AIエンジニア/AI未経験OK／グループ全体のDXを推進／フルフレックス×リモートOK

【具体的な業務内容】 ・生成AI基盤（AWS Bedrock / Google Gemini / OpenAI）を用いたアジャイルPoCの開発・実行・評価 ・顧客サービス改善 / 新規サービス開発に向けたAIアプリの設計・実装・テスト ・LLM（大規模言語モデル）の選定や、LLMの評価・運用の仕組みづくり ・LLMの技術調査やLLMを活用した機能の開発、プロンプト設計・改善 ・LLM運用課題の特定、改善策の提案・最適化（AIテックリードと連携） ・テストデータ生成、データクレンジング、データ加工 【プロジェクト例】 ・技術検証（モデル／プラグイン等）：各種AIモデルやプラグインの活用検討、適用可否の評価 ・業務支援アプリの内製開発（AWS等クラウド上）：生成AIを活用した面談記録・議事録作成アプリ、社内手続きの照会ツール等の開発・PoC（技術検証） ・ローコード／ノーコード：開発ツールの試行利用と社内導入の検討 ・モデル高度化の検証：ファインチューニングを視野に入れた技術検証 ・同社独自モデル：独自モデルの構築および評価・実証 【やりがい】 ①ビジネスインパクトの大きさ 同社フィナンシャルグループの業務・顧客接点を、生成AI／AIエージェントで“現場の働き方ごと”変えていくポジションです。企画検証に留まらず、実際に使われ続けるプロダクトとして社内展開し、改善サイクルを回します。 「新しい技術を試す」ではなく、「価値に変える」ことがミッション。PoC→本番→継続改善まで一気通貫で関われます。 ②プロダクトの規模感 従業員35,000名以上が利用する業務改善プロダクトをはじめ、社内ユーザーの裾野が広いサービス開発に携われます。 30～40件規模のテーマが同時並行で進む環境のため、単一プロダクト開発だけでなく、複数案件を横串で支える共通化（設計・評価・運用の型化）にも挑戦できます。 デジタル戦略部内のテクノロジー開発チームを中核に、ビジネス部門と近い距離で“作って終わり”にしないプロダクト開発が前提です。 ③金融独自の独自性・複雑性 金融ならではの前提（セキュリティ／コンプライアンス／機密情報の取り扱い／出力品質・安全性への配慮）を踏まえた設計・実装が求められ、技術的に“難しいからこそ面白い”領域です。 LLM/RAG/マルチモーダルなどの技術を、制約の中で使える形に落とし込む力が鍛えられます。単なるツール導入ではなく、業務・データ・運用とセットで組み上げる実戦経験が積めます。 【働き方】 ・支給デバイス 業務用端末に加えて開発用端末、iPad、業務用スマホを支給しています。 開発用端末はMacbook Airを貸与しますので、スムーズな開発が可能です。 ・リモート勤務 出社・リモートのハイブリット勤務となり、柔軟な働き方が可能です。 ・休暇 積極的な休暇取得を推奨しています。有給休暇はもちろんのこと、スポット休暇（上期・下期に分けた連続休暇）、看護休暇（時間単位で取得可）、リフレッシュ休暇等があります。