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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【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 2026」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・セキュリティの関連部門との合意形成 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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【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 2026」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） 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 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 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） SQLを用いたデータ分析・検証の基礎スキル 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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【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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【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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【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：不問 ※入社時点での英語力は問いませんが、エンジニア組織は多国籍なメンバーが多いため、入社後に英語を学ぶ意欲があり、グローバルな環境を楽しめる方を歓迎します。 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
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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
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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
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