【マネーフォワードグループ】AI×SaaS自社プロダクトのデータ化を支えるフルスタックエンジニア募集

AI×SaaS自社プロダクトのデータ化を支えるフルスタックエンジニア募集

AI×SaaSサービス「STREAMED」、請求書受領サービス『マネーフォワード クラウドインボイス』

3QDock520万円〜700万円全国・フルリモート, 東京都PHP, FuelPHP, AWS, MySQLフルリモート, 転勤なし, 学歴不問, 服装自由

STREAMED（ストリームド）」の開発・請求書受領サービス『マネーフォワード クラウドインボイス』の開発

STREAMED』のデータ化において、AIとシステムの繋ぎこみ、オペレーターが操作する画面や機能の作り込みと精度の改善のための各種条件の最適化を行なっています。また、『マネーフォワード クラウドインボイス』においても同様にサービスを提供する上での根幹となるデータ化の仕組みの開発を行っています。請求書の読み取りを行うため2023年10月より施行されるインボイス制度に対応した追加機能の開発も必要となります。一貫して、STREAMEDとマネーフォワードクラウドインボイスというプロダクトの価値の根幹となるシステムを作っています。 現在データ化システムのチームはフェーズの異なる2つのプロダクトのデータ化をしております。『STREAMED』はクラビス創業時から開発しているプロダクトです。そのためデータ化機能は既に多くのユーザーに利用されており、安定した稼働を続けるための改善が求められています。今後はデータ化のあり方を根本から見直す開発を予定しています。一方、『マネーフォワード クラウドインボイス』は2022年にリリースされたプロダクトです。プロダクト自体が価値を模索しているフェーズのためプロトタイプ的に柔軟に新しいデータ化機能を提供していく必要があります。今後は請求書に関連する新しい制度であるインボイス制度に対応するデータ化項目の追加機能の開発です。またどちらも共通のシステムでデータ化を行っていますが、そのシステム自体のデータベースや環境のバージョンアップも行っていきたいと考えています。 具体的には以下のような業務を期待しております。STREAMED向けデータ化システム・データ化処理の改善（生産性の改善のためのシステム改修や AI の組み込み等）・システム安定稼働のためのキャパシティ管理対応 マネーフォワードクラウドインボイス向けデータ化システム・データ化処理の改善（生産性の改善のためのシステム改修や AI の組み込み等）・データ化のためにオペレーターが入力を行う Webアプリの機能追加 / 改修・追加機能の要件定義、詳細設計、開発 データ化システムのチーム内でもSTREAMED向けのデータ化システムを開発するチームとマネーフォワードクラウドインボイス向けのデータ化システムを開発するチームに分かれており、入社後はご経験等によりアサインさせていただくチームを決定いたします。 ■開発環境・言語：PHP・フレームワーク：FuelPHP・データベース：MySQL・ソースコード管理：Github・その他：AWS

1名、リーダー1名、メンバー7名

AI×SaaSプロダクトの「STREAMED」を提供し、会計事務所の記帳業務の効率化を実現しています。「STREAMED」はAIとオペレーター入力を独自の方法で活用し、領収書やレシート等の紙を仕訳データに変換して返却するサービスです。データ化精度99.9％という正確さで、これまでユーザーが手入力で行っていた業務負担を6割を削減し、効率化を実現することができます。 クラビスは『STREAMED』と『マネーフォワードクラウド インボイス』2つのプロダクトを開発しています。どちらも会計に関わる紙などのアナログデータをAIやオペレータが中身を読み取り、会計に使えるデジタルデータへ変換するプロダクトです。デジタルデータに変換する際、AIと人力の入力を組み合わせることでスピードと精度を両立してデータ化していることが特徴です。 2017年にマネーフォワードのグループにジョイン後、100%子会社として安定した基盤をもとに事業を年130%近く成長させてきました。現在、『STREAMED』は全国の5000社以上の会計事務所に導入いただいており、顧客満足度も96.5%の評価をいただいております。また、22年8月に親会社であるマネーフォワードのプロダクトラインナップとして『マネーフォワード クラウドインボイス』をリリースいたしました。 今回募集するチームではこの2つのプロダクトのデータ化を行っており、プロダクトの中核を担うデータ化システムの開発を担っていただけるフルスタックエンジニアを募集しております。

AI で代替し効率化を行っています。繁忙期にはオペレータが数百名、一日に処理する画像は数十万枚の規模での稼働を行っており、人とAIを組み合わせて大きな規模で運用されるシステムの開発に携わることができます。また、自社サービスだからこそ、エンジニアがサービスの根幹や提供する仕組みそのものに触れることができ、他のWebシステム開発ではできない、サービスの中心に関わる開発ができることもやりがいの一つです。