【業務概要】
グループ全体を対象としたAIによるデジタルトランスフォーメーションに向けて特に技術面から仕組みづくり、開発の指揮・管理、個別課題の解決を担っていただくポジション。

【職種内容】
・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

■ポジションの魅力
①ビジネスインパクトの大きさ
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。

■開発環境
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。