バクラク事業

• Webフロントエンドを中心とした、フルスタックなプロダクト・基盤開発
• 既存プロダクトの機能開発・運用、および新規プロダクトの立ち上げ
• 特定分野におけるプロダクト開発チームのリード、およびメンバー支援
• Webフロントエンドの技術選定・設計方針策定

• プロダクトバリューの策定、浸透、バリューを根幹とし、顧客ニーズを鑑みた開発意思決定やロードマップ策定
• 市場環境、広げるべき顧客セグメントから、大局的な目線でのマイルストーンの落とし込み
• プロダクトを圧倒的に使いやすくするために、お客様の業務フローと多様な要望を深くヒアリング・理解した上での優先度整理、あるべき仕様への落とし込み
• 事業成長に伴う提供機能の変更や中止等、短期的には労力を伴うものの、中長期でお客様に価値提供をし続けられる強い意思に基づいた積極的な意思決定
• 新規プロダクトの立ち上げ、グロース
• セールスやカスタマーサクセスとの連携。ホスピタリティのある顧客対応
• カンファレンス及びイベント等への登壇・寄稿（行動指針『徳』を体現する行動やアウトプット）

• バックエンドを中心とした、フルスタックなプロダクト・基盤開発
• 既存プロダクトの機能開発・運用、および新規プロダクトの立ち上げ
• カンファレンス及びイベント等への登壇・寄稿（行動指針『徳』を体現する行動やアウトプット）

• バックエンドを中心とした、フルスタックなプロダクト・基盤開発
• 既存プロダクトの機能開発・運用、および新規プロダクトの立ち上げ
• 特定分野におけるプロダクト開発チームのリード、およびメンバー支援

テーマ：『AI・機械学習技術を活用したバクラクの機能開発および改善』

期間：応相談（詳細別記）

本インターンでは、バクラクのAI・機械学習部に実際にジョインいただき業務を遂行する形にて、AI・機械学習技術が企業においてどのように活用されているのか、LayerXの機械学習エンジニアがどのように働いているのかを体感いただき、これからの研究活動や就職活動、開発に活かしていただきたいと考えています。

具体的な取り組み内容は、これまでのご経験やご希望を伺いつつ、メンターと相談しつつ決定します。 参考までに関連する技術領域を記載します。

技術領域：画像処理、自然言語処理（LLMも含む）、Vison and Language、推薦システム、etc...

• 既存プロダクトや基盤機能の開発・運用、および新規プロダクトの立ち上げ
• 特定分野におけるプロダクト開発チームのリード、およびメンバー支援

ミッション LayerXのカスタマーサクセスチームの一員として、プロダクト導入時のお客様サポートをリードし、スムーズなオンボーディングを実現することで、お客様のビジネス価値の最大化を目指します。

主な業務

• オンボーディング：「プロダクトが業務フローに組み込まれ、継続的に利活用される状態」を迅速に構築するための導入・運用支援
• 顧客属性に応じたオンボーディング体制の整備・構築
• オンボーディングデータを元にしたカスタマーサクセス戦略の構築・改善
• オンボーディングデータの分析およびフィードバック（to マーケティング/IS/FS/開発チーム etc...）
• アダプション期のアプローチ（ex.クロスセル案件のトスアップ、解約防止施策の策定と実行）
• プロダクトチームへのフィードバック提供（顧客からの要望・改善案）

バクラクシリーズ初のFintechサービス「バクラクビジネスカード」の事業グロースを担います。

• 新規および既存のお客様に対してバクラクビジネスカードをご活用いただくためのアクションの実施・検討
• 顧客ニーズや業務フローのヒアリング、課題整理、プロダクトへのフィードバック
• 他のバクラクシリーズを併用した新たな提供価値の創出および、提供スキームの構築

• バクラクシリーズを横断する共通基盤の開発・運用
  • 認証/認可基盤、マスタデータ、監査機能、API基盤、各プロダクトが利用している共通機能群
• お客様の業務と多様な要望を深く理解した上での整理、あるべき仕様への落とし込み

事業成長を支えるバックオフィス業務の変革をリードいただきます。現状課題の特定から、AIとシステムを活用した最適なソリューションの企画・実装までを推進ください。

• 業務プロセスの自動化・効率化
  手動で行われている業務に対し、データ分析と技術的アプローチにより最小単位で回せる仕組みを構築します。 用途に応じて、ワークフロー自動化ツールやデータ基盤などを柔軟に組み合わせながら（例：LLM API、n8n、Zapier、BigQuery、Snowflake、Streamlitなど）、運用可能なかたちで業務を再設計・実装していきます。必要に応じて、自ら開発を行うこともあります。
• 内製ツール・自動化基盤の開発・運用
  社内向けの業務支援ツールやワークフロー基盤を構築し、社内システムとの連携や改善を継続的に進めます。
• データ活用による業務改善推進
  各種業務データやプロダクトログをもとに課題を特定し、根本から業務フローの見直しと仕組み化を行います。
• 最新AI技術の業務適用 生成AIやLLMなどの技術を積極的にキャッチアップし、オペレーションの高度化などに実用的に取り入れます。