル・経験生成AI（LLM等）を活用して課題解決・成果創出をされたご経験 Webアプリケーションの開発経験（Python、クラウド環境、API連携など）プロダクトマネージャーや業務担当者との協働による要件定義・設計の経験 SQLを用いたデータ分析・検証の基礎スキル AIソリューションにおける品質・セキュリティ・運用設計に関する基本的な理解あると望ましいスキル・経験 HR（人事・労務）やバックオフィス領域の業務知識、または関連するシステム開発経験 LLMOpsやAIシステムの運用設計・監視・テスト設計の実務経験クラウド環境（AWS／Azure／GCP）でのAI実装・データパイプライン構築経験機械学習・統計学の基礎知識と、Pythonによるデータ分析経験チーム開発経験（GitHubやCI/CD環境などの利用経験）求める語学力日本語: ビジネスレベル（読み書き・円滑な対人コミュニケーションが可能なこと）英語: 技術情報のキャッチアップに抵抗がないレベル（最新のLLM論文や公式ドキュメントの読解が可能であること。※スピーキングは不問）このポジションの魅力バックオフィスの未来をAIで変革する： HR領域でAIをプロダクトに実装し、業務プロセスや意思決定の効率化を実現します。業務改善にとどまらず、“働く体験”そのものを進化させるプロジェクトを牽引できます。最先端技術とともに成長できる環境：生成AI、RAG、自然言語処理、機械学習などを活用し、要件定義から運用（LLMOps）まで一貫してリード。技術力だけでなく、AIを事業に活かす実践的な力を磨けます。裁量とスピード感のある挑戦：少数精鋭のチームで、自らのアイデアをすぐに形にできる環境です。挑戦を歓迎する文化のもと、積極的に新しい技術やアプローチを試すことができます。キャリアの広がりと専門性の深化：プロダクト開発だけでなく、AI戦略の立案など多様な経験が積めます。PdMやデータサイエンティスト、アプリケーションエンジニアと協働し、AIを社会実装する知見を深められます。求める人物像ユーザー課題を深く理解し、AIを通じて業務やプロダクトの変革を実現したい方自ら課題を設定し、仮説検証を主体的にリードできる方新しい技術を積極的に取り入れ、事業価値へとつなげる探求心と実行力を持つ方チームや職種を越えて協働し、AIの社会実装を推進していける方技術スタック AI: Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Google ADK, LangChain 等クラウドサービス: AWS, Azure, GCP Webサーバーサイド: Python, Go, Ruby on Rails, Kotlin Webフロントエンド: React, TypeScript, Next.js データベース: MySQL, DynamoDB, BigQuery 使用ツール GitHub, CircleCI, bitrise, Argo CD, CodeBuild, GitHub Actions, Docker, Terraform Enterprise, Datadog, Slack, Jira 等環境マネーフォワードでは、共に世界に通じるサービスを創っていく環境を用意し、皆様をお待ちしています。支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOS or Windows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OSへのリプレイスも可能開発環境向上のための制度：業務上必要な周辺機器（ディスプレイ・マウス・キーボードなど）を、備品として購入可能。基本的には標準製品（カタログ）内から選択いただき、標準製品以外でも条件を満たす場合は申請可。マネーフォワード図書館：技術書から経営本まで、貸し出し自由の図書館制度があります。欲しい本は会社費用で購入できます。リファラルドリブン：採用会食費の負担。リファラル謝礼金制度。カンファレンス参加支援：RubyKaigiやGoogle I/Oなど、国内外のカンファレンスへの参加を一部会社が負担します。続きを見る
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AI Engineer, ERP Cross-Functional Engineering Department, Tokyo

Relocation Support Available! Overview Money Forward provides a cloud-based business platform called Money Forward Cloud that helps companies solve financial and operational challenges through integrated cloud and AI-powered solutions. Within this ecosystem, Money Forward Cloud ERP delivers scalable financial and business management solutions for mid-sized and large enterprises. About the ERP Cross-Functional Engineering Division Over the past decade, Money Forward has built many products across different teams and technology stacks. To better scale and deliver more value to customers, the ERP Cross-Functional Engineering Division was established in 2023 to unify engineering foundations and improve collaboration across ERP teams. A key initiative of the division is building a state-of-the-art AI Agent Platform that enables product teams to quickly experiment, prototype, and deploy AI-powered agents. By providing shared infrastructure and best practices for AI development, the platform helps teams across ERP build AI-driven features faster and more efficiently. Main Responsibilities We are building an AI Agent platform that enables product teams to build, operate, and scale AI-powered agents across our ERP ecosystem. Our team focuses on building the platform infrastructure — frameworks, SDKs, runtime systems, and tooling — that allow multiple teams to safely develop and deploy AI agents in production. This role is ideal for engineers who enjoy building platforms used by other engineers, solving distributed systems challenges, and shaping how AI capabilities scale across a large SaaS ecosystem. Required Skills and Experience 7+ years of software engineering experience building and operating web applications Strong backend and platform engineering experience (APIs, microservices, distributed systems) Experience building platforms, internal tools, SDKs, or infrastructure used by other teams Experience with cloud infrastructure (AWS preferred), Docker, Kubernetes, and Infrastructure as Code (Terraform, Kubernetes manifests) Strong API design skills (REST/streaming) with focus on developer experience and reliability Experience integrating LLM APIs (OpenAI, Gemini, Anthropic, etc.) into production systems Ability to own problems end-to-end from design through production rollout with strong problem-solving and decision-making Product mindset that shows proven ability to translate high-level product requirements into clear, detailed technical solutions through close collaboration with Product Managers. Experience mentoring engineers and contributing to technical design discussions Comfortable using AI-assisted development tools to improve engineering productivity Preferred Skills and Experience Understanding of AI agent patterns (tool use, function calling, memory, multi-turn conversations, guardrails) Experience building multi-tenant SaaS platforms or developer platforms Familiarity with observability tools (Datadog, logging, tracing) Experience designing CI/CD pipelines and automated infrastructure workflows Comfortable working cross-team with product, security, and other engineering teams Language Requirements Japanese: Not required but nice to have English：TOEIC score of 700 or above, plus the ability to handle meetings and text communication in English soon after joining Work Environment At Money Forward, we provide an environment where we can create world-class services together, and we are looking forward to welcoming you. Provided PC Specs: We provide PCs equipped with the latest CPUs (MacOS or Windows). Custom-made PCs tailored to business requirements and replacements with the latest OS are also possible. Systems to Enhance the Development Environment: Peripheral devices necessary for work (such as displays, mice, keyboards) can be purchased as office supplies. Generally, you can choose from standard products (catalog), and if conditions are met, you can apply for non-standard products as well. Money Forward Library: We have a library system where you can freely borrow books, ranging from technical books to management books. Desired books can be purchased at the company's expense. Referral Driven: We cover the cost of recruitment meals. There is a referral reward system. Conference Participation Support: The company partially covers participation in domestic and international conferences, such as RubyKaigi and Google I/O. 続きを見る
- エンジニア
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- English (Mid-career)
- MLエンジニア
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- 21F Tamachi Station Tower S, msb Tamachi, 3-1-21 Shibaura, Minato-ku, Tokyo
【Forward Deployed Engineer(FDE)】AX推進本部_東京

主な業務内容マネーフォワードの各事業部に深く入り込み、AIを活用した課題解決手法の発見・提案・検証・プロトタイプ開発に取り組んでいただきます。営業・人事・知財・コンプライアンス・経営企画など、各部門の業務プロセスやペインポイントを理解し、事業インパクトのあるAIソリューションを高速に形にしていく役割です。ヒアリングから要件定義、技術選定、PoC開発までを一気通貫で推進し、現場と伴走しながら価値検証を行っていただきます。0→1フェーズに特化することで、全社のAI活用を加速させるポジションです。具体的には、以下のような業務を担っていただきます。事業部へのヒアリング・ワークショップを通じた業務課題の深掘り・構造化業務要件・技術要件の定義、データソースの特定および品質評価生成AIやLLMを含む技術選定の検討と、実現可能性・リスクの判断 AIを活用したプロトタイプ（PoC）の設計・開発（チャットボット、AIエージェント、RAGなど）事業部との検証・フィードバック反映を通じたプロトタイプの改善・ブラッシュアッププロダクション化判断に必要な評価指標の設定・検証、および検証結果のレポーティング ※プロトタイプ完成後のプロダクション化・運用保守は別チームが引き取ります。FDEはプロトタイピングに集中し、完了後は次の案件に向かうことで、高速な価値創出サイクルを維持します。複数案件を並行して取り組むこともあり、技術・ビジネス双方の視点でのコミュニケーションが重要となるポジションです。仕事のやりがい・得られる経験自分が作ったプロトタイプが事業部の業務を直接変える手応えを得られ、企業の成長を加速させる実感を持つことができます。現場に近い位置で課題と向き合うことで、AIが業務プロセスや意思決定にどのようにインパクトを与えうるかを、実体験として学ぶことができます。また、PoCにとどまらず、プロダクション化を見据えた設計・検証まで関わることで、実ビジネスに耐えうるAIソリューション構築の知見が蓄積されます。 AIエージェントや生成AIなど、最先端の技術を用いたプロジェクトに携わることができる環境です。新しい技術やツールを積極的に試しながら、現場で通用するベストプラクティスを自ら確立していく経験を得られます。技術キャッチアップのためのインプットと、現場でのアウトプットが高速に循環する環境で、エンジニアとしての成長スピードを高めることができます。少数精鋭のチーム体制のため、アイデアをスピーディーに形にし、事業部へ直接提案・実装できる裁量の大きさがあります。エンジニアの提案が尊重される文化の中で、自身の取り組みが事業成長に直結する手応えを感じながら働くことができます。また、事業部門や経営層との距離も近く、自身のアウトプットに対するフィードバックをダイレクトに受け取れる環境です。営業、人事、知財など多岐にわたる事業ドメインのプロジェクト経験を通じて、技術者としての深い専門性とビジネス理解の両方を育むことができます。新規プロジェクトを0→1で推進するための課題設定力、ステークホルダーマネジメント力、ROIを意識した判断軸など、ビジネススキルも同時に身につけることができます。将来的には、テックリードやプロダクトオーナー、新規事業立ち上げなど、幅広いキャリアパスにつながる経験を得られます。期待する役割 Forward Deployed Engineerとして、事業部の現場に最も近い位置でAIソリューションのプロトタイピングをリードする役割を期待しています。ビジネス側の課題感や要望を掘り下げ、技術的な解決策として言語化し、具体的なPoCに落とし込んでいく「翻訳者」としての役割も担っていただきます。ステークホルダーを巻き込みながらプロジェクトを前に進め、技術的に正しいだけでなく、事業として成立する解を導き出すことが求められます。中長期的には、担当事業部から「まず相談したいパートナー」として信頼される存在になっていただきたいと考えています。期待するマインドマネーフォワードのMVVC（Mission, Vision, Value, Culture）に共感し、ユーザーと社会への価値提供にこだわりを持てる方自律的に行動でき、自ら課題を見つけてプロジェクトを推進していける方不確実性やチャレンジを楽しみ、トライ＆エラーから学び続ける姿勢をお持ちの方技術とビジネスの両面に責任感を持ち、成果とプロセスの両方にコミットできる方求めるスキル・経験生成AIやLLM、AIエージェントを活用したソリューション開発経験プロンプトエンジニアリング、生成AIチャットボット、RAG、AIエージェント、MCP 等の開発スキル事業部門やビジネスサイドのステークホルダーとの直接対話を通じて、課題発見からソリューション提案・実装までを一気通貫で行った経験 AWS / GCP / Azure などのクラウド利用経験上記に加えて、以下いずれかのご経験をお持ちの方スタートアップ初期フェーズでの高速プロトタイピング・プロダクト立ち上げ経験社内DX・新規事業などでのPoC開発経験 AI／機械学習の実応用（課題定義からAIソリューション選定、モデル検討・開発、サービスへの適用）経験あると望ましいスキル・経験 Claude Code 等のAIコーディングツールを活用した高速開発の経験データパイプライン構築、データエンジニアリングの知見 API設計・インテグレーション開発の経験コンサルティングファームやSIerでの業務改善・システム導入プロジェクト経験 AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験 Money Forward AI Vision 2025にて発表の通り、マネーフォワードではAIを使った業務効率化に取り組んでいる状況かつ、将来的には全製品にAIエージェントを導入する想定であるため求める語学力日本語要件：ビジネスレベル（流暢、クライアントとのコミュニケーションも日本語で対応可能なレベル）要件ヒアリングやワークショップ、日々のディスカッションを日本語で円滑に行えることが求められます。提案資料や要件定義書、検証レポートなどのドキュメントも主に日本語で作成いただきます。英語要件：なしこんな方に仲間になってほしいチームワークを大事にし、向上心を持って仕事に励んでいただける方技術的好奇心が強く、技術をユーザーに役立てる意識を持ってサービスを作ることのできる方「0→1」を楽しめる方——完成されたプロダクトの改善よりも、何もないところから動くものを生み出すことにワクワクする方完璧を目指して時間をかけるよりも、素早く形にしてフィードバックから学ぶアプローチを好む方事業部との対話を楽しみ、技術と業務の架け橋になれる方営業・バックオフィスの生産性向上やDXに強い興味関心がある方技術スタック AI / 機械学習：Python、各種 LLM API Webサーバーサイド：Python フロントエンド：React、TypeScript プラットフォーム / インフラ：AWS、GCP、Azure 使用ツールリポジトリ管理：GitHub CI/CD：CircleCI、GitHub Actions 開発環境：Docker、Terraform Enterprise 監視：Datadog、Sentry コミュニケーション：Slack、Zoom チケット / プロジェクト管理：Jira、Asana 参考URL https://note.moneyforward.com/n/n51d822ed02fb?sub_rt=share_pb 環境マネーフォワードでは、共に世界に通じるサービスを創っていく環境を用意し、皆様をお待ちしています。支給PCスペック：最新CPU搭載PC（MacOS or Windows）を支給。業務要件に応じたPCオーダーメイドや、最新OSへのリプレイスも可能開発環境向上のための制度：業務上必要な周辺機器（ディスプレイ・マウス・キーボードなど）を、備品として購入可能。基本的には標準製品（カタログ）内から選択いただき、標準製品以外でも条件を満たす場合は申請可。マネーフォワード図書館：技術書から経営本まで、貸し出し自由の図書館制度があります。欲しい本は会社費用で購入できます。リファラルドリブン：採用会食費の負担。リファラル謝礼金制度。カンファレンス参加支援：RubyKaigiやGoogle I/Oなど、国内外のカンファレンスへの参加を一部会社が負担します。続きを見る
- エンジニア
- 東京
- 日本語
- MLエンジニア
- 正社員
- 東京都港区芝浦3-1-21 msb Tamachi 田町ステーションタワーS 21F
ML Engineer, ML Platform, Tokyo

【Only applicants residing in Japan are eligible to apply.】 Overview This position leads the implementation and operation of credit assessment models for Money Forward Kessai (MFK) and the Digital Bank project. You will migrate models from the PoC phase to a bank-grade production environment, establish continuous quality management through MLOps, and drive implementation of fairness and transparency based on the principles of Responsible AI. Background Initial validation of the credit assessment models is largely complete. As the next phase, we are accelerating both “integration into banking systems” and “building a strict operational setup.” As a hands-on leader, you will be expected to drive solutions to the following challenges: Migration to production: Smoothly migrate from the verification environment (Databricks) to the production environment (SageMaker), and build a robust CI/CD pipeline that removes uncertainty. Bank-grade quality assurance: Implement XAI (e.g., SHAP, counterfactuals) to explain lending decisions, and detect/mitigate model bias to ensure fairness. Efficient processing of large-scale data: Optimize training and inference cycles by introducing distributed learning/processing (e.g., pandas UDF / Spark) leveraging the characteristics of accounting transaction data. Responsibilities and Duties You will lead technology selection and hands-on implementation in the field. Design and implement ML workflows Build an end-to-end ML pipeline integrating Databricks and Amazon SageMaker. Implement and enhance credit assessment models Implement scalable model training using large datasets (e.g., Parquet). Introduce fairness and explainability (XAI) Implement bias evaluation using statistical methods (e.g., statistical parity) and algorithms to visualize decision rationales. Model operation and monitoring Continuously monitor performance degradation and environmental changes (concept drift), and operate retraining workflows. Required Skills and Experience Experience operating ML models in production Practical experience across the full lifecycle from development to deployment and post-release monitoring. Experience in data processing and development with Python Practical use of ML libraries (pandas, scikit-learn, etc.) and backend frameworks. Technical leadership experience Experience conducting design reviews and setting technical direction in a small team. Fundamental data engineering knowledge Experience using RDBMS/SQL and building data pipelines on cloud platforms (e.g., AWS). Preferred Skills and Experience Knowledge of AI fairness and explainability Understanding of fairness metrics and use of tools such as SageMaker Clarify. Experience with distributed processing at scale Performance tuning experience using Apache Spark, pandas UDF, etc. Knowledge of the financial domain Experience developing systems in banking/credit operations, or in environments compliant with security standards such as FISC. Language Requirements Business level Japanese (equivalent to JLPT N2 or above) Basic business level English (equivalent to TOEIC 700 or above) If you do not have a qualification equivalent to TOEIC 700 or above, you will be required to take a company-designated test during the selection process. If you have other qualifications or experiences that demonstrate your English proficiency, please let us know. Examples include Eiken Pre-1st Grade, Eiken 2nd Grade (Eiken CSE Score 1950 or above), TOEFL iBT 60 or above, IELTS 5.0 or above, Cambridge English FCE, etc. ※Please note that the interviews in the selection process will be conducted in Japanese. Who We’re Looking For Strong resonance with Money Forward's vision Passionate about being a fan of our services and contributing to their growth Respects governance and compliance as an engineer supporting banking services, and pursues robust implementations. Able to break down abstract business requirements into concrete technical tasks and drive projects autonomously. Shares expertise and contributes to raising the team’s overall technical standard. Technology Stack Platform: AWS (SageMaker, Lambda, ECS, S3, etc.), Databricks Data: Python (FastAPI, etc.), SQL, Apache Airflow / Step Functions DevOps: Terraform, GitHub Actions, CodePipeline Communication: Slack, Notion Work Environment At Money Forward, we provide an environment where we can create world-class services together, and we are looking forward to welcoming you. Provided PC Specs: We provide PCs equipped with the latest CPUs (MacOS or Windows). Custom-made PCs tailored to business requirements and replacements with the latest OS are also possible. Systems to Enhance the Development Environment: Peripheral devices necessary for work (such as displays, mice, keyboards) can be purchased as office supplies. Generally, you can choose from standard products (catalog), and if conditions are met, you can apply for non-standard products as well. Money Forward Library: We have a library system where you can freely borrow books, ranging from technical books to management books. Desired books can be purchased at the company's expense. Referral Driven: We cover the cost of recruitment meals. There is a referral reward system. Conference Participation Support: The company partially covers participation in domestic and international conferences, such as RubyKaigi and Google I/O." 続きを見る
- エンジニア
- 東京
- English (Mid-career)
- MLエンジニア
- 正社員
- 21F Tamachi Station Tower S, msb Tamachi, 3-1-21 Shibaura, Minato-ku, Tokyo
Lead Engineer, ML Platform, Tokyo

【Only applicants residing in Japan are eligible to apply.】 Overview This role sits within Money Forward’s company-wide AI & data strategy organization (CDAO Office). In the Financier domain in particular (financial services / credit), you will lead the technical strategy and execution of an ML platform. You will be responsible for end-to-end technical decision-making for designing a secure and efficient foundation to leverage large-scale financial transaction data, and for the technical direction of product implementation. Background To advance decision-making using Money Forward’s vast financial data (e.g., credit assessment), the platform side is held to an extremely high bar: Large-scale transaction processing: Build data pipelines that can process data at the scale of tens of millions of users without loss and with low latency, and supply it to products. Financial-grade governance and security: Build an architecture that ensures explainability and auditability at the code level, aligned with the Financial Services Agency’s model risk management principles and international AI ethics principles. Company-wide technical standardization: Define a reusable, cross-company MLOps environment while meeting product-specific requirements, and make technology choices that maximize development efficiency. Responsibilities and Duties You are expected to lead the direction of products and technology based on strong technical expertise. Define the ML platform technical strategy and roadmap Translate business requirements into technical specifications and decide medium-to-long-term architectural direction. Design and oversee large-scale data engineering Design data pipelines for high-traffic environments using Databricks and AWS, with performance considerations. Define implementation policies for governance and security Establish “Security by Design,” including IAM/permission design, and build a foundation that balances security with operational ease. Drive technical alignment with stakeholders Coordinate and prioritize with Engineering, Legal, Compliance, and Business teams based on technical validity. Required Skills and Experience Software engineering experience (approx. 5+ years) Design, development, and operations experience in backend, infrastructure, and/or data platforms. Technical leadership experience Experience taking responsibility for architecture selection and technical decision-making as a tech lead or PM. Data engineering expertise Proven results building large-scale datasets (ETL/DWH/data lakes) and performance tuning. Strong documentation skills Ability to clearly articulate complex technical specifications and design rationale for stakeholders. Preferred Skills and Experience Hands-on MLOps experience Building deployment/operation flows using Amazon SageMaker and/or Databricks. Financial domain knowledge Experience building systems aligned with credit/risk measurement and FISC security guidelines. Product management track record Roadmap management that maximizes product value within technical constraints. Language Requirements Business level Japanese (equivalent to JLPT N2 or above) Basic business level English (equivalent to TOEIC 700 or above) If you do not have a qualification equivalent to TOEIC 700 or above, you will be required to take a company-designated test during the selection process. If you have other qualifications or experiences that demonstrate your English proficiency, please let us know. Examples include Eiken Pre-1st Grade, Eiken 2nd Grade (Eiken CSE Score 1950 or above), TOEFL iBT 60 or above, IELTS 5.0 or above, Cambridge English FCE, etc. ※Please note that the interviews in the selection process will be conducted in Japanese. Who We’re Looking For Strong resonance with Money Forward's vision Passionate about being a fan of our services and contributing to their growth Able to find practical optimal solutions balancing business growth and governance, not only technical ideals. Can frame regulations and security requirements as design considerations, and enjoy solving constraints-driven problems. Takes end-to-end responsibility—from technology selection to operations—and continuously improves. Technology Stack Platform: AWS (SageMaker, Lambda, ECS, S3, etc.), Databricks Data: Python (FastAPI, etc.), SQL, Apache Airflow / Step Functions DevOps: Terraform, GitHub Actions, CodePipeline Communication: Slack, Notion Work Environment At Money Forward, we provide an environment where we can create world-class services together, and we are looking forward to welcoming you. Provided PC Specs: We provide PCs equipped with the latest CPUs (MacOS or Windows). Custom-made PCs tailored to business requirements and replacements with the latest OS are also possible. Systems to Enhance the Development Environment: Peripheral devices necessary for work (such as displays, mice, keyboards) can be purchased as office supplies. Generally, you can choose from standard products (catalog), and if conditions are met, you can apply for non-standard products as well. Money Forward Library: We have a library system where you can freely borrow books, ranging from technical books to management books. Desired books can be purchased at the company's expense. Referral Driven: We cover the cost of recruitment meals. There is a referral reward system. Conference Participation Support: The company partially covers participation in domestic and international conferences, such as RubyKaigi and Google I/O." 続きを見る
- エンジニア
- 東京
- English (Mid-career)
- MLエンジニア
- 正社員
- 21F Tamachi Station Tower S, msb Tamachi, 3-1-21 Shibaura, Minato-ku, Tokyo

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株式会社マネーフォワード MLエンジニア の求人一覧

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