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みずほFG_LLMエンジニア【みずほ】

年収：応相談

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採用企業

部署・役職名	みずほFG_LLMエンジニア【みずほ】
職種	SE（Web・オープン系）その他（ローカリゼーション・QA等）プロジェクトマネージャー（Web・オープン系）
業種	銀行・信託銀行
勤務地	東京都
仕事内容	【募集背景】みずほフィナンシャルグループでは、中期的に1,000億円規模のデジタル投資を行い、デジタルを軸とした変革を推進しています。この取り組みは、みずほフィナンシャルグループのデジタル戦略・AI活用推進を担う《デジタル戦略部デジタル・AI推進室》が全社レベルで牽引しており、重点AIプロジェクトの旗振り役として推進する体制を敷いています。常時30〜40件のプロジェクトが同時並行で進行しており、すでにリリースと運用フェーズに入ったプロダクトも増えています。次の成長段階では、こうした取り組みをグループ全体へ広げ、業務改革と顧客価値につなげていくことが重要です。その実現に向けて、金融業務で求められる信頼性・安全性を満たすため、汎用LLMの活用に留まらず独自LLM（みずほLLM）の開発を進めています。オープンウェイトモデルをベースに社内ナレッジを活用し、学習・チューニングを組み合わせて継続的に性能を高めています。今後の展開を加速するため、データ設計から学習実装・評価・改善までを一気通貫で担うLLMエンジニアを募集します。【ポジションの魅力】 ①金融特化LLM「みずほLLM」の開発推進汎用LLMの活用に留まらず、金融業務で求められる専門性・信頼性を満たす独自LLM「みずほLLM」の開発を推進しています。社内ナレッジを活用した学習データ設計から、学習手法の検討、チューニングの実装・実行、性能分析までを一気通貫で担い、モデルを継続的に高度化できる点が魅力です。実務テストを前提に、より専門的な業務領域への展開につなげていくフェーズに参画できます。 ②品質と監査性を担保するLLMOps 金融機関でLLMを業務に組み込むには、モデル精度だけでなく、実務テスト設計、誤答検知、ログ設計、アクセス制御など運用面の統制が欠かせません。本ポジションでは、学習・評価に加えて運用ルール整備まで踏み込み、品質と監査性を満たした形でLLMを成立させます。技術とガバナンスの両面で意思決定し、運用に落とし込む経験が得られます。 ③適用先検討とプロダクト連携をリード LLM開発は、モデルを作るだけでは価値になりません。本ポジションは評価結果を踏まえた適用先の検討まで担い、業務支援アプリなどのプロダクトチームと連携しながら、LLMを業務価値へ接続します。モデル特性と業務要件を踏まえて適用方針を定め、現場で使われる形へつなげられる点が魅力です。【職務内容】生成AI／LLM（大規模言語モデル）の業務活用に向けて、データ整備からLLMの選定・構築、学習（チューニング）実装、技術評価、適用検討までを担い、業務改善につながるAIプロダクトを推進するポジションです。＜具体的な業務内容＞・生成AIの利活用に向けたデータの構造化・加工・分析などのデータエンジニアリング・モデル開発に必要なデータの特定、およびデータベース設計・LLM（大規模言語モデル）の選定、独自LLM（みずほLLM）のセットアップ・学習手法の検討を含む、チューニング（学習）の実装・実行および性能分析（技術評価）・LLMOpsとして、実務テスト設計と誤答検知、ログ・アクセス制御を含む運用ルール整備・評価結果を踏まえた適用先の検討と、プロダクトチームとの連携推進＜プロジェクト例＞・独自LLM（みずほLLM）の構築に向けた、社内ナレッジの整備・学習データ設計・継続事前学習／ファインチューニング／RAG等の手法比較と、最適な組み合わせの技術検証・金融特化LLMの継続的な精度向上とデプロイ・評価（銀行実務テスト（預金・融資・外為・財務分析等）にて評価実施中）・現場部署と連携しながら実務課題を特定し、独自学習の有効性を見極めつつ、要件整理からデータ収集、評価設計、学習試行までを実践・大規模学習を効率的に実行するため、AWS等での分散計算環境（クラスター）構築および運用に向けた技術検証＜プロダクト例＞・面談記録・議事録作成支援「めんきくん」・対面/オンラインMTGの面談記録ドラフトを作成するiOS/Webアプリケーション・スライド生成支援「みずほスライドジェネレーター」作成したいスライド内容を自然言語で指示すると、AIが構成を検討し、社内様式を反映したスライドを自動生成・営業ノウハウ形式知化「みずほAIインタビュアー」 AIがRMにインタビューし、営業ノウハウをナレッジ化。整理した知見はRAGの知識DBや独自LLMの学習データとして活用予定。・社内手続き検索支援「Wiz Search」事務・与信など膨大な社内情報から、社員の質問に関連する手続書やマニュアルをAIが検索し、回答を生成。＜技術情報（一部）＞・開発言語 TypeScript, Python ・フレームワーク Next.js, React, Vue.js, FastAPI, Streamlit, FastAPI ・AI関連ライブラリ Assistants API, Agents SDK, Strands Agents SDK, LangChain, LangGraph, Vertex AI ・インフラ・ミドルウェア AWS, S3, ECS, ElastiCache, Terraform, CDK, Bedrock, Bedrock Agentcore ・テスト Jest, Pytest, Playwright ・ツール GitHub, Teams, Slack, Jira, Confluence ・AIツール Anthrpic ClaudeCode, AWS Kiro, OpenAI Codex, Amazon Q Developer, Devin, Dify, v0 【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。・オフィス環境フリーアドレスとなり、席替えで気分転換できます。コミュニケーションが生まれやすいよう工夫しています。・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。
労働条件	■事務職員（※国内各地域および海外に隔地間転勤有）基本的な労働条件は次のとおりですが、部署により「フレックスタイム制」が適用される場合があります。勤務形態、その他の条件については、内定時までに明示いたします。【契約期間】期間の定めなし(経験によりプロフェッショナル契約（年俸制の1年更新）での提示になる場合がございます) 【試用期間】試用期間あり(6ヶ月)、給与は同額【勤務時間・休憩時間】始業時刻8時40分・終業時刻17時10分(所定労働時間7時間30分、休憩時間60分) ※勤務する部署においてフレックスタイム制が導入されている場合には、その時間運営に従う。【休日休暇)】土日、祝日、年末年始(12/31,1/2,1/3)、有給休暇(年間21日、但し初年度は採用月による)、その他特別休暇等あり。【時間外労働】時間外労働、休日勤務をさせることがある。【給与】 ①月給：当社規定による（能力・適性などにより決定） ②手当：通勤補給費全額支給、昼食費補助等 (*当社規定に基づく) ③時間外勤務手当：時間外勤務時間に応じて支払う。 ※管理監督者の場合は、時間外勤務、休日勤務については手当を支給しないものとする。【社会保険】雇用・労災・健康・厚生年金【福利厚生】各種社会保険完備、持株会制度、ベビーシッター育児割引制度、社員毎のニーズに応じた住宅関連制度、財産形成支援制度、余暇支援制度等【受動喫煙対策】屋内禁煙（屋内喫煙可能場所あり）
応募資格	【必須（MUST）】・自然言語処理、機械学習、生成AIのいずれかを用いた開発を、主担当として推進した経験・Python等を用いて、データ処理・検証・評価・改善を自ら実装した経験・LLMを活用したPoCや技術検証を通じて、業務活用・実装推進まで担った経験・SQL等を用いたデータ抽出・加工に加え、モデル開発に必要なデータ整備・構造化を設計した経験・関係者と連携しながら、技術検証から適用検討、実装推進まで一連で担った経験【歓迎（WANT）】・独自LLMや大規模言語モデルの構築、追加学習、改善を主担当または中核メンバーとして担った経験・ビッグデータを活用した分析業務、またはAIモデル開発を実務でリードした経験・RAG、検索、AIエージェント、VLM、OCR等を用いたシステムの開発・検証・改善経験・SageMaker、Azure ML、Databricks等の機械学習基盤を用いた、学習・評価・運用環境の構築経験・金融領域におけるデータ分析、またはAI活用の経験・英語文献・論文の調査を通じて、技術選定や改善方針の立案に活かした経験
アピールポイント	上場企業従業員数1000人以上シェアトップクラス
受動喫煙対策	喫煙室設置
更新日	2026/04/22
求人番号	8158418

採用企業情報

株式会社みずほフィナンシャルグループ

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