求人情報詳細
NEW 株式会社みずほフィナンシャルグループ AIプロダクトエンジニア
正社員
1000万円
| 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500億円~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》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。 その中でも生成AI/AIエージェント領域では、デジタル戦略部テクノロジー開発チームが中核となり、ビジネス部門が抱える課題(みずほの重点領域)と向き合うプロジェクト推進チームと連携しながら、社内で出てくるテーマの検証(PoC)からプロダクト開発、本番運用・継続改善までを一気通貫で進めています。 実際に、従業員35,000名以上が使用する面談・会議録自動化「めんきくん」やスライド資料自動生成「スライドジェネレーター」などの社内外の業務・顧客接点を支えるプロダクトを展開してきました。現在(2026年1月時点)、30~40件のプロジェクトが同時並行で進行しており、開発ニーズは急速に増加しています。 スピード感ある価値検証に加え、セキュリティ・コンプライアンスや機密情報の取り扱い、出力品質・安全性(誤回答やハルシネーション等)への配慮など、金融機関ならではの前提を踏まえた設計・実装が求められます。 そのため、クラウド上での実装力を持ち、LLM/RAG/マルチモーダル等を組み合わせてプロトタイプを素早く形にしながら、検証結果を踏まえて改善を重ねられる開発体制の強化が必要になっています。 本ポジションでは、AIテックリードやプロダクト推進メンバーと並走しながら、生成AIアプリの設計・実装・テスト・運用改善までを担うWebアプリケーションエンジニアを増員します。 個別プロダクトの開発に加えて、複数プロジェクトで共通化できる観点(例:プロンプト設計、評価・検証の進め方、データ加工・連携、運用の型化など)を整え、同時多発するプロジェクト全体の開発スピードと品質を高めていくことが募集背景です。 ポジションの魅力 1ビジネスインパクトの大きさ みずほ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。 業務効率化だけでなく、提案高度化・判断支援など、価値の出しどころが広いのが特徴です。 「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。 責任あるAIの観点を持ちながら、スピード感ある価値検証も両立する。このバランス感覚こそ、金融×生成AIのど真ん中の経験になります。 業務内容 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 ・みずほ独自モデル:独自モデルの構築および評価・実証 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 ・リサーチ支援「みずほDeepResearch Advance」 ユーザの指示に応じてWeb上の膨大な情報をAIが検索・精査し、レポートを自動生成 ・営業支援「RM Studio」 営業担当者が1日~5日かけていた調査・資料作成を自動化。過去のお客さまとの打ち合わせ内容や、お客さま情報からAIエージェントが次の商談の資料を自動作成 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 |
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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。
【必要要件/must】下記いずれかに該当し、仕様が固まっていれば主体的に実装を行うことができる方 ・フロントエンド、バックエンドの開発経験(TypeScript、Python等) ・バックエンド、インフラの開発経験(Python、AWS、GCP、Azure等) ・AWS、Azure,GCP等のクラウド環境における開発経験 ・生成AIを活用し、業務効率化を通じたインパクトの大きな仕事に携わりたい方 【歓迎要件/want】 ・TypeScriptでモダンフレームワーク(Next.js、React等)を用いた開発経験 ・Pythonでフレームワーク(FastAPI、Flask,Django等)を用いた開発経験 ・生成AIを用いたシステムの開発経験 ・プロンプトエンジニアリングやチューニング経験 ・5名以上のチーム開発の経験があり、報連相を意識した業務遂行経験がある ・良いプロダクトづくりのために、意見を発しながら業務を行っていきたい方 ※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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| 推奨年齢 | 20代 30代 40代 | ||||||||||||
| 想定年収 | 600 万円 ~ 1300 万円 | ||||||||||||
| 勤務地 | 東京都 | ||||||||||||
| 勤務時間 | 【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 【時間外労働】 時間外労働、休日勤務をさせることがある |
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| 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)、その他特別休暇等があります | ||||||||||||
| 試用期間 | 6ヶ月 会社の判断により、延長する場合があります 試用期間中の雇用条件の変更はありません |
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| 昇給・給与 | 賞与 :年2回 | ||||||||||||
| 加入保険 | 各種社会保険完備(雇用保険・労災保険・健康保険・厚生年金保険) | ||||||||||||
| 受動喫煙対策の有無 | 有 屋内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)ただし事業所により異なる場合があります |
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| 企業データ |
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| 取材班による独自解説 | みずほグループの統括会社。 みずほ銀行、みずほ信託銀行、みずほ証券、アセットマネジメントOneなどが傘下。 ※(株)エリートネットワークHPに企業インタビューを掲載しております。是非ご覧ください。 ■グローバルキャリア戦略部 部長:デボラ・ヘーゼルトン 氏 https://www.elite-network.co.jp/interview_kigyo/104.html | ||||||||||||
| Recruiting No. | 01009299000073 |
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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
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- 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
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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)
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- 【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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