求人情報詳細
NEW 株式会社Finatextホールディングス ジュニアLLMエンジニア(未経験可)/株式会社ナウキャスト
正社員
| 仕事内容 | ■業務の概要 以下いずれかの業務を担当していただきます。 【具体的な業務内容】 1生成AIを用いたプロダクト(Data AI Solution事業) ・LLMを活用した業務システムの設計・開発 ・生成AIを活用したデータ基盤の構築 ・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援 2商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト(Real Estate Unit) ・不動産業界向けプロダクト(マイソク読み取り・SCスクレイピング・営業自動化など)の開発 ・LLMを活用した不動産データ解析および営業支援システムの開発 ・新規プロダクトにおける生成AIの活用検討・実装 3投資家向けソリューション(Financial Reserch Unit) ・LLMを活用した決算説明資料等からの定量指標の抽出、およびデータパイプラインの構築 ・決算速報レポートの自動生成(IR支援、Paid Research向け) ・投資判断に有用なデータ(ECサイトの商品単価や予約サイトの待ち時間等)のスクレイピング・構造化 ・Excel等の財務モデルとAIを連携させたレポーティング業務の自動化 4法人関連データの収集・構造化・プロダクト化(Data Holder Unit) ・データパイプライン構築:スクレイピングやOCR、LLMを組み合わせ、非構造化データ(有価証券報告書・適時開示・Webページ等)から情報を抽出・構造化するETL基盤の設計・運用 ・LLMOps/品質監視:LLMの確率的な出力に対する精度評価システムの構築および、モデル更新時の精度変化を継続的にモニタリングする監視体制の整備 ・品質保証の仕組み化:オペレーターによるチェックとAI自動評価を連携させ、大規模なデータ抽出における信頼性と効率性を両立する仕組み作り ■関わるサービス 【ナウキャスト】 <Finatext Advisory Assist> 資産運用業務に特化した営業支援基幹システムでFinatextホールディングスが提供するBaaS(Banking as a Service)の一環として、資産運用サービスに必要な一連の業務システムをAPIベースで提供しています。 このプロダクトでは、1stパーティーデータ×基幹システム×生成AIを融合させることで、金融機関の営業業務の高度化と効率化を実現しています。 ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ナウキャストと保険見直し本舗グループ、保険代理店の営業活動における生成AI活用で協業 https://nowcast.co.jp/news/20240905/ ・保険の法人営業をインテントデータと生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist for法人保険営業」を提供開始 https://finatext.com/fn/news/20250404 <SnowCast> モダンなデータ基盤を迅速かつ柔軟に構築できるフレームワークです。 データクラウド「Snowflake」をベースに、AI時代に対応したデータ基盤とデータオペレーション環境を構築可能。 各企業の業務や要件に合わせた柔軟な導入が可能で、エンタープライズのデータ活用基盤の立ち上げを効率化します。 ・ナウキャスト、AI時代のデータ基盤構築フレームワーク「SnowCast」提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20250530/ <その他プロジェクト事例> エンタープライズ企業との共創による実運用フェーズの生成AIプロジェクトにも多数取り組んでいます。 ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、エムエスティ保険サービスの社員専用生成AI環境「AI-MO」を構築 https://nowcast.co.jp/news/20250716/ ・ナウキャスト、東京海上アセットマネジメント社員専用の生成AIアプリケーション「TMAM AI」を開発 https://nowcast.co.jp/news/20250819/ <DataLensHub> 業界特化型の意思決定支援を行う、データ活用SaaSシリーズです。 ナウキャストが持つリアルタイムデータと外部データを掛け合わせ、特定業界の業務課題に対してデータドリブンな意思決定支援を行うSaaSプロダクトです。 潜在顧客や好条件物件の早期発見、商業用不動産市場の分析などに活用され、業務現場での実装が進んでいます。 ・ナウキャスト、確度の高い潜在顧客や好条件の物件をいち早く発掘する業界特化型のデータ活用SaaS「DataLensHub」シリーズを提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20250205/ ・DataLens店舗開発|商業用不動産市場におけるデータ可視化・分析SaaSの提供開始 https://lp.datalenshub.com/property 【ポジションの魅力】 ◎AI/LLMの専門性を深められる環境 ・社内活用のAI基盤構築や顧客向けプロダクト開発など、生成AI・LLMを活用した案件に集中できるポジションです。 ・AIを単なるRAGやテンプレート用途にとどめず、業務課題に特化したAIシステムの開発に注力できるほか、MCP、AIエージェント、長期メモリー、コンテキストエンジニアリングなど最先端技術にも直接携われます。 ◎フルスタック×裁量のある技術環境 ・データ基盤・クラウドインフラ整備、AI統合基盤構築、生成AIシステム開発まで一気通貫で担当可能です。 ・顧客とのPoCや本番導入も経験でき、金融など精度が求められる業界での実務経験を積むことができます。 ・また、自社で構築・運用するゼロレガシーなデータプラットフォームを活用し、技術的制約に縛られず最適なAIアーキテクチャを設計・実装し、顧客体験や業務効率化に直結させることが可能です。 ◎AI活用の高度化に挑戦 ・LLM/NLPやDocument AIに特化したチームの知見を共有しつつ、Human in the LoopやAIフロー設計の改善に主体的に関われます。 ・AIを活用した業務自動化や分析支援など、実務レベルで高度なAI活用に挑戦できます。 ◎柔軟な働き方と学習支援 ・フルリモート可、裁量労働制、年間12万円の学習支援制度や住宅手当などスキルアップと働きやすさを両立できます。 【技術スタック】 Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI 【Finatextグループとは】 Finatextグループは、「金融を"サービス"として再発明する」をミッションに掲げ、SaaS型の金融基幹システムの提供を通じて「組込型金融(エンベデッドファイナンス)」を可能にするFintech企業です。金融のDXを推進し、非金融事業者の金融サービスの参入障壁を下げることで、金融がもっと暮らしに寄り添う世の中の実現を目指しています。 【ナウキャストとは】 ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にのデータ利活用やDXを支援する企業です。 クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータの活用や今まで培われてきたデータ基盤構築や生成AIの経験を活かし、事業を展開しております。 直近ではファイナンシャルスタンダード株式会社様や、保険見直し本舗グループ様の業務効率化を生成AIで支援。 また、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティング株式会社様のデータ基盤構築やGYRO HOLDINGS株式会社様の、ビッグデータを活用した新規出店判断の意思決定支援など幅広い業界、また幅広い領域で最新の技術を用いながら支援を行っております。 【働き方】 ・オフィスへの出社、リモートなど日によって変更可能。 「午前はオフィスで働き、午後からはリモート」など柔軟に対応できます! ・業務開始/終了時間も柔軟に変更可能。保育園のお迎えなど、 ライフスタイルに合せて柔軟に業務時間帯を調整できます。 ・育児時間の取得も可能。生後1年未満の子を養育する方は、1日について2回、 各30分取得いただく事が可能です。 ※ポジションによっては業務時間帯が固定のポジションもございます。 ※株式会社ナウキャストでの採用となります |
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| 経験・資格 |
※求人情報の応募要件全てに該当しなくても、企業様に対して内々に打診したり相談することが可能な場合もございます。一つでも当てはまる方は前向きにご検討下さい。
【必須スキル】・Pythonを用いた開発経験 ・何らかの形でLLMを活用した経験 (ex,プロトタイプの制作、LLMに関連するブログ等の情報発信、コーディングエージェントを活用した開発経験 ・LLMエンジニアへの興味/関心 【歓迎スキル】 ・業務、個人問わず大規模言語モデルを用いた開発経験 ・自然言語処理や機械学習に関する基本的な知識および実務経験 ・AWS/Google Cloud/Azureなどクラウド環境での開発経験 ・データエンジニアリング、ETLプロセスの設計・開発経験 ・LLMのファインチューニング経験 【求める人物像】 ・顧客志向で開発ができる 常に顧客の求めているものが何かを考え、そこから逆算して開発の優先度を決めることができる。 ・プロダクトの成長にオーナーシップを持てる プロダクトの成長を自分ごととして捉え、プロダクトを通じて顧客に価値を提供することに夢中になれる。 プロダクトを成長させるためであれば、自分の担当範囲にこだわらず、担当外のことにも積極的に貢献できる。 ・人を巻き込み物事を推進できる 何か課題を解決する際に、1人で解決するのではなく、周囲のメンバーを巻き込み推進できる。 自分の成果ではなく、チームとしての成果を一番に考えることができる。 ・知的好奇心が旺盛で、学習を楽しめる エンジニアリング領域の学習はもちろん、プロダクトの改善に必要な様々な知識を貪欲にインプットできる。 学習した知識をそのままで終わらせず、業務に活かすことができる。 ・泥臭く細部にこだわることができる きれいなデータや、価値ある分析のために、データの隅々にまで気を配り、細かい作業を丁寧に進められる。 ※更なる詳細事項は、カウンセリング(面談)時にお伝えします。 |
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| 想定年収 | 500 万円 ~ 800 万円 | ||||||||||||
| 勤務地 | 東京都千代田区九段北1丁目8番10号 住友不動産九段ビル 9階 | ||||||||||||
| 勤務時間 | 固定みなし時間制・事業場外みなし労働制・役割経験により専門型裁量労働を適用(みなし労働時間8時間) ※固定残業時間40時間を含む |
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| 休日・休暇 | ・完全週休2日制(土日祝) ・有給休暇(入社月に応じた日数を、入社時に付与) ・連続休暇(年次有給休暇とは別に最大で連続5日間の休暇) ・年末年始休暇(12/30~1/3) ・慶弔休暇 ・特別休暇 |
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| 試用期間 | あり(3か月) | ||||||||||||
| 加入保険 | 各種社会保険完備 | ||||||||||||
| 受動喫煙対策の有無 | 有 屋内全面禁煙 |
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| 企業データ |
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| 取材班による独自解説 | リテール向けにモバイルサービスや投資関連のアルゴリズム等を提供するFintechベンチャー。 クラウド技術が普及する中で、いち早くクラウドベースの基幹システムを開発。従来のシステムより、安価に日常の様々なサービスに組み込まれた形で金融商品を提供することを可能にした。 次世代クラウド基幹システムの提供を通じて、金融業界の産業構造を「垂直統合型」から「水平統合型」への転換を目指している。 近年では、日本証券金融とパートナーシップを組み、個人投資家に株式の信用取引を正しく理解し、身近に感じてもらうためのスマートフォンアプリをリリース。 パートナー企業が大企業なので、SIerや受託企業に見られがちだが、サービスを立ち上げるところから対等な関係で開発を進めている。 ※日本証券金融がベンチャー企業と組んで、個人投資家向けにサービスを提供するのは初めて。 三菱UFJ銀行の資産運用プラットフォーム「Money Canvas」は、2021年12月のリリース以降、継続してプロジェクト支援している。 ●創業してからグループ全体での離職者がほとんどいないのが特徴。また、新しく加入した仲間には全力で成功させるように支えていく風土が醸成されている。 オフィスもワンフロアで社内にグループ全社員が集まっており、所属による帰属意識はなく、風通しの良い環境。 ●金融業界のDXを推進するという点で、社会貢献の意義は大きい。 役員陣が全員金融バックグラウンドを持つため、金融会社のイメージを持たれがちだが、実際はIT企業という認識が近い。 実際にバックグラウンドとして金融業界に知見がなくても問題なく、ゲーム業界出身者も入社している。ただ、個人で株式投資をしているなど、何らかの興味があったほうがベター。 | ||||||||||||
| Recruiting No. | 01008407000136 |
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- ネットサービス会社に勤務しながら、博士号(情報科学)を取得した30歳プロダクトマネージャー。バーチャルから飛び出し、リアルに挑戦したく自動車メーカーの商品企画部へ
- 前職
- 【東証プライム上場 SNS、ゲーム、メタバース等インターネットサービス老舗企業】
グループ会社出向 プラットフォーム事業本部 プロダクトチーム 3Dアバター配信アプリのプロダクトマネージャー(イベント施策の企画・機能開発等)
→プラットフォーム事業本部 売上改善チーム シニアマネージャー(KPI策定・達成管理、開発進行管理、北米アートチームとの制作プロジェクトリード等)
→プラットフォーム事業本部 プロダクトマネジメントチーム マネージャー(新規事業の立ち上げ、後継マネージャーの育成)
※社内の最優秀賞、CEO賞受賞
- 現職
- 【東証プライム上場 完成車メーカー】
プロダクト企画部 デジタルプロダクト開発における商品企画・プロダクトマネジメント
転職体験記を読む -
- 統計解析を研究した博士29歳。任期1年の特定助教から、財閥系総合重機メーカーのデータサイエンティストに転職成功
- 前職
- 【旧帝国大学 大学院】
経済学研究科の特定助教(研究テーマ:統計解析、機械学習、計量経済学)
- 現職
- 【東証プライム上場 財閥系 総合重機メーカー】
AI・データサイエンティスト(機械学習、深層学習、大規模言語モデル)
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- 工学博士29歳。バイオインフォマティクス解析技術を活かし、アカデミア(国立大学)から、AI活用データ解析に強みのテクノロジー企業に転職成功。
- 前職
- 【地方国立大学】
博士研究員(バイオインフォマティクス解析によるがん研究)
- 現職
- 【AIを活用したデータ解析や情報管理のソリューション企業】
AI事業本部 ライフサイエンス分野でのAI研究
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