Staff AI Engineer (AI Agents Development), CDAO Office, Tokyo

概要

Money Forwardは、Money Forward AI Vision 2026に基づき、業務を自律的に遂行するAIエージェント「デジタルワーカー」を実現するため、全社的なAX（AIトランスフォーメーション）を推進しています。CDAO室は、グループ全体でこれを実現するためのAI・データ戦略をリードしています。

Money Forward Engineering Productivity AI ResearchであるMeparチームに、スタッフAIエンジニアとして参加し、顧客向けプロダクトを支える本番品質のAIエージェントの設計をリードしていただきます。本ポジションでは、エージェントエンジニアリングと大規模なバックエンド・インフラの交差領域における最も難しい技術課題を主体的に担い、変化の速いプロトタイプを、実際のユーザーに届けられる信頼性・セキュリティ・コスト効率に優れたシステムへと進化させていただきます。

自ら手を動かす、影響力の大きいプレイヤー（IC）ポジションです。エージェントシステムの構築、評価、デプロイ、運用方法に関する技術方針を定めます。これには、エージェントが実際のバックオフィス業務をエンドツーエンドで完了できる、永続的な長時間実行ランタイムも含まれます。また、自らコードを書きながらチーム全体のエンジニアリング水準を引き上げ、プロダクト、ビジネス、バックエンド、フロントエンド、インフラ／SRE、QAの各チームと密に連携し、価値のある責任あるAIをエンドツーエンドで提供していただきます。

仕事内容

• エージェントシステム設計：顧客向けプロダクトのマルチエージェントシステムとLLMを活用したサービスの設計・構築・スケーリング。プロトタイプから本番環境まで、実際の高負荷に耐える構成
• エージェントエンジニアリング：信頼性の高いツール利用、ファンクションコーリング、メモリ、マルチターン、プロトコル、最新のオーケストレーションフレームワークの設計。ガードレール、評価、安全なフォールバック動作の確立
• 大規模バックエンド・インフラ：バックエンドサービス、API、エージェントが稼働するインフラの主体的な設計・運用。高可用性、低レイテンシ、セキュアなシークレット・認証情報の取り扱い、本番トラフィック下での水平スケーラビリティ
• 評価・ベンチマーク（中核領域）：エージェント品質の測定方法を主体的に担うこと。代表的なタスクセット、固定入力と参照結果、再現可能なランナーを整備し、タスク完了、正確性、レイテンシ、コスト、人的介入率にわたるスコアリングを実施。LLM-as-a-judgeとオフライン／オンライン評価を確立し、リグレッションゲートとしてCIに評価を組み込み、パイロットタスクセットから、プロダクトチームとQAが受け入れゲートとして信頼できる長期運用可能なベンチマークスイートへ発展させること
• 永続的・長時間実行エージェント：10分以上実行されるエージェントタスクのランタイム設計。永続的なタスクライフサイクル（投入、ステータス確認、タイムアウト、キャンセル、完了、失敗）、コード・ファイル実行用の分離サンドボックス、アーティファクトの生成・取得、リトライ、バックオフ、チェックポイント、再開、自己復旧のためのハーネス設計
• 信頼性・コスト：ボトルネックの特定。レイテンシ、スループット、トークン／コンピュートコスト、信頼性の最適化。エージェントライフサイクル全体にわたるオブザーバビリティの計装
• 安全性・ガバナンス：顧客向けシステムに適したセキュリティ・ガバナンスのベストプラクティス（入力バリデーション、コンテンツフィルタリング、PIIの取り扱い、HITLエスカレーション、リスクベースサンプリング）の適用
• 部門横断の技術リーダーシップ・メンタリング：プロダクト、ビジネス、バックエンド、フロントエンド、インフラ／SRE、QAと日々連携し、ビジネス目標をエージェントアーキテクチャに落とし込むこと。BE／AI／Infra間の標準を統一し、チームの境界をまたぐシステムレベルの意思決定を推進し、エージェント開発、LLM統合、評価手法についてエンジニアをメンタリングすること

必須スキル

• ソフトウェアエンジニアリングの実務経験7年以上。直近における実装・提供の豊富な実績（純粋なマネジメント業務のみではないこと）
• 深いバックエンドエンジニアリングの専門性。高スループット、低レイテンシの本番システムとセキュアなAPIの設計、構築、運用経験
• 強固なインフラスキル。クラウド（AWSまたはAzure（両方も可））、コンテナ（Docker）、オーケストレーション（Kubernetes）、Infrastructure as Code（Terraform）、CI/CD。本番サービスの運用・トラブルシューティングを含む経験
• 実際のプロダクト向けのAIエージェント／エージェントオーケストレーションの構築実績。最新のエージェントフレームワークを実際に利用した経験、特にClaude Agent SDK（エージェントループ、ツール利用、セッション、サンドボックス実行、Skills）の経験。LangGraphまたは同様のオーケストレーションフレームワークにおける同等レベルの深い経験や、単一のエージェントループがマルチステージパイプラインを上回るタイミングを見極める判断力も関連する要素
• 本番サービス構築におけるPythonまたはTypeScriptの高いスキル（例：FastAPIやFastMCPなど、非同期リクエスト処理、依存関係・ライフサイクル管理、ASGI／Nodeランタイム）
• MCP、REST API、GraphQLプロトコルをツール統合やエージェント間通信に活用するための確かな理解
• ゼロからエージェント評価を構築した経験。ダッシュボードを利用するだけでなく、タスクセットとスコアリング基準を設計し、管理されたベースラインとバリアントの比較実験を実施し、その結果をアーキテクチャの意思決定に反映した実績
• LLMトレーシングとオブザーバビリティ（OpenTelemetry／OpenLLMetry、Langfuse、または同等のツール）の経験、および本番サービスのパフォーマンス・負荷テストの経験
• 永続的・長時間実行基盤の構築または運用経験。ジョブ・タスクのライフサイクル管理、分離サンドボックス（コンテナ、microVM、マネージドサンドボックスサービスのいずれか）、アーティファクトストレージ、失敗からの復旧経験
• データ構造、アルゴリズム、ソフトウェア設計、エンジニアリングのベストプラクティスなど、CSの基礎に関する深い知識

歓迎スキル

• 実際のセキュリティ・コンプライアンス上の制約下にある顧客向け／B2B SaaSプロダクトでAI機能をリリースした経験
• LLM／エージェントシステム向けのガードレール、安全性、ガバナンスフレームワークの経験（例：OWASP形式のエージェント向け脅威モデリングなど）
• LLM利用におけるコスト最適化の経験（コンテキスト圧縮、モデルルーティング、非フロンティアモデル、ゲートウェイなど）
• AI支援開発ツール（Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex）の活用に精通し、AIに委ねるタイミングと検証するタイミングを適切に判断する能力

言語要件

• 日本語：不問（歓迎）
• 英語：ビジネスレベル（TOEIC 700以上相当）
  • TOEIC 700以上相当の資格をお持ちでない場合、選考プロセス中に会社指定テストの受験が必要となる可能性

求める人物像

• 部門横断チームをリードした実績を伴う、優れた対人スキルとコミュニケーションスキル
• 他のエンジニアのメンタリングと成長支援への意欲
• 曖昧さを伴う影響の大きい取り組みを推進できる、高いオーナーシップと説明責任

職場環境

Money Forwardでは、ともに世界水準のサービスを創出できる環境を提供しており、皆さんをお迎えできることを楽しみにしています。

• 支給PCの仕様：最新CPUを搭載したPC（MacOSまたはWindows）の支給。業務要件に合わせたカスタムメイドPCや、最新OSへの入れ替えも可能
• 開発環境の充実制度：業務に必要な周辺機器（ディスプレイ、マウス、キーボードなど）を事務用品として購入可能。原則、標準製品（カタログ）から選択でき、条件を満たす場合は非標準製品も申請可能
• Money Forward Library：技術書から経営書まで、書籍を自由に借りられるライブラリー制度。希望する書籍は会社負担で購入可能
• Referral Driven：採用に関する会食費の負担。リファラル報奨制度あり
• 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費の一部負担