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AIプラットフォームエンジニア◆AIの「知能」を支えるデータ基盤を創る。ペタバイト級の金融データを操るデータアーキテクト

年収：800万～ 1000万

採用企業案件

採用企業

部署・役職名	AIプラットフォームエンジニア◆AIの「知能」を支えるデータ基盤を創る。ペタバイト級の金融データを操るデータアーキテクト
職種	インフラエンジニアサーバーエンジニア（構築・運用）データベースエンジニア
業種	銀行・信託銀行
勤務地	東京都
仕事内容	【募集の背景】当社では現在、金融業界を革新する「次世代のAI金融サービス」の立ち上げを推進しています。このプロジェクトの核となるのは、お客様のあらゆるリクエストに対し、AIエージェントが自ら考え、最適なアクションを実行する自律的な仕組みです。その実現には、行内外に散在する膨大なデータ（トランザクション、ログ、非構造化データ等）を、AIが即座に理解・活用できる形へリアルタイムに変換し続ける「AIのための高度なデータ供給基盤」が不可欠です。金融機関の堅牢性と、AIのスピード感を両立させるこの難易度の高いアーキテクチャを、ゼロから設計・構築できるデータエンジニアを募集します。【主な業務内容】 Google Cloud (BigQuery, Vertex AI, Cloud Run) をフル活用し、AIエージェントの「記憶」と「神経」となるデータ基盤の開発・運用をリードしていただきます。　1.AIデータ基盤のアーキテクチャ設計・構築: 　　・AIエージェントが意思決定時に参照する「コンテキストストア（RAG基盤）」の構築。　　・構造化データ（BigQuery）と非構造化データ（ベクトルDB）を融合させた、マルチモーダルなデータレイクハウスの設計。　2.リアルタイム・データパイプラインの開発: 　　・Eventarc や Cloud Run を活用し、発生したイベントを即座にAIへ通知・連携するイベント駆動型パイプラインの実装。　　・外部情報の収集（スクレイピング）から、クレンジング、ベクトル化までを自動化するデータフローの構築。　3.金融グレードのセキュリティとデータガバナンス: 　　・SOC2/FISC等の基準に準拠した、VPC Service Controls 等による鉄壁のセキュリティ設計。　　・AIのハルシネーション（誤回答）を防ぐための、高品質なデータマネジメントとリネージ管理。【このポジションの魅力】　・分析レポートを出して終わりの仕事ではありません。自分が設計したデータ基盤の上で、AIエージェントが実際に金融業務（審査、取引判断など）を遂行する、ダイナミックなシステムに関われます。　・BigQuery, Vertex AI Vector Search, Cloud Run など、Google Cloudの最新サービスを組み合わせたモダンなクラウドネイティブ開発に没頭できます。　・「金融機関の厳格なセキュリティ要件」と「AI開発のアジリティ」という、一見相反する課題を技術力で解決する、市場価値の極めて高いスキルセットが身につきます。
労働条件	■勤務時間・8:50～17:15（休憩60分）　フレックス制度あり ※業務都合等により始業・終業時刻が変動することがあります。 ■契約期間・期間の定めなし ■定年・定年制　満65歳 ■試用期間・試用期間あり（6ヶ月） ■休日休暇・年間120日、土日祝祭日、年末年始休暇（12/31～1/3）・年次有給休暇14日～20日（勤続年数により付与、有給休暇の繰越制度有）・特別休暇(付与日数は入社時期により異なる) ・慶弔休暇、育児休暇、介護休暇、看護休暇等 ■給与・月給制、賞与制度有 ◆その他・最新で最先端オフィス環境・最先端で高セキュリティなオフィスツール・リモートワーク環境・様々な働き方に対応した勤務体系・退職積立金（退職ポイント制度）・グループ福利厚生の利用可（カフェテリアの無償利用、育児施設、各種イベントへの参加）・グループ主催（マラソン、ゴルフ、水泳等）のイベント参加・リロクラブ加入・パートナー（社員）の安全を最優先に考えた姿勢・施策（例：新型コロナウイルス発生における大規模なテレワーク態勢の実施、コロナワクチン職域接種の実施等）・通勤費支給・各種社会保険（健康保険、介護保険、厚生年金、雇用保険、労災保険）
応募資格	【必須（MUST）】・SQL を用いた大規模データの抽出・加工・パフォーマンスチューニングの実務経験・Python (Pandas, LangChain等) を用いたデータ処理またはバックエンド開発経験・Google Cloud (BigQuery, GCS, Cloud Run) または AWS/Azure でのデータ基盤構築経験・「データを使ってビジネス課題を解決したい」という強いエンジニアリング志向【歓迎（WANT）】・AI/LLM関連技術の経験: 　　- Vector DB（Vertex AI Vector Search, Pinecone等）を用いたRAG環境の構築経験　　- LangChain や LlamaIndex を用いたアプリケーション開発の知見・モダンなアーキテクチャ設計: 　　- Terraform 等のIaCツールを用いたインフラ構築経験　　- イベント駆動型アーキテクチャ（Event-driven architecture）の設計経験・高度なセキュリティ実装: 　　VPC Service Controls（Google Cloudのデータ漏洩防止機能）や IAM の詳細設計経験、SOC2対応の実務経験・データエンジニアリング: 　　- dbt 等のモダンデータスタックの使用経験　　- ストリーム処理（Dataflow, Pub/Sub, Kafka等）によるリアルタイム基盤の構築経験【キャリアパス】私たちは今、金融のあり方を根底から覆す「次世代の自律型AIサービス」を構築しています。前例のないプロジェクトだからこそ、過去の銀行員のような「決まったレール」は存在しません。皆さまの強みと志向に合わせて、キャリアを自由に拡張できるフィールドがあります。　・スペシャリストの道（Principal / Architect）: 技術を極め、Google CloudやAIアーキテクチャの第一人者として、業界全体の技術スタンダードを定義していく道。「技術で金融を変えた」という実績を刻めます。　・マネジメント・経営の道（VPoE / CTO）: 急拡大するエンジニア組織を牽引し、技術戦略の策定や組織づくりを通じて、経営の中枢に参画する道。　・ビジネス・事業開発の道（PdM / BizDev）: 自らが構築したAIプラットフォームという強力な武器を手に、新しい金融サービスの事業責任者（プロダクトオーナー）としてビジネスを創出する道。スタートアップのようなスピード感と、銀行の社会インフラとしての規模感を併せ持つ環境で、皆さまの志向に合わせたキャリアを柔軟に描くことができます。 ■「データを運ぶ人」から、「データの価値を最大化する人」へ【3年後】シニアデータエンジニア / アナリティクスエンジニアデータを単に整備するだけでなく、データアナリストやデータサイエンティストが使いやすい形にデータを加工・定義する「アナリティクスエンジニア」へと進化します。また、リアルタイム・ストリーミング処理など、より難易度の高い技術領域の第一人者となります。【5年後】データアーキテクトまたはデータサイエンティスト基盤志向: データアーキテクトとして、銀行全体のデータガバナンスや、全社横断的なデータ活用基盤のグランドデザインを担います。分析志向: 自身が構築した膨大なデータを活用し、高度な分析モデルを作成して経営課題を解決するデータサイエンティストへと職種転換し、活躍の幅を広げることも可能です。
アピールポイント	創立5年以内自社サービス・製品ありベンチャー企業女性管理職実績あり産休・育休取得実績あり年間休日120日以上新規事業マネジメント業務なし完全土日休みフレックスタイム
リモートワーク	可「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります
受動喫煙対策	喫煙室設置
更新日	2026/01/30
求人番号	6521987

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GMOあおぞらネット銀行株式会社

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