AI・MLエンジニア／金融（銀行・証券・保険・投資）の求人・転職情報
75件中の1〜50件を表示
株式会社三菱UFJ銀行
仕事内容
【業務内容】
「企業変革の加速」に向け、業務効率化や収益向上など行内各部の課題解決に重点を置き、AI/BI/ローコード・ノーコードソリューションを活用したDX施策の企画・推進を担っていただきます。
具体的な担当プロジェクトは、ご経験・スキルに応じて決定します。
主な業務内容は以下の通りです。
・ユーザーによるAI/BI/ローコード・ノーコードソリューションを活用した業務効率化ツールの導入・実装支援
・ユーザー要件を踏まえた、AI/BI/ローコード・ノーコードソリューションを用いた業務効率化ツールの企画・作成
・業務課題の発掘・整理、課題解決に向けたPoCの実施、および所管ソリューションの管理
※AI＝ChatGPT Enterprise、Copilotをはじめとする生成AIツール
※BI＝Tableau
※ローコード・ノーコード＝Microsoft Power Platform
【役割】
AI/BI/ローコード・ノーコードソリューションを活用した業務効率化案件において、ユーザー実装支援やシステム開発推進を担っていただきます。
また、経験・スキルに応じて、ビジネスアナリスト（BA）やプロジェクトマネージャー（PM）の役割も担っていただきます。
・ユーザー実装支援：要件整理、実装方針整理、ツール作成支援、リリースまでの推進
・システム開発推進：要件定義、設計、業務アプリ作成、テスト、リリースまでの推進
・ビジネスアナリスト（BA）：要件定義や事務・システム設計の主導、必要に応じた開発標準や管理方針の策定・実装
・プロジェクトマネージャー（PM）：実務レベルでのロードマップ策定、実行計画の立案・推進
【魅力とキャリアパス】
・約240名規模、30代中心の風通しの良いフラットな組織です。
・中途採用比率は約50％で、今後も拡大予定。DX人材向けの人事制度があります。
・通年カジュアルな服装、週2日在宅勤務など柔軟な働き方が可能です。
・データ基盤やDX人材育成など、本募集枠以外の業務にも関わる機会があります。
【参考資料】
■部門説明動画
・前半：【三菱UFJ銀行 現役社員インタビュー】SIerからの転職理由は？入社後のギャップは？AI・データの最前線で活躍するデジタル戦略統括部のリアル【メガバンク／大企業転職／キャリアアップ／DX／IT転職】
・後半：【三菱UFJ銀行 現役面接官が語る】求める人材や入社前に覚悟すべきことは？AI・データの最前線で挑む仕事とやりがいに迫る【メガバンク／転職活動／面接対策／働き方／リモートワーク／キャリアアップ】
■参考記事
・データマネジメントの価値創造への取り組み
https://enterprisezine.jp/article/detail/24111
・インタビュー記事：MUFGとSakana AIが挑む真の“AI実装”への青写真
https://wired.jp/article/mufg-sakana-ai-interview/
・インタビュー記事：AIで創る銀行業務の次世代化
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0130/
・ MUFG×Sakana AI ─ 金融グループが描く、生成AI活用の未来像【MUFG
Startup Summitレポート】
https://www.ip.mufg.jp/ja/insights/mag-6m-hr/
・ MUFG版「ChatGPT」の開発秘話DX化を加速させる新たなオープンイノ
ベーション
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0112/index.html
・ 三菱UFJ銀行、OpenAIと戦略的なコラボレーションにかかる契約を締結
https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP699406_S5A111C2000000/?msockid=0fd47003f775625c3e8d66bbf65763a0
・三菱UFJがOpenAIと仕掛ける「AI金融サービス」の全貌。エムットや新デジタルバ
ンクでも協力
https://www.businessinsider.jp/article/2511-mufg-openai-collaboration-four-ai-services/
・「4万人利用」の社内AI「AI-bow（アイボウ）」を生んだ司令塔の正体
https://www.axc.ne.jp/insights/article/company/7291/
・若手行員が語るMUFGのデジタル領域で働く魅力
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0121/
・【MUFG】生成AI活用で全行DXを推進する行員に密着【27卒】｜メイキャリ就活vol.1451
【弊社独占インタビュー】
執行役員 CDO 兼 デジタル戦略統括部長の江見 盛人氏へ独占インタビューを実施いたしました。
全社として目指すデータドリブン経営の姿やデジタル戦略統括部にジョインする醍醐味についてお話いただきましたので、ぜひご一読ください。
https://www.jac-recruitment.jp/company/bk.mufg/interview01/
「企業変革の加速」に向け、業務効率化や収益向上など行内各部の課題解決に重点を置き、AI/BI/ローコード・ノーコードソリューションを活用したDX施策の企画・推進を担っていただきます。
具体的な担当プロジェクトは、ご経験・スキルに応じて決定します。
主な業務内容は以下の通りです。
・ユーザーによるAI/BI/ローコード・ノーコードソリューションを活用した業務効率化ツールの導入・実装支援
・ユーザー要件を踏まえた、AI/BI/ローコード・ノーコードソリューションを用いた業務効率化ツールの企画・作成
・業務課題の発掘・整理、課題解決に向けたPoCの実施、および所管ソリューションの管理
※AI＝ChatGPT Enterprise、Copilotをはじめとする生成AIツール
※BI＝Tableau
※ローコード・ノーコード＝Microsoft Power Platform
【役割】
AI/BI/ローコード・ノーコードソリューションを活用した業務効率化案件において、ユーザー実装支援やシステム開発推進を担っていただきます。
また、経験・スキルに応じて、ビジネスアナリスト（BA）やプロジェクトマネージャー（PM）の役割も担っていただきます。
・ユーザー実装支援：要件整理、実装方針整理、ツール作成支援、リリースまでの推進
・システム開発推進：要件定義、設計、業務アプリ作成、テスト、リリースまでの推進
・ビジネスアナリスト（BA）：要件定義や事務・システム設計の主導、必要に応じた開発標準や管理方針の策定・実装
・プロジェクトマネージャー（PM）：実務レベルでのロードマップ策定、実行計画の立案・推進
【魅力とキャリアパス】
・約240名規模、30代中心の風通しの良いフラットな組織です。
・中途採用比率は約50％で、今後も拡大予定。DX人材向けの人事制度があります。
・通年カジュアルな服装、週2日在宅勤務など柔軟な働き方が可能です。
・データ基盤やDX人材育成など、本募集枠以外の業務にも関わる機会があります。
【参考資料】
■部門説明動画
・前半：【三菱UFJ銀行 現役社員インタビュー】SIerからの転職理由は？入社後のギャップは？AI・データの最前線で活躍するデジタル戦略統括部のリアル【メガバンク／大企業転職／キャリアアップ／DX／IT転職】
・後半：【三菱UFJ銀行 現役面接官が語る】求める人材や入社前に覚悟すべきことは？AI・データの最前線で挑む仕事とやりがいに迫る【メガバンク／転職活動／面接対策／働き方／リモートワーク／キャリアアップ】
■参考記事
・データマネジメントの価値創造への取り組み
https://enterprisezine.jp/article/detail/24111
・インタビュー記事：MUFGとSakana AIが挑む真の“AI実装”への青写真
https://wired.jp/article/mufg-sakana-ai-interview/
・インタビュー記事：AIで創る銀行業務の次世代化
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0130/
・ MUFG×Sakana AI ─ 金融グループが描く、生成AI活用の未来像【MUFG
Startup Summitレポート】
https://www.ip.mufg.jp/ja/insights/mag-6m-hr/
・ MUFG版「ChatGPT」の開発秘話DX化を加速させる新たなオープンイノ
ベーション
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0112/index.html
・ 三菱UFJ銀行、OpenAIと戦略的なコラボレーションにかかる契約を締結
https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP699406_S5A111C2000000/?msockid=0fd47003f775625c3e8d66bbf65763a0
・三菱UFJがOpenAIと仕掛ける「AI金融サービス」の全貌。エムットや新デジタルバ
ンクでも協力
https://www.businessinsider.jp/article/2511-mufg-openai-collaboration-four-ai-services/
・「4万人利用」の社内AI「AI-bow（アイボウ）」を生んだ司令塔の正体
https://www.axc.ne.jp/insights/article/company/7291/
・若手行員が語るMUFGのデジタル領域で働く魅力
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0121/
・【MUFG】生成AI活用で全行DXを推進する行員に密着【27卒】｜メイキャリ就活vol.1451
【弊社独占インタビュー】
執行役員 CDO 兼 デジタル戦略統括部長の江見 盛人氏へ独占インタビューを実施いたしました。
全社として目指すデータドリブン経営の姿やデジタル戦略統括部にジョインする醍醐味についてお話いただきましたので、ぜひご一読ください。
https://www.jac-recruitment.jp/company/bk.mufg/interview01/
求める経験 / スキル
【必須スキル】
以下いずれか
・生成AIに関する技術知見を有し、継続的にキャッチアップできること。自身での開発経験は必須ではないものの、技術の原理や仕組みを理解したうえで業務での実現性を判断できること
・BIツール「Tableau」を活用した業務経験
・ローコード/ノーコードソリューション (PowerPlatform等) を利用した業務アプリを作成した経験がある方
・基本的なBPRの推進方法を理解している方
【歓迎スキル/経験】
・AI・機械学習関連の開発経験
・「Salesforce 認定 Tableau データアナリスト(旧 Tableau Certified Data Analyst)」の資格保有
・PowerPlatform以外のローコード/ノーコードソリューション (RPA, Python等) を使った施策経験
・金融機関での業務経験
以下いずれか
・生成AIに関する技術知見を有し、継続的にキャッチアップできること。自身での開発経験は必須ではないものの、技術の原理や仕組みを理解したうえで業務での実現性を判断できること
・BIツール「Tableau」を活用した業務経験
・ローコード/ノーコードソリューション (PowerPlatform等) を利用した業務アプリを作成した経験がある方
・基本的なBPRの推進方法を理解している方
【歓迎スキル/経験】
・AI・機械学習関連の開発経験
・「Salesforce 認定 Tableau データアナリスト(旧 Tableau Certified Data Analyst)」の資格保有
・PowerPlatform以外のローコード/ノーコードソリューション (RPA, Python等) を使った施策経験
・金融機関での業務経験
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
勤務地
東京都
想定年収
650 万円 ~ 1,300 万円
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
株式会社三菱UFJ銀行
仕事内容
【業務内容】
健全なAI利活用を行うためのリスク管理・ガバナンス態勢の企画・推進
【業務詳細】
・行内の各リスク所管部署と協働し、AIの利活用に必要となるリスク管理を企画立案
・AI管理に関するガバナンスフレームワーク（含む手続きや管理プロセス）の検討
・AI利活用のユースケースに対するリスク評価と適切なリスク対策の提案・導入支援
・規制要件や業界標準に基づくコンプライアンスの確保
・経営陣を含むステークホルダーとの連携やAIリスクリテラシーの教育・啓発活動の実施
【参照記事】
当部門に所属するキャリア入行社員のインタビュー記事になります。
・データ戦略の全体感について
https://www.mysite.bk.mufg.jp/career/crosstalk/03/
・データマネジメント領域について
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0131/
【弊社独占インタビュー】
執行役員 CDO 兼 デジタル戦略統括部長の江見 盛人氏へ独占インタビューを実施いたしました。
全社として目指すデータドリブン経営の姿やデジタル戦略統括部にジョインする醍醐味についてお話いただきましたので、ぜひご一読ください。
https://www.jac-recruitment.jp/company/bk.mufg/interview01/
健全なAI利活用を行うためのリスク管理・ガバナンス態勢の企画・推進
【業務詳細】
・行内の各リスク所管部署と協働し、AIの利活用に必要となるリスク管理を企画立案
・AI管理に関するガバナンスフレームワーク（含む手続きや管理プロセス）の検討
・AI利活用のユースケースに対するリスク評価と適切なリスク対策の提案・導入支援
・規制要件や業界標準に基づくコンプライアンスの確保
・経営陣を含むステークホルダーとの連携やAIリスクリテラシーの教育・啓発活動の実施
【参照記事】
当部門に所属するキャリア入行社員のインタビュー記事になります。
・データ戦略の全体感について
https://www.mysite.bk.mufg.jp/career/crosstalk/03/
・データマネジメント領域について
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0131/
【弊社独占インタビュー】
執行役員 CDO 兼 デジタル戦略統括部長の江見 盛人氏へ独占インタビューを実施いたしました。
全社として目指すデータドリブン経営の姿やデジタル戦略統括部にジョインする醍醐味についてお話いただきましたので、ぜひご一読ください。
https://www.jac-recruitment.jp/company/bk.mufg/interview01/
求める経験 / スキル
【必須スキル】
・金融業界や類似業界でのリスク管理・コンプライアンス領域の知識と実務経験
・リスク関連や技術的な内容を、経営や推進サイドに分かり易く伝えられるコミュニケーションスキル
・変化の速い領域にアップデートを続ける意欲、AIの利活用とリスク管理を伴走させていくマインドセット
【歓迎スキル】
・リスク・セキュリティ領域での認定資格（CISA、CISM、CISSP、安全確保支援士ほか）
・AI・機械学習に関する基礎的な知識
・システム開発案件に対するリスク評価の実務経験
・社内外のステークホルダーに対する教育・啓発活動の経験
・金融業界や類似業界でのリスク管理・コンプライアンス領域の知識と実務経験
・リスク関連や技術的な内容を、経営や推進サイドに分かり易く伝えられるコミュニケーションスキル
・変化の速い領域にアップデートを続ける意欲、AIの利活用とリスク管理を伴走させていくマインドセット
【歓迎スキル】
・リスク・セキュリティ領域での認定資格（CISA、CISM、CISSP、安全確保支援士ほか）
・AI・機械学習に関する基礎的な知識
・システム開発案件に対するリスク評価の実務経験
・社内外のステークホルダーに対する教育・啓発活動の経験
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
株式会社三菱UFJ銀行
仕事内容
【業務内容】
以下、共通業務をベースとして①②いずれかの業務をお任せいたします。
[共通]
・金融業務における部門・業務を横断した立場でのAI利活用した顧客向けサービス、または業務効率化ツールの企画立案、PoC推進、開発推進
・施策推進に当たって、社内の関係各部との折衝や合意形成
・パートナー企業やベンダとのステークスホルダーとの折衝、合意形成
①プロジェクト企画・PoC
・AIを含む、新技術ソリューション群の最適解を提案しプロジェクトを組成
・PoC計画の立案と遂行管理
・PoC実施に当たっての関係先部署との折衝
②本番開発
・既存 or 新規システムへのAI機能部分の要件定義を行い、開発部署もしくはベンダと連携しながら設計・開発・試験を推進
・AI特有のリスク評価とそれぞれの対策をシステム面・プロセス面で実施
・ITシステムとして機能・非機能の要件定義と品質担保を実施
【業務詳細】
・金融業務における部門・業務を横断した立場でのAI、機械学習利活用の企画立案
・AIを含む、新技術ソリューション群の最適解を提案しプロジェクトを組成
・プロジェクトマネジメント全般
・関係各部、データサイエンティスト、エンジニア、パートナー企業をはじめとしたステークスホルダーとの折衝、合意形成
【配属部署】
デジタル戦略統括部 AI・データ推進Gr
【参照記事】
■部門説明動画
・前半：【三菱UFJ銀行 現役社員インタビュー】SIerからの転職理由は？入社後のギャップは？AI・データの最前線で活躍するデジタル戦略統括部のリアル【メガバンク／大企業転職／キャリアアップ／DX／IT転職】
・後半：【三菱UFJ銀行 現役面接官が語る】求める人材や入社前に覚悟すべきことは？AI・データの最前線で挑む仕事とやりがいに迫る【メガバンク／転職活動／面接対策／働き方／リモートワーク／キャリアアップ】
■参考記事
・インタビュー記事：MUFGとSakana AIが挑む真の“AI実装”への青写真
https://wired.jp/article/mufg-sakana-ai-interview/
・インタビュー記事：AIで創る銀行業務の次世代化
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0130/
・ MUFG×Sakana AI ─ 金融グループが描く、生成AI活用の未来像【MUFG
Startup Summitレポート】
https://www.ip.mufg.jp/ja/insights/mag-6m-hr/
・ MUFG版「ChatGPT」の開発秘話DX化を加速させる新たなオープンイノ
ベーション
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0112/index.html
・ 三菱UFJ銀行、OpenAIと戦略的なコラボレーションにかかる契約を締結
https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP699406_S5A111C2000000/?msockid=0fd47003f775625c3e8d66bbf65763a0
・三菱UFJがOpenAIと仕掛ける「AI金融サービス」の全貌。エムットや新デジタルバ
ンクでも協力
https://www.businessinsider.jp/article/2511-mufg-openai-collaboration-four-ai-services/
・「4万人利用」の社内AI「AI-bow（アイボウ）」を生んだ司令塔の正体
https://www.axc.ne.jp/insights/article/company/7291/
・若手行員が語るMUFGのデジタル領域で働く魅力
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0121/
【弊社独占インタビュー】
執行役員 CDO 兼 デジタル戦略統括部長の江見 盛人氏へ独占インタビューを実施いたしました。
全社として目指すデータドリブン経営の姿やデジタル戦略統括部にジョインする醍醐味についてお話いただきましたので、ぜひご一読ください。
https://www.jac-recruitment.jp/company/bk.mufg/interview01/
以下、共通業務をベースとして①②いずれかの業務をお任せいたします。
[共通]
・金融業務における部門・業務を横断した立場でのAI利活用した顧客向けサービス、または業務効率化ツールの企画立案、PoC推進、開発推進
・施策推進に当たって、社内の関係各部との折衝や合意形成
・パートナー企業やベンダとのステークスホルダーとの折衝、合意形成
①プロジェクト企画・PoC
・AIを含む、新技術ソリューション群の最適解を提案しプロジェクトを組成
・PoC計画の立案と遂行管理
・PoC実施に当たっての関係先部署との折衝
②本番開発
・既存 or 新規システムへのAI機能部分の要件定義を行い、開発部署もしくはベンダと連携しながら設計・開発・試験を推進
・AI特有のリスク評価とそれぞれの対策をシステム面・プロセス面で実施
・ITシステムとして機能・非機能の要件定義と品質担保を実施
【業務詳細】
・金融業務における部門・業務を横断した立場でのAI、機械学習利活用の企画立案
・AIを含む、新技術ソリューション群の最適解を提案しプロジェクトを組成
・プロジェクトマネジメント全般
・関係各部、データサイエンティスト、エンジニア、パートナー企業をはじめとしたステークスホルダーとの折衝、合意形成
【配属部署】
デジタル戦略統括部 AI・データ推進Gr
【参照記事】
■部門説明動画
・前半：【三菱UFJ銀行 現役社員インタビュー】SIerからの転職理由は？入社後のギャップは？AI・データの最前線で活躍するデジタル戦略統括部のリアル【メガバンク／大企業転職／キャリアアップ／DX／IT転職】
・後半：【三菱UFJ銀行 現役面接官が語る】求める人材や入社前に覚悟すべきことは？AI・データの最前線で挑む仕事とやりがいに迫る【メガバンク／転職活動／面接対策／働き方／リモートワーク／キャリアアップ】
■参考記事
・インタビュー記事：MUFGとSakana AIが挑む真の“AI実装”への青写真
https://wired.jp/article/mufg-sakana-ai-interview/
・インタビュー記事：AIで創る銀行業務の次世代化
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0130/
・ MUFG×Sakana AI ─ 金融グループが描く、生成AI活用の未来像【MUFG
Startup Summitレポート】
https://www.ip.mufg.jp/ja/insights/mag-6m-hr/
・ MUFG版「ChatGPT」の開発秘話DX化を加速させる新たなオープンイノ
ベーション
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0112/index.html
・ 三菱UFJ銀行、OpenAIと戦略的なコラボレーションにかかる契約を締結
https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP699406_S5A111C2000000/?msockid=0fd47003f775625c3e8d66bbf65763a0
・三菱UFJがOpenAIと仕掛ける「AI金融サービス」の全貌。エムットや新デジタルバ
ンクでも協力
https://www.businessinsider.jp/article/2511-mufg-openai-collaboration-four-ai-services/
・「4万人利用」の社内AI「AI-bow（アイボウ）」を生んだ司令塔の正体
https://www.axc.ne.jp/insights/article/company/7291/
・若手行員が語るMUFGのデジタル領域で働く魅力
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0121/
【弊社独占インタビュー】
執行役員 CDO 兼 デジタル戦略統括部長の江見 盛人氏へ独占インタビューを実施いたしました。
全社として目指すデータドリブン経営の姿やデジタル戦略統括部にジョインする醍醐味についてお話いただきましたので、ぜひご一読ください。
https://www.jac-recruitment.jp/company/bk.mufg/interview01/
求める経験 / スキル
【必須スキル】
AIや機械学習を用いたITシステムに関するプロジェクトにおいて、以下のいずれかを1つでも満たされている方
・事業会社での新機能・新業務の企画立案やプロジェクト推進のご経験
・Slerやコンサルとしての要件定義・設計・開発のご経験
・不確実性の高いPoCや業務改善検討のご経験
【歓迎スキル】
・金融業界、金融システムに関する知識・経験
・AIを利用した機能のプロダクトマネジメント経験、もしくは運用・性能改善の経験
・社内外の関係者と協力関係を構築するコミュニケーション能力とチームワークを意識した業務遂行能力
・AI・データ分析に関する技術知見および継続的なキャッチアップ
AIや機械学習を用いたITシステムに関するプロジェクトにおいて、以下のいずれかを1つでも満たされている方
・事業会社での新機能・新業務の企画立案やプロジェクト推進のご経験
・Slerやコンサルとしての要件定義・設計・開発のご経験
・不確実性の高いPoCや業務改善検討のご経験
【歓迎スキル】
・金融業界、金融システムに関する知識・経験
・AIを利用した機能のプロダクトマネジメント経験、もしくは運用・性能改善の経験
・社内外の関係者と協力関係を構築するコミュニケーション能力とチームワークを意識した業務遂行能力
・AI・データ分析に関する技術知見および継続的なキャッチアップ
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
株式会社三菱UFJ銀行
仕事内容
【業務内容】
業務課題の掘り起しからAIや機械学習で解決できる課題への落とし込み、モデル作成～評価、システム実装、運用まで一気通貫でご担当いただきます。
《具体的な業務内容》
下記いずれかまたは複数の業務をご担当いただきます。
・社内外の様々なデータの分析を通じた市場業務高度化に関する施策立案
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた市場業務の高度化・効率化
・OSSやAWSのマネージドサービスを活用したデータ分析基盤の構築・拡張
《プロジェクト例》
- トレーディング部署へのヘッジ戦略、アルゴリズム提供
- セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
- 自然言語処理、音声認識を活用した市場事務高度化
- ALM・CPM（信用ポートフォリオ管理）高度化
- マーケット予測や大規模言語モデル(LLM)の調査、研究
- Amazon SageMaker, Amazon Bedrock, Langfuse等を活用したMLOps基盤の構築・改善
- 国内外ビックテック、スタートアップの調査、協働
＜業務内容備考＞
雇い入れ直後：上記参照
変更の範囲 ：会社の定める業務
【配属部署／体制】
市場企画部 市場エンジニアリング室 DX推進Gr ※20~40代、約10名のメンバーが在籍
【部署概要】
市場事業本部の目指す姿を実現し、常に変化の先頭に立ち、お客様と市場をつなぎ最適なソリューションを提供するために、IT・デジタル・クオンツ関連業務全般の戦略立案・総合調整および総括機能を発揮し、グローバルスキル・ノウハウをフル活用できる体制整備と運用を担っています。
【募集背景】
市場エンジニアリング室は、為替や債券などの三菱ＵＦＪ銀行の市場ビジネスを支えるシステムの企画・開発推進を担う部署です。変化の早い市場系ビジネスにおいて、意思決定の高度化、業務プロセスの変革を通じた業務効率化、収益性の向上を実現するため、2021年からデータ分析業務、AIや機械学習を用いたモデルの内製開発を組織的に進めています。今回はチーム拡大や案件の高度化に伴い、AIエンジニアを募集します。
【このポジションの魅力】
・世界最大級の総合金融グループの中核を担う当行で、大きな裁量とスピード感を持って案件創出からモデル実装、運用まで携われます。PoC止まりではなく、様々なプロジェクトが実際に運用されており、成果の創出に貢献できます。
・市場ビジネスの特性上、個社のミクロな経済活動とマクロな市場動向双方の分析に関われます。取引・財務・市場・ニュースなどのデータから顧客課題を見出し、業務部門と一体となって分析から解決策の実現までを担えます。
・データ分析環境が整っているため、顧客情報などの銀行内の大量のデータに対し、OSSやAWSマネージドサービスを活用した柔軟な分析やMLOpsサイクルを自律的に回せます。
・AI駆動開発(Claude Opus 4.7, Skills等)やGithub ActionsによるCI/CD等、組織的な開発プラクティスの醸成が可能です。
・OSSコミットや外部の登壇・書籍購入費の補助など、アウトリーチ活動を積極的に推奨しています。海外にてAI領域の著名な教授の講演に参加するなど、最新の技術動向に触れる機会も設けています。
【働き方】
・全員にモバイルPCと業務用スマホが支給され、在宅勤務の柔軟な活用が可能です。当チームでは週2日は出社、その他は在宅勤務と出社を選択可能です。
・オフィスはフリーアドレス制度のため、メンバー間やユーザー部署等とのコミュニケーションが取りやすく、活気にあふれています。
・部として年間16日以上の休暇取得を推奨しており、ライン内でプロジェクトの繁閑等を見ながら計画的に休暇を取得しています。
・男性の育児参画も強く推奨され、2歳未満の子どもがいる男性行員は、上記に加えて10営業日の短期育児休業が取得可能です。
【キャリアパス】
AIエンジニアとして専門性を深めることはもちろんのこと、ご希望や適正に応じて、トレーディング部署などの他部署や子会社へ移動し、業務の幅を広げることも可能です。
業務課題の掘り起しからAIや機械学習で解決できる課題への落とし込み、モデル作成～評価、システム実装、運用まで一気通貫でご担当いただきます。
《具体的な業務内容》
下記いずれかまたは複数の業務をご担当いただきます。
・社内外の様々なデータの分析を通じた市場業務高度化に関する施策立案
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた市場業務の高度化・効率化
・OSSやAWSのマネージドサービスを活用したデータ分析基盤の構築・拡張
《プロジェクト例》
- トレーディング部署へのヘッジ戦略、アルゴリズム提供
- セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
- 自然言語処理、音声認識を活用した市場事務高度化
- ALM・CPM（信用ポートフォリオ管理）高度化
- マーケット予測や大規模言語モデル(LLM)の調査、研究
- Amazon SageMaker, Amazon Bedrock, Langfuse等を活用したMLOps基盤の構築・改善
- 国内外ビックテック、スタートアップの調査、協働
＜業務内容備考＞
雇い入れ直後：上記参照
変更の範囲 ：会社の定める業務
【配属部署／体制】
市場企画部 市場エンジニアリング室 DX推進Gr ※20~40代、約10名のメンバーが在籍
【部署概要】
市場事業本部の目指す姿を実現し、常に変化の先頭に立ち、お客様と市場をつなぎ最適なソリューションを提供するために、IT・デジタル・クオンツ関連業務全般の戦略立案・総合調整および総括機能を発揮し、グローバルスキル・ノウハウをフル活用できる体制整備と運用を担っています。
【募集背景】
市場エンジニアリング室は、為替や債券などの三菱ＵＦＪ銀行の市場ビジネスを支えるシステムの企画・開発推進を担う部署です。変化の早い市場系ビジネスにおいて、意思決定の高度化、業務プロセスの変革を通じた業務効率化、収益性の向上を実現するため、2021年からデータ分析業務、AIや機械学習を用いたモデルの内製開発を組織的に進めています。今回はチーム拡大や案件の高度化に伴い、AIエンジニアを募集します。
【このポジションの魅力】
・世界最大級の総合金融グループの中核を担う当行で、大きな裁量とスピード感を持って案件創出からモデル実装、運用まで携われます。PoC止まりではなく、様々なプロジェクトが実際に運用されており、成果の創出に貢献できます。
・市場ビジネスの特性上、個社のミクロな経済活動とマクロな市場動向双方の分析に関われます。取引・財務・市場・ニュースなどのデータから顧客課題を見出し、業務部門と一体となって分析から解決策の実現までを担えます。
・データ分析環境が整っているため、顧客情報などの銀行内の大量のデータに対し、OSSやAWSマネージドサービスを活用した柔軟な分析やMLOpsサイクルを自律的に回せます。
・AI駆動開発(Claude Opus 4.7, Skills等)やGithub ActionsによるCI/CD等、組織的な開発プラクティスの醸成が可能です。
・OSSコミットや外部の登壇・書籍購入費の補助など、アウトリーチ活動を積極的に推奨しています。海外にてAI領域の著名な教授の講演に参加するなど、最新の技術動向に触れる機会も設けています。
【働き方】
・全員にモバイルPCと業務用スマホが支給され、在宅勤務の柔軟な活用が可能です。当チームでは週2日は出社、その他は在宅勤務と出社を選択可能です。
・オフィスはフリーアドレス制度のため、メンバー間やユーザー部署等とのコミュニケーションが取りやすく、活気にあふれています。
・部として年間16日以上の休暇取得を推奨しており、ライン内でプロジェクトの繁閑等を見ながら計画的に休暇を取得しています。
・男性の育児参画も強く推奨され、2歳未満の子どもがいる男性行員は、上記に加えて10営業日の短期育児休業が取得可能です。
【キャリアパス】
AIエンジニアとして専門性を深めることはもちろんのこと、ご希望や適正に応じて、トレーディング部署などの他部署や子会社へ移動し、業務の幅を広げることも可能です。
求める経験 / スキル
【必須（MUST）】
・Python、Rなどを用いたデータサイエンティスト・機械学習エンジニアとしての実務経験（目安：5年以上）
・生成AI、AIの先端知見に強みをお持ちの方
・金融業界などのセンシティブな情報を扱うデータ分析のご経験
【歓迎（WANT）】
・金融機関の市場業務での実務経験
・クラウドを活用したデータ分析経験(Amazon SageMaker, AWS Glueなどであれば尚可)
・業務遂行に必要な英語力（目安：TOEIC730点以上）
・OSSへの貢献・データ分析コンペへ参加し、ブロンズ相当（上位10%）以上の受賞経験
・MLOps基盤の構築・運用経験
【求める人物像】
・情報管理要件の厳しい環境下で、困難があっても諦めず、粘り強く業務に取り組める方
・チームワークを意識して業務遂行できる方
・Python、Rなどを用いたデータサイエンティスト・機械学習エンジニアとしての実務経験（目安：5年以上）
・生成AI、AIの先端知見に強みをお持ちの方
・金融業界などのセンシティブな情報を扱うデータ分析のご経験
【歓迎（WANT）】
・金融機関の市場業務での実務経験
・クラウドを活用したデータ分析経験(Amazon SageMaker, AWS Glueなどであれば尚可)
・業務遂行に必要な英語力（目安：TOEIC730点以上）
・OSSへの貢献・データ分析コンペへ参加し、ブロンズ相当（上位10%）以上の受賞経験
・MLOps基盤の構築・運用経験
【求める人物像】
・情報管理要件の厳しい環境下で、困難があっても諦めず、粘り強く業務に取り組める方
・チームワークを意識して業務遂行できる方
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
勤務地
東京都
想定年収
850 万円 ~ 2,000 万円
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
エヌエヌ生命保険株式会社
仕事内容
【職務内容】
技術的なAIリスク評価の運用リードすべてのAIプロジェクトを安全に推進するため、技術的なAIリスクの評価を実施します。事業環境や技術動向の変化を踏まえて、AIリスクフレームワークの改善を行うとともに、AIプロジェクトに対するモニタリングを実施します。グループと議論しながら、グループのリスクフレームワークとの整合性なども確認します。四半期ごとに執行役員レベルへのAIリスク評価結果の報告と最新動向の共有なども実施します。この役割では、AIの技術的な側面からのリスク評価が強く求められており、ご自身でもAI開発や推進が可能な方が望ましいです。
AIプラットフォームの導入・展開支援全社的に高まりつつあるAIエージェント活用の機運を背景に、Databricks上のMosaic AIおよびAzureを基盤としたAIプラットフォームの導入・展開を支援します。プラットフォームに関する知見を深化させるとともに、グループ各社からの情報を集約し、全社の各領域においてAI開発・活用が円滑に進むよう、ユーザー向けの支援を行います。さらに、Databricks上でのAutoML導入を通じて、ユーザーが機械学習を業務に取り入れられるよう、教育および継続的なサポートを提供します。AI開発の民主化における司令塔として、全社横断でのAIユースケース創出に貢献します。
AI・データプロジェクトのリードおよび推進保険業界におけるAI・データ活用プロジェクトをリードし、業務課題の特定からソリューション設計、モデル開発、実装までを一貫して推進します。規制対応やリスク管理を十分に考慮しながら、顧客データを活用した予測モデルや業務自動化を実現し、業務効率化および収益性向上に貢献します。また、部門横断での調整や多様なステークホルダーとの連携を担い、戦略的な視点からプロジェクトを成功に導きます。
【入社後の教育・研修について】
社内研修としてDataAcademyを備えており、社内のツールについて学ぶことができる要望があれば社外の研修も受講することができる機会がある (マイクロソフト社の認定資格取得など)
【当該業務の魅力】
全社横断でAIリスクを管理および助言していくAIエキスパートになれる執行役員とAIプロジェクトについてコミュニケーションが取れる全社のAIユースケースを俯瞰でき、実務につながるAI活用をリードできるグローバルなチーム構成でかつ、在宅勤務可外資系金融機関で保険に関する業務経験を得ることができる今後数年で確実に重要度が高まるキャリア分野
【将来のキャリア展望】
AIエキスパート
AI／データ戦略関連マネジメントポジション
AIアーキテクト
技術的なAIリスク評価の運用リードすべてのAIプロジェクトを安全に推進するため、技術的なAIリスクの評価を実施します。事業環境や技術動向の変化を踏まえて、AIリスクフレームワークの改善を行うとともに、AIプロジェクトに対するモニタリングを実施します。グループと議論しながら、グループのリスクフレームワークとの整合性なども確認します。四半期ごとに執行役員レベルへのAIリスク評価結果の報告と最新動向の共有なども実施します。この役割では、AIの技術的な側面からのリスク評価が強く求められており、ご自身でもAI開発や推進が可能な方が望ましいです。
AIプラットフォームの導入・展開支援全社的に高まりつつあるAIエージェント活用の機運を背景に、Databricks上のMosaic AIおよびAzureを基盤としたAIプラットフォームの導入・展開を支援します。プラットフォームに関する知見を深化させるとともに、グループ各社からの情報を集約し、全社の各領域においてAI開発・活用が円滑に進むよう、ユーザー向けの支援を行います。さらに、Databricks上でのAutoML導入を通じて、ユーザーが機械学習を業務に取り入れられるよう、教育および継続的なサポートを提供します。AI開発の民主化における司令塔として、全社横断でのAIユースケース創出に貢献します。
AI・データプロジェクトのリードおよび推進保険業界におけるAI・データ活用プロジェクトをリードし、業務課題の特定からソリューション設計、モデル開発、実装までを一貫して推進します。規制対応やリスク管理を十分に考慮しながら、顧客データを活用した予測モデルや業務自動化を実現し、業務効率化および収益性向上に貢献します。また、部門横断での調整や多様なステークホルダーとの連携を担い、戦略的な視点からプロジェクトを成功に導きます。
【入社後の教育・研修について】
社内研修としてDataAcademyを備えており、社内のツールについて学ぶことができる要望があれば社外の研修も受講することができる機会がある (マイクロソフト社の認定資格取得など)
【当該業務の魅力】
全社横断でAIリスクを管理および助言していくAIエキスパートになれる執行役員とAIプロジェクトについてコミュニケーションが取れる全社のAIユースケースを俯瞰でき、実務につながるAI活用をリードできるグローバルなチーム構成でかつ、在宅勤務可外資系金融機関で保険に関する業務経験を得ることができる今後数年で確実に重要度が高まるキャリア分野
【将来のキャリア展望】
AIエキスパート
AI／データ戦略関連マネジメントポジション
AIアーキテクト
求める経験 / スキル
【業界経験】
生命保険業界：尚可
金融業界：尚可
【経験・資格】
＜Must＞
ビジネスレベルの日本語 (聞く・読む・書く)ビジネスレベル以上の英語力最新AIへの強い興味関心 (例:プロンプトエンジニアリング)社会性がある方 (報告・連絡・相談などが自主的にできる方)物事を簡潔に整理できて、スマートなコミュニケーションが取れる方Python等を使った開発経験(１年以上) AIアプリケーション/システムの開発経験
＜Want＞
コンサル等での業務やプレゼンテーション経験生成AI（Copilot、ChatGPT 等）の業務利用管理経験生命保険・損害保険関連での業務経験AIエージェントや機械学習開発の経験AzureAIFoundryやDatabricksの運用活用経験チーム開発の経験
生命保険業界：尚可
金融業界：尚可
【経験・資格】
＜Must＞
ビジネスレベルの日本語 (聞く・読む・書く)ビジネスレベル以上の英語力最新AIへの強い興味関心 (例:プロンプトエンジニアリング)社会性がある方 (報告・連絡・相談などが自主的にできる方)物事を簡潔に整理できて、スマートなコミュニケーションが取れる方Python等を使った開発経験(１年以上) AIアプリケーション/システムの開発経験
＜Want＞
コンサル等での業務やプレゼンテーション経験生成AI（Copilot、ChatGPT 等）の業務利用管理経験生命保険・損害保険関連での業務経験AIエージェントや機械学習開発の経験AzureAIFoundryやDatabricksの運用活用経験チーム開発の経験
従業員数
1,000名
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 900 万円
従業員数
1,000名
株式会社七十七銀行
仕事内容
銀行内システムの構築や新規導入及びそれに伴うプロジェクトマネジメント業務等に従事頂きます。
【職務の一例】
・システム開発
・システム開発の実施(案件組成、要件定義、進捗・課題・品質管理)
・システムの維持保守、障害対応
・サイバーセキュリティ関連業務(システムリスク、セキュリティ評価と対応等)
・外部センターや外部システム等との安全な接続管理
・システム資産、契約、予算、支払管理
・AI、RPA等のテクノロジーを活用した事務効率化・高度化に向けた取組み
・投資計画の立案
開発、戦略チームに分かれて業務を分担しております。
■Vision2030
・宮城、仙台圏を中心に東北全域の未来を支え続けるため、10年単位でありたい姿を策定。
・強みである「顧客基盤」「コンサルティング体制」「顧客・地域からの信頼」を基に生産性を飛躍的に改善し、組織横断で挑戦的な企業文化を確立。
■Vision2030実現に向けた具体例
【DX推進】
・77ビジネスポータル、店頭タブレットの導入
・デジタル人材の育成(ITパスポート取得者350人超)
・AMATERAS RAYの本格導入
【新事業/新分野】
・「七十七パートナーズ第1号ファンド」の組成
・人材領域に関わる七十七ヒューマンデザインの設立
・建替え時期が到来した支店を複合ビルへ建替え
【人材育成】
・人事制度の見直し(2023年4月)
・3億円を超える研修関連費用
【職務の一例】
・システム開発
・システム開発の実施(案件組成、要件定義、進捗・課題・品質管理)
・システムの維持保守、障害対応
・サイバーセキュリティ関連業務(システムリスク、セキュリティ評価と対応等)
・外部センターや外部システム等との安全な接続管理
・システム資産、契約、予算、支払管理
・AI、RPA等のテクノロジーを活用した事務効率化・高度化に向けた取組み
・投資計画の立案
開発、戦略チームに分かれて業務を分担しております。
■Vision2030
・宮城、仙台圏を中心に東北全域の未来を支え続けるため、10年単位でありたい姿を策定。
・強みである「顧客基盤」「コンサルティング体制」「顧客・地域からの信頼」を基に生産性を飛躍的に改善し、組織横断で挑戦的な企業文化を確立。
■Vision2030実現に向けた具体例
【DX推進】
・77ビジネスポータル、店頭タブレットの導入
・デジタル人材の育成(ITパスポート取得者350人超)
・AMATERAS RAYの本格導入
【新事業/新分野】
・「七十七パートナーズ第1号ファンド」の組成
・人材領域に関わる七十七ヒューマンデザインの設立
・建替え時期が到来した支店を複合ビルへ建替え
【人材育成】
・人事制度の見直し(2023年4月)
・3億円を超える研修関連費用
求める経験 / スキル
【必須経験】
・システム導入／構築関連のプロジェクトマネジメント経験をお持ちの方
【歓迎要件】
・情報処理関連の資格をお持ちの方
・システム導入／構築関連のプロジェクトマネジメント経験をお持ちの方
【歓迎要件】
・情報処理関連の資格をお持ちの方
従業員数
2,451名
（2025年3月31日現在）
勤務地
宮城県
想定年収
700 万円 ~ 1,000 万円
従業員数
2,451名
（2025年3月31日現在）
大手銀行
仕事内容
■職務内容
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
※具体的には、チームメンバーや開発部隊と適切に連携しながら、以下の業務領域に対応
・Azure Open AI Serviceなどの生成AI技術を用いて、社内から出てきたアイデアを検証するためのアジャイルPoC開発・実行・評価
・顧客サービスの改善および新たなサービス開発のためのAIアプリケーションの設計、実装、テストを担当
・クラウド開発環境の標準化（ツール、ライブラリ、等の選定）
・大規模言語モデルの選定、プライベートLLMのセットアップ、ファインチューニング、LLMOps
・大規模言語モデルの技術調査やAIチャットの開発、プロンプトエンジニアリング
・大規模言語モデルの運用に関わる問題の特定と解決策の提案・最適化
・テストデータ生成、データクレンジング、データ加工 等
■プロジェクト例
・AzureOpenAIを活用した初期的な技術検証（GPTはじめ様々なAIモデルやプラグインの活用）
・生成AIを活用した社内手続きの照会対応ツールや、稟議・提案書・レポートなどのドキュメント作成サポートツールのPoC（技術課題の解決）
・Copilot for Microsoft 365や、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
・ファインチューニングを視野に入れた技術検証
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
※具体的には、チームメンバーや開発部隊と適切に連携しながら、以下の業務領域に対応
・Azure Open AI Serviceなどの生成AI技術を用いて、社内から出てきたアイデアを検証するためのアジャイルPoC開発・実行・評価
・顧客サービスの改善および新たなサービス開発のためのAIアプリケーションの設計、実装、テストを担当
・クラウド開発環境の標準化（ツール、ライブラリ、等の選定）
・大規模言語モデルの選定、プライベートLLMのセットアップ、ファインチューニング、LLMOps
・大規模言語モデルの技術調査やAIチャットの開発、プロンプトエンジニアリング
・大規模言語モデルの運用に関わる問題の特定と解決策の提案・最適化
・テストデータ生成、データクレンジング、データ加工 等
■プロジェクト例
・AzureOpenAIを活用した初期的な技術検証（GPTはじめ様々なAIモデルやプラグインの活用）
・生成AIを活用した社内手続きの照会対応ツールや、稟議・提案書・レポートなどのドキュメント作成サポートツールのPoC（技術課題の解決）
・Copilot for Microsoft 365や、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
・ファインチューニングを視野に入れた技術検証
求める経験 / スキル
【必要要件/must】
・Webアプリケーション開発においてフロントエンド／バックエンド／クラウドインフラのうちいずれかの開発経験が1年以上あること
・生成AIを活用したシステム開発に高い関心を持っていること
【希望要件/want】
・AI（生成AIを含む）を用いたシステム開発の実務経験
・クラウド(Azure, GCP, AWSいずれか)の知識、Webアプリの開発経験
（Python, JavaScript, HTML/CSS 等）
・プロジェクト管理スキル、および事業部側との調整経験
・金融系システム開発のプロジェクトに従事した経験
・英語の文献や論文をリサーチし自身の仕事に生かした経験
・機械学習システム、ディープラーニングに関する知識
・Webアプリケーション開発においてフロントエンド／バックエンド／クラウドインフラのうちいずれかの開発経験が1年以上あること
・生成AIを活用したシステム開発に高い関心を持っていること
【希望要件/want】
・AI（生成AIを含む）を用いたシステム開発の実務経験
・クラウド(Azure, GCP, AWSいずれか)の知識、Webアプリの開発経験
（Python, JavaScript, HTML/CSS 等）
・プロジェクト管理スキル、および事業部側との調整経験
・金融系システム開発のプロジェクトに従事した経験
・英語の文献や論文をリサーチし自身の仕事に生かした経験
・機械学習システム、ディープラーニングに関する知識
勤務地
東京都
想定年収
1,000 万円 ~ 1,700 万円
Japan Digital Design 株式会社
仕事内容
【業務概要】
三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）のデジタルトランスフォーメーション（DX）推進を、グループ会社としてグループ内から支援し、金融基盤とクラウド技術を活用した次世代金融ユーザー体験の創出を実現します。
JDDでは従前よりDatabricksをベースにしたデータ分析基盤を活用し、3,000万顧客以上の三菱UFJ銀行の取引履歴を分析し、プロダクト、サービス、業務に活用してきました。三菱UFJ銀行においてもDatabricksをベースにした同様な基盤が構築され、2025年から利用開始しており、より一層の活用に向けて基盤の高度化が求められています。
今回募集する Solution Architect（データ基盤領域） は、JDDの立場から、三菱UFJ銀行およびJDDで利用されるデータ分析基盤（主に Databricks）について、全体アーキテクチャの検討・基盤レベルアップの推進・基盤利用の定着を担うポジションです。
特定のプロダクトや実装に閉じることなく、銀行内の関係部署やベンダーと連携しながら、
データ基盤が「業務で継続的に使われる状態」を実現することをミッションとします。
※異業界出身者歓迎（これまでの開発・インフラ・AI経験を、金融×セキュリティ領域で活かせます）
※ミッション推進に有効であれば三菱UFJ銀行担当部署との兼務も発生します。
【具体的な業務】
・データ分析基盤のアーキテクチャ統括
-三菱UFJ銀行およびJDDで利用されるデータ分析基盤（主に Databricks、以下「基盤」）のアーキテクチャ統括を担う
（※MUFGに出向し、JDDおよびMUFGの立場での業務遂行を想定しています）
-将来像・全体アーキテクチャの検討および中長期ロードマップの提案
-データレイク等の既存行内環境を踏まえた、現状課題の整理およびアーキテクチャ観点での改善提案
-データ基盤・モデル開発環境に関する技術動向調査および行内展開方針の検討
・基盤レベルアップの企画・推進
-基盤利用者の要望や論点を取りまとめ、システム企画やアーキテクチャ検討へ反映
-基盤レベルアップに向けた企画・方針策定、要件定義など上流工程のリード／支援
-設計・開発・テスト工程におけるアーキテクチャ観点でのレビューや要件充足確認
-開発体制・ベンダー構成を踏まえた課題整理を行い、開発停滞や属人化リスクの低減に貢献
・基盤利用の促進・定着支援
-設計標準、ガイド、サンプル等の整備を通じて、基盤利用者が業務の中で基盤を活用できる状態を支援
-行内ユーザー・開発者向けの技術的な問い合わせ対応および利用支援
-基盤運用・利用に関する論点整理を行い、持続可能な基盤運営に貢献
【カルチャー】
・柔軟な働き方を支える制度／オフィス／IT基盤が充実
・コーポレートカルチャー推進のためのプログラムが充実
・UX勉強会、先端分野学習の機会が豊富（Fintech、AI 等）
【技術スタック】
・インフラ
-Amazon Web Services
-Databricks（データ分析基盤で利用）
・利用ツール
-Slack, GitHub, JIRA, Confluence, Microsoft Teams
三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）のデジタルトランスフォーメーション（DX）推進を、グループ会社としてグループ内から支援し、金融基盤とクラウド技術を活用した次世代金融ユーザー体験の創出を実現します。
JDDでは従前よりDatabricksをベースにしたデータ分析基盤を活用し、3,000万顧客以上の三菱UFJ銀行の取引履歴を分析し、プロダクト、サービス、業務に活用してきました。三菱UFJ銀行においてもDatabricksをベースにした同様な基盤が構築され、2025年から利用開始しており、より一層の活用に向けて基盤の高度化が求められています。
今回募集する Solution Architect（データ基盤領域） は、JDDの立場から、三菱UFJ銀行およびJDDで利用されるデータ分析基盤（主に Databricks）について、全体アーキテクチャの検討・基盤レベルアップの推進・基盤利用の定着を担うポジションです。
特定のプロダクトや実装に閉じることなく、銀行内の関係部署やベンダーと連携しながら、
データ基盤が「業務で継続的に使われる状態」を実現することをミッションとします。
※異業界出身者歓迎（これまでの開発・インフラ・AI経験を、金融×セキュリティ領域で活かせます）
※ミッション推進に有効であれば三菱UFJ銀行担当部署との兼務も発生します。
【具体的な業務】
・データ分析基盤のアーキテクチャ統括
-三菱UFJ銀行およびJDDで利用されるデータ分析基盤（主に Databricks、以下「基盤」）のアーキテクチャ統括を担う
（※MUFGに出向し、JDDおよびMUFGの立場での業務遂行を想定しています）
-将来像・全体アーキテクチャの検討および中長期ロードマップの提案
-データレイク等の既存行内環境を踏まえた、現状課題の整理およびアーキテクチャ観点での改善提案
-データ基盤・モデル開発環境に関する技術動向調査および行内展開方針の検討
・基盤レベルアップの企画・推進
-基盤利用者の要望や論点を取りまとめ、システム企画やアーキテクチャ検討へ反映
-基盤レベルアップに向けた企画・方針策定、要件定義など上流工程のリード／支援
-設計・開発・テスト工程におけるアーキテクチャ観点でのレビューや要件充足確認
-開発体制・ベンダー構成を踏まえた課題整理を行い、開発停滞や属人化リスクの低減に貢献
・基盤利用の促進・定着支援
-設計標準、ガイド、サンプル等の整備を通じて、基盤利用者が業務の中で基盤を活用できる状態を支援
-行内ユーザー・開発者向けの技術的な問い合わせ対応および利用支援
-基盤運用・利用に関する論点整理を行い、持続可能な基盤運営に貢献
【カルチャー】
・柔軟な働き方を支える制度／オフィス／IT基盤が充実
・コーポレートカルチャー推進のためのプログラムが充実
・UX勉強会、先端分野学習の機会が豊富（Fintech、AI 等）
【技術スタック】
・インフラ
-Amazon Web Services
-Databricks（データ分析基盤で利用）
・利用ツール
-Slack, GitHub, JIRA, Confluence, Microsoft Teams
求める経験 / スキル
【求める経験・知識】
・何らかのデータ分析やデータ分析基盤の開発・運用を行った経験
・SIerまたは事業会社等での、システム／基盤アーキテクチャ設計・上流工程の経験
・クラウド（AWS、Google Cloud、Azure 等）を利用したシステム開発または基盤構築の経験
・要件定義、設計レビューなどを通じて、複数関係者と合意形成を行った経験
・既存の制約を分析し、現実的な落とし所を設計できる分析力・論理的思考力
【歓迎する経験・知識】
・エンタープライズ向けシステム開発・アーキテクチャ検討の経験
・Databricks、データ分析基盤、MLOps 等に関する知識・実務経験
・複数ベンダー／複数チームが関与するプロジェクトの推進経験
・技術標準・ガイドライン策定や横断的な技術支援の経験
【歓迎するマインドセット・パーソナリティ】
・JDDが大切にする以下の価値観に共感してくれる方
「常に学び早く実践する」「オープンマインドである」「プロフェッショナルである」
・大きな将来像を描きつつ、現実的なステップに落とし込める方
・関係者を巻き込みながら自律的に進められる方
・何らかのデータ分析やデータ分析基盤の開発・運用を行った経験
・SIerまたは事業会社等での、システム／基盤アーキテクチャ設計・上流工程の経験
・クラウド（AWS、Google Cloud、Azure 等）を利用したシステム開発または基盤構築の経験
・要件定義、設計レビューなどを通じて、複数関係者と合意形成を行った経験
・既存の制約を分析し、現実的な落とし所を設計できる分析力・論理的思考力
【歓迎する経験・知識】
・エンタープライズ向けシステム開発・アーキテクチャ検討の経験
・Databricks、データ分析基盤、MLOps 等に関する知識・実務経験
・複数ベンダー／複数チームが関与するプロジェクトの推進経験
・技術標準・ガイドライン策定や横断的な技術支援の経験
【歓迎するマインドセット・パーソナリティ】
・JDDが大切にする以下の価値観に共感してくれる方
「常に学び早く実践する」「オープンマインドである」「プロフェッショナルである」
・大きな将来像を描きつつ、現実的なステップに落とし込める方
・関係者を巻き込みながら自律的に進められる方
従業員数
100名
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,600 万円
従業員数
100名
Japan Digital Design 株式会社
仕事内容
【業務内容】
三菱UFJ銀行を中心にMUFG各社と連携し、AI技術を活用した業務の効率化・高度化を実現するプロジェクトにおいて、機械学習モデルの開発および実装、保守をしていただきます。具体的には以下のような業務があります。
・MUFGにおけるビジネス課題解決のための機械学習モデルの開発
・機械学習モデルとその周辺機能の実装
・AIに関する最新技術の調査・研究
【プロジェクト例】
・市場動向分析モデルの構築
・市場部門のフロント部署のための機械学習ツール開発
・オルタナティブデータを用いた与信モデルの構築
・ビジネスマッチングのマッチングアルゴリズムの開発
【このポジションの醍醐味】
金融グループとしては世界有数の規模となる実データを分析し、その結果をビジネスに活用してインパクトを与える経験ができます。クラウドを利用した自由度が高いデータ分析環境が整備されており、分析業務に集中することができます。
フレックス制による勤務時間選択の自由度の高さに加え、業務の状況によってはリモートワーク可能。また、副業も可能となっております。個々人のライフスタイルに応じて、柔軟な働き方を実現できます。
【メンバー】
これまで銀行組織にはいなかった様々なバックグラウンドの経験豊富なメンバーが集まっています。加えて、各分野で現在も最前線で活躍されている方々をテクニカルアドバイザーとして招聘してます。
【カルチャー】
・柔軟なワークスタイル
・社内勉強会が活発
・新技術の導入に積極的
・人材育成に対して惜しみなく支援
三菱UFJ銀行を中心にMUFG各社と連携し、AI技術を活用した業務の効率化・高度化を実現するプロジェクトにおいて、機械学習モデルの開発および実装、保守をしていただきます。具体的には以下のような業務があります。
・MUFGにおけるビジネス課題解決のための機械学習モデルの開発
・機械学習モデルとその周辺機能の実装
・AIに関する最新技術の調査・研究
【プロジェクト例】
・市場動向分析モデルの構築
・市場部門のフロント部署のための機械学習ツール開発
・オルタナティブデータを用いた与信モデルの構築
・ビジネスマッチングのマッチングアルゴリズムの開発
【このポジションの醍醐味】
金融グループとしては世界有数の規模となる実データを分析し、その結果をビジネスに活用してインパクトを与える経験ができます。クラウドを利用した自由度が高いデータ分析環境が整備されており、分析業務に集中することができます。
フレックス制による勤務時間選択の自由度の高さに加え、業務の状況によってはリモートワーク可能。また、副業も可能となっております。個々人のライフスタイルに応じて、柔軟な働き方を実現できます。
【メンバー】
これまで銀行組織にはいなかった様々なバックグラウンドの経験豊富なメンバーが集まっています。加えて、各分野で現在も最前線で活躍されている方々をテクニカルアドバイザーとして招聘してます。
【カルチャー】
・柔軟なワークスタイル
・社内勉強会が活発
・新技術の導入に積極的
・人材育成に対して惜しみなく支援
求める経験 / スキル
【必須スキル】
・機械学習や深層学習の知見
・コーディング能力（Python等）
・継続的に動作するシステムの実装および運用の経験
・機械学習モデルの仕様を顧客に分かりやすく説明する能力
・チームワーク
【歓迎スキル】
・ビジネスレベルでの英語のライティング・スピーキング力・コミュニケーション力
・文献調査して新しい機械学習の手法を理解・実装する能力
・Apache Sparkなどの分散処理の利用経験
・開発チームのリーダー経験
・MLOpsの知見
＜当社社員のバックグラウンド例（必須ではありません）＞
・金融機関でのデータサイエンティスト業務経験
・コンピュータサイエンス領域の研究経験
・金融機関でのクオンツ等の業務経験
・理数系の博士号取得者
・機械学習や深層学習の知見
・コーディング能力（Python等）
・継続的に動作するシステムの実装および運用の経験
・機械学習モデルの仕様を顧客に分かりやすく説明する能力
・チームワーク
【歓迎スキル】
・ビジネスレベルでの英語のライティング・スピーキング力・コミュニケーション力
・文献調査して新しい機械学習の手法を理解・実装する能力
・Apache Sparkなどの分散処理の利用経験
・開発チームのリーダー経験
・MLOpsの知見
＜当社社員のバックグラウンド例（必須ではありません）＞
・金融機関でのデータサイエンティスト業務経験
・コンピュータサイエンス領域の研究経験
・金融機関でのクオンツ等の業務経験
・理数系の博士号取得者
従業員数
100名
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
100名
日本大手資産運用会社
仕事内容
【業務内容】
FM/アナリスト業務の効率化・高度化に向けたAIアプリケーションの実装、データ基盤の構築
＜期待する役割＞
FM/アナリストの具体的な要件を特定した上で、開発担当と連携して、主にPythonを使用したAIアプリケーション開発やクラウドを活用した開発環境・データ基盤の設計・構築を担当します
FM/アナリスト業務の効率化・高度化に向けたAIアプリケーションの実装、データ基盤の構築
＜期待する役割＞
FM/アナリストの具体的な要件を特定した上で、開発担当と連携して、主にPythonを使用したAIアプリケーション開発やクラウドを活用した開発環境・データ基盤の設計・構築を担当します
求める経験 / スキル
■尚可要件
・Pythonを用いたAI・データ分析アプリケーション開発経験、クラウド（AWS等）を活用したシステム設計・構築経験
・金融業界における開発経験があればなお可
■知識・スキル
・Pythonによるシステム開発・チーム開発のスキル、クラウド（AWS等）によるシステム設計・構築のスキル
・Snowflakeによるデータ基盤構築のスキルがあればなお可
・Pythonを用いたAI・データ分析アプリケーション開発経験、クラウド（AWS等）を活用したシステム設計・構築経験
・金融業界における開発経験があればなお可
■知識・スキル
・Pythonによるシステム開発・チーム開発のスキル、クラウド（AWS等）によるシステム設計・構築のスキル
・Snowflakeによるデータ基盤構築のスキルがあればなお可
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,400 万円
大手銀行
仕事内容
【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】
具体的には、AIテックリードや開発部隊と適切に連携しながら、以下の業務領域に対応。
• AWS Bedrock、Google Gemini、Azure OpenAIなどの生成AI技術を用いて、社内から出てきたアイデアを検証するためのアジャイルPoC開発・実行・評価
• 顧客サービスの改善および新たなサービス開発のためのAIアプリケーションの設計、実装、テストを担当
• 大規模言語モデルの選定、プライベートLLMのセットアップ、ファインチューニング、LLMOpsの実施
• 大規模言語モデルの技術調査やAIチャットの開発、プロンプトエンジニアリングの実施
• 大規模言語モデルの運用に関わる問題の特定と解決策の提案・最適化をAIテックリードと連携して実施
• テストデータ生成、データクレンジング、データ加工 等
■プロジェクト例
具体的に進行中のプロジェクトや業務の一例は以下。
（実際の従事業務は、新規案件など以下と異なる可能性があります）
• 初期的な技術検証（様々なAIモデルやプラグインの活用）
• 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をはじめとする各種業務支援アプリをAWSなどのクラウド上に内製開発し、PoC（技術課題の解決）を実施
• 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
• ファインチューニングを視野に入れた技術検証
•独自モデルの構築及び評価実証
• AIを活用したDX推進のためのクラウド基盤構築検討
■魅力
•グループ横断で、AIを活用したDXを推進する仕事です。規模が大きくやりがいのある仕事ができます。
• 特定の目的に特化した簡易なWebアプリケーションを用いてPoCを行うため、フロントエンドーバックエンドーインフラまで幅広い知識が身に付きます。
• 業務部門と一体となって推進するスクラム開発を実施していることや、内製開発を行っていることから、迅速な試行錯誤が可能な環境です。
• 裁量を持って要件定義から技術選定、開発まで一気通貫で経験することができます。
• Gitリポジトリ管理や自動デプロイ、サーバレスアーキテクチャなど最新の開発手法を取り入れているため、高い開発技術が身につきます。
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】
具体的には、AIテックリードや開発部隊と適切に連携しながら、以下の業務領域に対応。
• AWS Bedrock、Google Gemini、Azure OpenAIなどの生成AI技術を用いて、社内から出てきたアイデアを検証するためのアジャイルPoC開発・実行・評価
• 顧客サービスの改善および新たなサービス開発のためのAIアプリケーションの設計、実装、テストを担当
• 大規模言語モデルの選定、プライベートLLMのセットアップ、ファインチューニング、LLMOpsの実施
• 大規模言語モデルの技術調査やAIチャットの開発、プロンプトエンジニアリングの実施
• 大規模言語モデルの運用に関わる問題の特定と解決策の提案・最適化をAIテックリードと連携して実施
• テストデータ生成、データクレンジング、データ加工 等
■プロジェクト例
具体的に進行中のプロジェクトや業務の一例は以下。
（実際の従事業務は、新規案件など以下と異なる可能性があります）
• 初期的な技術検証（様々なAIモデルやプラグインの活用）
• 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をはじめとする各種業務支援アプリをAWSなどのクラウド上に内製開発し、PoC（技術課題の解決）を実施
• 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
• ファインチューニングを視野に入れた技術検証
•独自モデルの構築及び評価実証
• AIを活用したDX推進のためのクラウド基盤構築検討
■魅力
•グループ横断で、AIを活用したDXを推進する仕事です。規模が大きくやりがいのある仕事ができます。
• 特定の目的に特化した簡易なWebアプリケーションを用いてPoCを行うため、フロントエンドーバックエンドーインフラまで幅広い知識が身に付きます。
• 業務部門と一体となって推進するスクラム開発を実施していることや、内製開発を行っていることから、迅速な試行錯誤が可能な環境です。
• 裁量を持って要件定義から技術選定、開発まで一気通貫で経験することができます。
• Gitリポジトリ管理や自動デプロイ、サーバレスアーキテクチャなど最新の開発手法を取り入れているため、高い開発技術が身につきます。
求める経験 / スキル
■必須要件
• Webアプリケーション開発においてフロントエンド／バックエンド／クラウドインフラのうちいずれかの開発経験が1年以上あること
• 生成AIを活用したシステム開発に高い関心を持っていること
■希望要件
• AI（生成AIを含む）を用いたシステム開発の実務経験
• クラウド(AWS、Azure、GCPいずれか)の知識
• Webアプリの開発経験（Python, JavaScript, HTML/CSS 等）
• 金融系システム開発のプロジェクトに従事した経験
• 機械学習システム、ディープラーニングに関する知識
• 高いコミュニケーション能力とチームワークを意識した業務遂行能力がある方
• 分析的思考力、概念的思考力、クリティカル・シンキング力
■求める人物像
• AI技術に対して強い情熱と探求心があり、新しい可能性を創造する冒険心・意欲をお持ちの方
• AI技術の最前線で活躍するための環境と機会を最大限に活用し、技術革新に挑戦する気概のある方
• 積極的にチームメンバーとコミュニケーションを取ることができる方
• 自身の成長とともに、金融の社会的価値を発展させる想いのある方
• 将来的にグループにおけるAI技術のリーダーとなる志のある方
• Webアプリケーション開発においてフロントエンド／バックエンド／クラウドインフラのうちいずれかの開発経験が1年以上あること
• 生成AIを活用したシステム開発に高い関心を持っていること
■希望要件
• AI（生成AIを含む）を用いたシステム開発の実務経験
• クラウド(AWS、Azure、GCPいずれか)の知識
• Webアプリの開発経験（Python, JavaScript, HTML/CSS 等）
• 金融系システム開発のプロジェクトに従事した経験
• 機械学習システム、ディープラーニングに関する知識
• 高いコミュニケーション能力とチームワークを意識した業務遂行能力がある方
• 分析的思考力、概念的思考力、クリティカル・シンキング力
■求める人物像
• AI技術に対して強い情熱と探求心があり、新しい可能性を創造する冒険心・意欲をお持ちの方
• AI技術の最前線で活躍するための環境と機会を最大限に活用し、技術革新に挑戦する気概のある方
• 積極的にチームメンバーとコミュニケーションを取ることができる方
• 自身の成長とともに、金融の社会的価値を発展させる想いのある方
• 将来的にグループにおけるAI技術のリーダーとなる志のある方
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 1,400 万円
仕事内容
【募集背景】
組織体制強化に伴う増員
【組織構成】
デジタル戦略部
Ｌ AI推進グループ：31名
・AIツール導入/組み立て：15名程度（内MUSK出向者：4名）
・エンパワー(ツールの社内展開/浸透)：５～6名 （★特にこの領域でご活躍頂ける方）
・開発力強化(MUSK連携)、開発基盤関連：10名程度
【本ポジションの業務内容】
・本ポジションは、三菱UFJ信託銀行デジタル戦略部AI推進グループの開発民主化に係るもの。弊社はリテール・企業年金・証券代行など多様な部門が存在。またお客様と相対し長期間お付き合いするサービスが多いことから少量多品種の業務が多い。当該業務のデジタル化について、採算性の観点から、プロ開発に加え、生成AIやノーコード/ローコードツールを活用した開発民主化が、ビジネス戦略として必要
・開発民主化のソリューションとしてMicrosoft社のPowerPlatform・Copilotを採用。PowerAutomateDesktop、CopilotStudio、Dataverseなど高度なソリューションも導入し本格的な開発民主化を進めている
・また展開にあたって、社内浸透のためのインナーマーケティング、現場の民主化インセンティブ設計、育成企画、従業員や部門とのコミュニケーションが求められ、幅広いスキルが求められる
【三菱UFJ信託銀行の民主化の魅力】
①Microsoft社Copilot,PowerPlatformに係るスキルを獲得可能。また展開にあたってインナーマーケティングやインセンティブ/育成戦略といったスキル獲得が可能
②現場においては主体的/前向きな民主化推進アンバサダーが多数存在し、アンバサダーと協力しながら現場と本部一体の民主化活動が可能
③外部登壇の機会やベンダー重役との意見交換も定期的に実施。最新の外部動向や、様々な方の意見を得られる機会多数
④本人の希望次第で裁量広く働くこと可能。また部門により課題が多種多様で、1つの会社で様々な業務改善経験が得られる
⑤民主化領域以外も、R&D・データ利活用・データ基盤/マネジメント領域があり、AIに関し幅広くキャリアパスを描ける環境
【中長期的な業務イメージ／キャリアパス例】
・AI領域に関しては、R&D・データ利活用・データ基盤/マネジメント領域があり、AIに関し幅広いキャリアパスが描ける
・またデジタル戦略部では、部門アーキテクト戦略、基盤戦略、セキュリティなど多様な領域が存在。また部外において部門DX推進する部署もあり、中長期的なキャリアパスも多様
【働き方】
・ソリューションスキルの追求に特化することや、インナーマーケティングスキルといったビジネススキルまで幅広く活動するなど、働き方の幅の相談が可能
・また在宅勤務等も柔軟に相談可能
組織体制強化に伴う増員
【組織構成】
デジタル戦略部
Ｌ AI推進グループ：31名
・AIツール導入/組み立て：15名程度（内MUSK出向者：4名）
・エンパワー(ツールの社内展開/浸透)：５～6名 （★特にこの領域でご活躍頂ける方）
・開発力強化(MUSK連携)、開発基盤関連：10名程度
【本ポジションの業務内容】
・本ポジションは、三菱UFJ信託銀行デジタル戦略部AI推進グループの開発民主化に係るもの。弊社はリテール・企業年金・証券代行など多様な部門が存在。またお客様と相対し長期間お付き合いするサービスが多いことから少量多品種の業務が多い。当該業務のデジタル化について、採算性の観点から、プロ開発に加え、生成AIやノーコード/ローコードツールを活用した開発民主化が、ビジネス戦略として必要
・開発民主化のソリューションとしてMicrosoft社のPowerPlatform・Copilotを採用。PowerAutomateDesktop、CopilotStudio、Dataverseなど高度なソリューションも導入し本格的な開発民主化を進めている
・また展開にあたって、社内浸透のためのインナーマーケティング、現場の民主化インセンティブ設計、育成企画、従業員や部門とのコミュニケーションが求められ、幅広いスキルが求められる
【三菱UFJ信託銀行の民主化の魅力】
①Microsoft社Copilot,PowerPlatformに係るスキルを獲得可能。また展開にあたってインナーマーケティングやインセンティブ/育成戦略といったスキル獲得が可能
②現場においては主体的/前向きな民主化推進アンバサダーが多数存在し、アンバサダーと協力しながら現場と本部一体の民主化活動が可能
③外部登壇の機会やベンダー重役との意見交換も定期的に実施。最新の外部動向や、様々な方の意見を得られる機会多数
④本人の希望次第で裁量広く働くこと可能。また部門により課題が多種多様で、1つの会社で様々な業務改善経験が得られる
⑤民主化領域以外も、R&D・データ利活用・データ基盤/マネジメント領域があり、AIに関し幅広くキャリアパスを描ける環境
【中長期的な業務イメージ／キャリアパス例】
・AI領域に関しては、R&D・データ利活用・データ基盤/マネジメント領域があり、AIに関し幅広いキャリアパスが描ける
・またデジタル戦略部では、部門アーキテクト戦略、基盤戦略、セキュリティなど多様な領域が存在。また部外において部門DX推進する部署もあり、中長期的なキャリアパスも多様
【働き方】
・ソリューションスキルの追求に特化することや、インナーマーケティングスキルといったビジネススキルまで幅広く活動するなど、働き方の幅の相談が可能
・また在宅勤務等も柔軟に相談可能
求める経験 / スキル
【必須要件】
・社内外を問わず、高いコミュニケーション力を発揮できる方。（巻き込み力、発信力）
・組織課題などに対する企画/検討のご経験やツールやシステム導入によるソリューション経験をお持ちの方。（AIツールの使用経験は必須ではない）
【歓迎要件】
・AIツールに関する知見をお持ちの方。（Microsoft社PowerPlatform、Copilotの知見があると尚可）
・社内外を問わず、高いコミュニケーション力を発揮できる方。（巻き込み力、発信力）
・組織課題などに対する企画/検討のご経験やツールやシステム導入によるソリューション経験をお持ちの方。（AIツールの使用経験は必須ではない）
【歓迎要件】
・AIツールに関する知見をお持ちの方。（Microsoft社PowerPlatform、Copilotの知見があると尚可）
従業員数
6,372名
（2025年3月現在）
勤務地
東京都
想定年収
500 万円 ~ 1,400 万円
従業員数
6,372名
（2025年3月現在）
三井住友カード株式会社
仕事内容
当社の既存業務に対してAIの活用を前提とした再設計を推進します。
社内各部署における「業務変革の実行支援」、全社横断での「活用促進」の企画、推進、「AI開発」に従事いただきます。
【職務詳細】
■業務変革の実行支援
・各部署のビジネス要望、課題をヒアリングし、業務変革テーマ検討・選定
・業務変革テーマ別の立ち上げからリリースまでのプロジェクト計画策定
・担当部署と連携しての進捗・課題等のプロジェクト管理、要件交渉
・業務変革テーマについてのAI活用イメージの具体化（要件定義支援）
■生成AI開発
・クラウド環境でのAIワークフロー/エージェントの構築
・プロンプトエンジニアリング
・業務要件に合わせた非構造化データのマネジメント
■活用促進
・全社横断でのAI活用促進策の企画・実行・モニタリング
・社員向け研修の企画・実施
■本ポジションの魅力
・世界的なテクノロジートレンドである機械学習や生成AIの社内展開・推進に従事できる
・社内各部署の業務改革に従事し、社内の各種業務を広範囲に理解するという稀有な経験を積むことができる
・2020年立ち上げの事業を試行錯誤しながら事業成長に向けて挑戦をしている段階であり、各自がオーナーシップを持って日々業務に取り組める環境
社内各部署における「業務変革の実行支援」、全社横断での「活用促進」の企画、推進、「AI開発」に従事いただきます。
【職務詳細】
■業務変革の実行支援
・各部署のビジネス要望、課題をヒアリングし、業務変革テーマ検討・選定
・業務変革テーマ別の立ち上げからリリースまでのプロジェクト計画策定
・担当部署と連携しての進捗・課題等のプロジェクト管理、要件交渉
・業務変革テーマについてのAI活用イメージの具体化（要件定義支援）
■生成AI開発
・クラウド環境でのAIワークフロー/エージェントの構築
・プロンプトエンジニアリング
・業務要件に合わせた非構造化データのマネジメント
■活用促進
・全社横断でのAI活用促進策の企画・実行・モニタリング
・社員向け研修の企画・実施
■本ポジションの魅力
・世界的なテクノロジートレンドである機械学習や生成AIの社内展開・推進に従事できる
・社内各部署の業務改革に従事し、社内の各種業務を広範囲に理解するという稀有な経験を積むことができる
・2020年立ち上げの事業を試行錯誤しながら事業成長に向けて挑戦をしている段階であり、各自がオーナーシップを持って日々業務に取り組める環境
求める経験 / スキル
【必須（MUST）】
生成AIプロジェクトの企画・推進経験
・ビジネスへの技術適用した実績（RAGなど）
・業務の要件定義経験
・PoCの企画～実施および評価
【歓迎（WANT）】
生成AIプロジェクトにおける開発経験
・プロンプトエンジニアリングによる業務改善
・社内のナレッジの収集～ナレッジベース構築の経験
・生成AIを問わずナレッジマネジメントの経験
・AIエージェントを構築/評価した経験
・AIエージェントを業務にデプロイした経験
生成AIプロジェクトの企画・推進経験
・ビジネスへの技術適用した実績（RAGなど）
・業務の要件定義経験
・PoCの企画～実施および評価
【歓迎（WANT）】
生成AIプロジェクトにおける開発経験
・プロンプトエンジニアリングによる業務改善
・社内のナレッジの収集～ナレッジベース構築の経験
・生成AIを問わずナレッジマネジメントの経験
・AIエージェントを構築/評価した経験
・AIエージェントを業務にデプロイした経験
従業員数
5,196名
（2025年3月末日現在）
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 1,300 万円
従業員数
5,196名
（2025年3月末日現在）
株式会社三菱UFJ銀行
仕事内容
【業務内容】
・大企業セクションにおけるDX施策の企画・推進
・AI、BIなど各種DXソリューションを活用した業務効率化や収益向上なと各種課題解決を企画・推進
・最適なソリューションの選定から導入迄のプロジェクト推進のみならず、利活用の促進も含めた現場浸透も推進
コーポレートバンキング部：
https://special.nikkeibp.co.jp/atclh/ONB/22/dreamincubator0922/
・大企業セクションにおけるDX施策の企画・推進
・AI、BIなど各種DXソリューションを活用した業務効率化や収益向上なと各種課題解決を企画・推進
・最適なソリューションの選定から導入迄のプロジェクト推進のみならず、利活用の促進も含めた現場浸透も推進
コーポレートバンキング部：
https://special.nikkeibp.co.jp/atclh/ONB/22/dreamincubator0922/
求める経験 / スキル
【必須スキル/経験】
・上場企業、もしくは上場企業向けに、AI・BI等のDX施策の提案・企画・推進の経験
・開発の基礎知識（AWS、データベース、APIなどの基礎的な理解があること）
【歓迎スキル/経験】
・DX施策における要件定義、仕様策定等の経験
・スタートアップとの協働含む最新のDXツールの導入検討の経験
・DX施策におけるプロジェクトマネージャーまたはビジネスアナリストの経験
・BIツールを活用した業務経験
・上場企業、もしくは上場企業向けに、AI・BI等のDX施策の提案・企画・推進の経験
・開発の基礎知識（AWS、データベース、APIなどの基礎的な理解があること）
【歓迎スキル/経験】
・DX施策における要件定義、仕様策定等の経験
・スタートアップとの協働含む最新のDXツールの導入検討の経験
・DX施策におけるプロジェクトマネージャーまたはビジネスアナリストの経験
・BIツールを活用した業務経験
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 1,300 万円
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
大手資産運用会社
仕事内容
【業務概要】
・データベース（Snowflake等）に関する企画立案・整備及び運営管理に関する事項
・その他、IT/業務全般の企画立案・整備及び運営管理に関する事項
・データベース（Snowflake等）に関する企画立案・整備及び運営管理に関する事項
・その他、IT/業務全般の企画立案・整備及び運営管理に関する事項
求める経験 / スキル
【必須】
・Snowflake等クラウド型データベースサービスの管理・運用に関連する知識やスキルの保持（実務経験問わず）
【歓迎】
・SQLやPython等、主要なデータベースおよびプログラミング言語に関する実践力
・運用業界（次いで金融業界）での業務経験
・英会話スキル
【その他】
・当社の業務内容を積極的に理解し、学習する意欲のある方
・多様な関係者と円滑にコミュニケーションできる方
・企画力、提案力のある方
・新技術への学習意欲が高い方
・Snowflake等クラウド型データベースサービスの管理・運用に関連する知識やスキルの保持（実務経験問わず）
【歓迎】
・SQLやPython等、主要なデータベースおよびプログラミング言語に関する実践力
・運用業界（次いで金融業界）での業務経験
・英会話スキル
【その他】
・当社の業務内容を積極的に理解し、学習する意欲のある方
・多様な関係者と円滑にコミュニケーションできる方
・企画力、提案力のある方
・新技術への学習意欲が高い方
勤務地
東京都
想定年収
500 万円 ~ 1,300 万円
日本生命保険相互会社
仕事内容
■職務概要
当社では2019年より全社DXプロジェクト「日本生命デジタル５カ年計画」をスタートし、先端技術やデータを利活用した業務変革（既存業務の高度化・効率化）、事業変革（新たな事業創出）に取り組んでいます。先端技術を業務に取込み、高度化、効率化につなげるべく、これまでAI、メタバース等新たな技術、製品を調査・研究し、有望技術については実証実験を経て業務適用を推進してきました（累計50件超の実証実験を経て20件超を業務適用）。
生成AIに代表される通り、技術の進展は目覚ましく、技術・製品を着実に目利きし、業務適用につなげることが今後の当社競争力確保につながると考えます。このたび体制強化のため、AI等の先端技術を評価し、当社業務への適用を牽引いただく「デジタル活用推進担当」を募集いたします。お客様体験価値向上や新たな価値創出に向け、新たな技術や製品を当社の幅広い事業領域に中核で適用いただくことを期待いたします。
■職務詳細
・生成AIなどの先端技術の調査・研究および社内発信
・各ビジネス部門と協業による技術実証実験の企画およびプロジェクトマネジメント
・関連システムの企画開発 等
※ビジネス部門と向き合いながら、AI/デジタル活用を通じて、事業や業務の高度化・効率化をする事を期待しております。
■組織概要
配属部署（デジタル・AI推進室）は18名のメンバーが在籍しております。このうち現在４名の体制で先端技術の調査・研究、実証実験の推進を担っています。直近では生成AIの全社活用に向けた取り組みに注力しています。チームには保険実務、ＩＴ、保険数理（アクチュアリー）、データサイエンス等に知見を持つメンバーが在籍しており、それぞれの強みを生かしつつ、協力しながら案件を推進しています。
■キャリアパス
様々な先端技術の調査・研究、実証実験を推進いただく中で、当社業務関連知識、当社固有のIT関連知識を研鑽いただきます。その後、IT部門を中心にデジタル化推進、システム開発プロジェクトの牽引等に従事いただきます。
■特徴・魅力
・当社の幅広い事業領域ではデジタル活用による大きなインパクトの創出が可能です。ダイナミックな案件に中核として従事可能です。
・当社では、中長期的なビジネス展開も見据えたデジタル化を推進しています。技術活用とその結果の具体ビジネス成果創出のサイクルに中長期的視点で従事することが可能です。
■プロジェクト事例
・海外グループ会社の高精度AIツールの活用を通じた自社業務のAI適応拡大
・各種LLMベンダーとの協業を通じた業務高度化・CX向上
・生成AIを活用拡大に向けたシステム整備
その他、業務変革に向けたPoC案件は対前年より大幅に増えており、全社的なビジネス活用へのニーズは高まっている状況です。
当社では2019年より全社DXプロジェクト「日本生命デジタル５カ年計画」をスタートし、先端技術やデータを利活用した業務変革（既存業務の高度化・効率化）、事業変革（新たな事業創出）に取り組んでいます。先端技術を業務に取込み、高度化、効率化につなげるべく、これまでAI、メタバース等新たな技術、製品を調査・研究し、有望技術については実証実験を経て業務適用を推進してきました（累計50件超の実証実験を経て20件超を業務適用）。
生成AIに代表される通り、技術の進展は目覚ましく、技術・製品を着実に目利きし、業務適用につなげることが今後の当社競争力確保につながると考えます。このたび体制強化のため、AI等の先端技術を評価し、当社業務への適用を牽引いただく「デジタル活用推進担当」を募集いたします。お客様体験価値向上や新たな価値創出に向け、新たな技術や製品を当社の幅広い事業領域に中核で適用いただくことを期待いたします。
■職務詳細
・生成AIなどの先端技術の調査・研究および社内発信
・各ビジネス部門と協業による技術実証実験の企画およびプロジェクトマネジメント
・関連システムの企画開発 等
※ビジネス部門と向き合いながら、AI/デジタル活用を通じて、事業や業務の高度化・効率化をする事を期待しております。
■組織概要
配属部署（デジタル・AI推進室）は18名のメンバーが在籍しております。このうち現在４名の体制で先端技術の調査・研究、実証実験の推進を担っています。直近では生成AIの全社活用に向けた取り組みに注力しています。チームには保険実務、ＩＴ、保険数理（アクチュアリー）、データサイエンス等に知見を持つメンバーが在籍しており、それぞれの強みを生かしつつ、協力しながら案件を推進しています。
■キャリアパス
様々な先端技術の調査・研究、実証実験を推進いただく中で、当社業務関連知識、当社固有のIT関連知識を研鑽いただきます。その後、IT部門を中心にデジタル化推進、システム開発プロジェクトの牽引等に従事いただきます。
■特徴・魅力
・当社の幅広い事業領域ではデジタル活用による大きなインパクトの創出が可能です。ダイナミックな案件に中核として従事可能です。
・当社では、中長期的なビジネス展開も見据えたデジタル化を推進しています。技術活用とその結果の具体ビジネス成果創出のサイクルに中長期的視点で従事することが可能です。
■プロジェクト事例
・海外グループ会社の高精度AIツールの活用を通じた自社業務のAI適応拡大
・各種LLMベンダーとの協業を通じた業務高度化・CX向上
・生成AIを活用拡大に向けたシステム整備
その他、業務変革に向けたPoC案件は対前年より大幅に増えており、全社的なビジネス活用へのニーズは高まっている状況です。
求める経験 / スキル
■必須要件
・ご応募時点で社会人年次6年目以上の方
・AI活用/導入、デジタル活用のプロジェクトリード経験をお持ちの方
■保有資格
・ベンダー系資格、情報処理技術者（高度）
■最終学歴
大学院、大学
※学部・学科不問、性別不問、国籍不問
・ご応募時点で社会人年次6年目以上の方
・AI活用/導入、デジタル活用のプロジェクトリード経験をお持ちの方
■保有資格
・ベンダー系資格、情報処理技術者（高度）
■最終学歴
大学院、大学
※学部・学科不問、性別不問、国籍不問
従業員数
68,060名
（※数値は2025年3月末時点（うち内務職員20,218名））
勤務地
東京都
想定年収
820 万円 ~ 1,210 万円
従業員数
68,060名
（※数値は2025年3月末時点（うち内務職員20,218名））
株式会社UPSIDER
仕事内容
【業務内容】
・ビジネス課題を理解し、データ解析および機械学習モデルを活用して解決策を提案、実装する
・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築、評価、および改善を行う
・機械学習モデルのパフォーマンスを継続的に監視し、最適化する
・データビジュアライゼーションツールを使用して、結果をステークホルダーに説明する
・クロスファンクショナルなチームと連携し、データドリブンな意思決定を支援する
【今後やっていきたいこと】
・不正利用検知AI
・企業ごとにパーソナライズされた金融アドバイスAI
・AIチャットボットの利活用
【本ポジションの魅力】
・事業の収益性を大きく左右する与信モデルの改善に関与できる
・ビジネスやプロダクトチームと連携しながらデータを収集し、特徴量を設計する中で、UPSIDERの事業の特性、構造を深く理解できる位置にある
・システム化や自動化まで担うことで、非常に大きなスケールで価値を生み出し続けていることを実感できる
【利用しているツールや開発環境】
・開発言語：Python/Typescript
・機械学習・統計モデリング：scikit-learn/LightGBM/pandas/numpy etc.
・クラウドプラットフォーム：Google Cloud Platform
・分析基盤：BigQuery
・アプリケーション：Next.js/FastAPI
・構成管理ツール：Terraform/Cloud Build
・データモデリング：Dataform/dbt
・データビジュアライゼーション：Metabase/Redash
・その他：Docker/GitHub/Slack/Github Copilot/Cursor/Claude Code etc.
【参考情報】
▼Engineer Entrance Book - UPSIDER
https://upsiders.notion.site/Engineer-Entrance-Book-UPSIDER-27a93c7ce32d807196bfc3e80296a9fd
必須スキル
・ビジネス課題を理解し、データ解析および機械学習モデルを活用して解決策を提案、実装する
・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築、評価、および改善を行う
・機械学習モデルのパフォーマンスを継続的に監視し、最適化する
・データビジュアライゼーションツールを使用して、結果をステークホルダーに説明する
・クロスファンクショナルなチームと連携し、データドリブンな意思決定を支援する
【今後やっていきたいこと】
・不正利用検知AI
・企業ごとにパーソナライズされた金融アドバイスAI
・AIチャットボットの利活用
【本ポジションの魅力】
・事業の収益性を大きく左右する与信モデルの改善に関与できる
・ビジネスやプロダクトチームと連携しながらデータを収集し、特徴量を設計する中で、UPSIDERの事業の特性、構造を深く理解できる位置にある
・システム化や自動化まで担うことで、非常に大きなスケールで価値を生み出し続けていることを実感できる
【利用しているツールや開発環境】
・開発言語：Python/Typescript
・機械学習・統計モデリング：scikit-learn/LightGBM/pandas/numpy etc.
・クラウドプラットフォーム：Google Cloud Platform
・分析基盤：BigQuery
・アプリケーション：Next.js/FastAPI
・構成管理ツール：Terraform/Cloud Build
・データモデリング：Dataform/dbt
・データビジュアライゼーション：Metabase/Redash
・その他：Docker/GitHub/Slack/Github Copilot/Cursor/Claude Code etc.
【参考情報】
▼Engineer Entrance Book - UPSIDER
https://upsiders.notion.site/Engineer-Entrance-Book-UPSIDER-27a93c7ce32d807196bfc3e80296a9fd
必須スキル
求める経験 / スキル
▪必須スキル
・Pythonを用いた機械学習モデルの実装経験(scikit-learn/LightGBMなどの利用経験)
・事業成長に繋がるAIの企画検討、導入、運用の経験
▪歓迎スキル
・与信、不正対策の領域でのデータサイエンス経験
・金融機関、Fintech企業での就業経験
・プロジェクトまたはチームリードの経験
・LLM等の生成AIに関する知識、業務経験
▪求める人物像
・UPSIDERのミッションに共感いただける方
・ユーザーファーストの思考で仕様変更や設計改善などを自ら提案できる方
・技術や手段よりも「ユーザーに価値を届けること」に喜びを感じられる方
・リスペクトを持ち、困っている仲間に手を差し伸べられる方
・ビジネスの成功に向けて、部署やチームを超えて他メンバーと積極的なコラボレーションができる方
・Pythonを用いた機械学習モデルの実装経験(scikit-learn/LightGBMなどの利用経験)
・事業成長に繋がるAIの企画検討、導入、運用の経験
▪歓迎スキル
・与信、不正対策の領域でのデータサイエンス経験
・金融機関、Fintech企業での就業経験
・プロジェクトまたはチームリードの経験
・LLM等の生成AIに関する知識、業務経験
▪求める人物像
・UPSIDERのミッションに共感いただける方
・ユーザーファーストの思考で仕様変更や設計改善などを自ら提案できる方
・技術や手段よりも「ユーザーに価値を届けること」に喜びを感じられる方
・リスペクトを持ち、困っている仲間に手を差し伸べられる方
・ビジネスの成功に向けて、部署やチームを超えて他メンバーと積極的なコラボレーションができる方
従業員数
160名
（2025年10月現在）
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
160名
（2025年10月現在）
大手資産運用会社
仕事内容
【仕事内容】
社内の各部署（主に運用部、クオンツアナリスト）が利用する分析プラットフォームの開発・維持・運用を行うチームのメンバーを担って頂きます。
当該プラットフォームでは、分析で用いる各種データの取得・加工・格納を行うバッチ処理およびそれらのデータを用いたAIモデル、社内向け情報提供サービスや分析ツールなどのWebアプリケーションなど、多岐にわたるシステムが長年稼働しております。
業務としては、分析プラットフォームおよび付随する各種システムに対するエンハンス・保守運用対応をエンジニアチームのリーダーとしてご担当いただきます。
社内の各部署（主に運用部、クオンツアナリスト）が利用する分析プラットフォームの開発・維持・運用を行うチームのメンバーを担って頂きます。
当該プラットフォームでは、分析で用いる各種データの取得・加工・格納を行うバッチ処理およびそれらのデータを用いたAIモデル、社内向け情報提供サービスや分析ツールなどのWebアプリケーションなど、多岐にわたるシステムが長年稼働しております。
業務としては、分析プラットフォームおよび付随する各種システムに対するエンハンス・保守運用対応をエンジニアチームのリーダーとしてご担当いただきます。
求める経験 / スキル
（必須要件）
・システム開発のプロジェクトリーダーもしくはチームリーダー経験
・AWSを利用したシステム開発経験
・Git/Dockerを用いた開発経験
・システム開発のプロジェクトリーダーもしくはチームリーダー経験
・AWSを利用したシステム開発経験
・Git/Dockerを用いた開発経験
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 1,100 万円
GMOあおぞらネット銀行株式会社
仕事内容
【募集の背景】
「すべてはお客さまのために。No.1テクノロジーバンク」の実現に向け、私たちはAI、特にLLM（大規模言語モデル）の活用を次なる成長ドライバーと位置づけています。お客さま体験の劇的な向上、社内業務の圧倒的な効率化、そしてまだ見ぬ新しい金融サービスの創出。この大きな挑戦をリードする、ビジネスと技術の架け橋となるAIエンジニアを募集します。業界の先例となるような革新を、私たちと共に起こしませんか。
【主な業務内容】
ビジネスサイドと密に連携し、事業課題の発見からAIソリューションの企画、PoC、開発、そして事業導入までをリードしていただきます。
・LLMを活用した新サービスの企画・開発： Generative AIを用いた次世代の顧客サポート（高機能チャットボット等）や、新しい金融サービスのプロトタイピングと開発
・CRM施策の高度化： 顧客行動分析やLTV予測に基づき、お客さま一人ひとりに最適化されたコミュニケーションを実現するレコメンドエンジンの開発・改善
・社内業務のDX推進： LLMを活用したドキュメント検索、要約、作成支援ツールの開発による全社的な生産性向上
・ビジネス課題のヒアリングと分析設計： 各事業部門が抱える課題を深く理解し、AIを用いてどのように解決できるかを定義、分析プロジェクトを設計・推進
【このポジションの魅力】
・「銀行×LLM」という最先端領域への挑戦： 金融という規制産業の中でLLM等の最新技術をどう活用していくか、という難易度が高く、業界の先例となるチャレンジングな経験を積むことができます。
・事業貢献のダイレクトな実感： あなたのアイデアと技術が、お客さまの利便性向上や事業の成長に直結するのを間近で体感できます。「自分がサービスを創り、育てている」という強い当事者意識を持って働ける環境です。
・スピード感と大きな裁量： 私たちは「新しい銀行」です。年次や役職に関係なく、良い提案は即座に採用され、スピーディーに実行に移されます。大きな裁量権のもと、自律的にプロジェクトを推進できます。
「すべてはお客さまのために。No.1テクノロジーバンク」の実現に向け、私たちはAI、特にLLM（大規模言語モデル）の活用を次なる成長ドライバーと位置づけています。お客さま体験の劇的な向上、社内業務の圧倒的な効率化、そしてまだ見ぬ新しい金融サービスの創出。この大きな挑戦をリードする、ビジネスと技術の架け橋となるAIエンジニアを募集します。業界の先例となるような革新を、私たちと共に起こしませんか。
【主な業務内容】
ビジネスサイドと密に連携し、事業課題の発見からAIソリューションの企画、PoC、開発、そして事業導入までをリードしていただきます。
・LLMを活用した新サービスの企画・開発： Generative AIを用いた次世代の顧客サポート（高機能チャットボット等）や、新しい金融サービスのプロトタイピングと開発
・CRM施策の高度化： 顧客行動分析やLTV予測に基づき、お客さま一人ひとりに最適化されたコミュニケーションを実現するレコメンドエンジンの開発・改善
・社内業務のDX推進： LLMを活用したドキュメント検索、要約、作成支援ツールの開発による全社的な生産性向上
・ビジネス課題のヒアリングと分析設計： 各事業部門が抱える課題を深く理解し、AIを用いてどのように解決できるかを定義、分析プロジェクトを設計・推進
【このポジションの魅力】
・「銀行×LLM」という最先端領域への挑戦： 金融という規制産業の中でLLM等の最新技術をどう活用していくか、という難易度が高く、業界の先例となるチャレンジングな経験を積むことができます。
・事業貢献のダイレクトな実感： あなたのアイデアと技術が、お客さまの利便性向上や事業の成長に直結するのを間近で体感できます。「自分がサービスを創り、育てている」という強い当事者意識を持って働ける環境です。
・スピード感と大きな裁量： 私たちは「新しい銀行」です。年次や役職に関係なく、良い提案は即座に採用され、スピーディーに実行に移されます。大きな裁量権のもと、自律的にプロジェクトを推進できます。
求める経験 / スキル
【必須】
・事業会社におけるデータ分析またはAI関連プロジェクトの実務経験（3年以上）
・SQLを用いた複雑なデータ抽出・加工スキル
・Pythonでの機械学習モデルの開発経験
・ビジネス課題を深く理解し、データ分析やAIで解決するソリューションを企画・設計できる能力
・非技術者にも分かりやすく説明できる高いコミュニケーション能力
【歓迎】
・LLM（OpenAI API, LangChain等）に関する知識、または活用したアプリケーションの開発経験
・自然言語処理または画像認識技術に関する専門知識・開発経験
・金融機関でのデータ分析・AI開発経験
・Tableau, Looker等のBIツールを用いたデータ可視化・分析環境の構築経験
・事業会社におけるデータ分析またはAI関連プロジェクトの実務経験（3年以上）
・SQLを用いた複雑なデータ抽出・加工スキル
・Pythonでの機械学習モデルの開発経験
・ビジネス課題を深く理解し、データ分析やAIで解決するソリューションを企画・設計できる能力
・非技術者にも分かりやすく説明できる高いコミュニケーション能力
【歓迎】
・LLM（OpenAI API, LangChain等）に関する知識、または活用したアプリケーションの開発経験
・自然言語処理または画像認識技術に関する専門知識・開発経験
・金融機関でのデータ分析・AI開発経験
・Tableau, Looker等のBIツールを用いたデータ可視化・分析環境の構築経験
従業員数
256名
（2024年3月時点）
勤務地
東京都
想定年収
500 万円 ~ 1,000 万円
従業員数
256名
（2024年3月時点）
非公開
仕事内容
■職務内容
グループ全体の生成AI／AIエージェント活用を推進する、デジタル戦略部内のテクノロジー開発チームにて、ビジネス部門の相談対応から技術的な意思決定、開発推進、運用改善までをリードし、複数の生成AIプロダクトの展開を技術面から支えるポジションです。
■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
・独自モデルの構築および評価・実証
■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
■ポジションの魅力
生成AI／AIエージェントを活用した業務変革を推進しており、大規模組織で実際に使われるプロダクトをつくり、改善を重ねていける点が魅力です。
成果が特定部門に閉じず、利用の拡大と改善が組織全体に波及していくため、「つくったものが事業を動かす」手応えを得やすい環境です。
金融の制約条件を越えて、生成AIを実装する
生成AIを業務に組み込むにあたり、セキュリティや権限管理、監査性、運用の安定性、業務上の正確性など、金融機関として満たすべき前提条件が多く存在します。
単に開発スピードを上げるだけでは成立しない領域だからこそ、技術的な判断と設計・運用の作り込みが、プロダクトの信頼性や定着度を左右します。“信用”を守りながら前に進む難しさと面白さがあるポジションです。
技術選定から運用改善まで、横串でリードする
複数の生成AIプロダクト／プロジェクトが同時並行で進む中で、技術選定やアーキテクチャ設計などの重要な判断をリードできます。
個別最適に閉じず、開発環境の標準化（ツール／ライブラリ等の選定）やベストプラクティスの普及、運用改善の考え方をチームに展開することで、内製開発のスピードと品質を組織全体で底上げしていく役割です。
グループ全体の生成AI／AIエージェント活用を推進する、デジタル戦略部内のテクノロジー開発チームにて、ビジネス部門の相談対応から技術的な意思決定、開発推進、運用改善までをリードし、複数の生成AIプロダクトの展開を技術面から支えるポジションです。
■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
・独自モデルの構築および評価・実証
■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
■ポジションの魅力
生成AI／AIエージェントを活用した業務変革を推進しており、大規模組織で実際に使われるプロダクトをつくり、改善を重ねていける点が魅力です。
成果が特定部門に閉じず、利用の拡大と改善が組織全体に波及していくため、「つくったものが事業を動かす」手応えを得やすい環境です。
金融の制約条件を越えて、生成AIを実装する
生成AIを業務に組み込むにあたり、セキュリティや権限管理、監査性、運用の安定性、業務上の正確性など、金融機関として満たすべき前提条件が多く存在します。
単に開発スピードを上げるだけでは成立しない領域だからこそ、技術的な判断と設計・運用の作り込みが、プロダクトの信頼性や定着度を左右します。“信用”を守りながら前に進む難しさと面白さがあるポジションです。
技術選定から運用改善まで、横串でリードする
複数の生成AIプロダクト／プロジェクトが同時並行で進む中で、技術選定やアーキテクチャ設計などの重要な判断をリードできます。
個別最適に閉じず、開発環境の標準化（ツール／ライブラリ等の選定）やベストプラクティスの普及、運用改善の考え方をチームに展開することで、内製開発のスピードと品質を組織全体で底上げしていく役割です。
求める経験 / スキル
【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が2〜3年程度（TypeScript、Python 等）
バックエンド、インフラの開発経験が2〜3年程度（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
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が2〜3年程度（TypeScript、Python 等）
バックエンド、インフラの開発経験が2〜3年程度（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
勤務地
東京都
想定年収
1,000 万円 ~ 1,700 万円
仕事内容
■JOB SUMMARY
近年、デジタルトランスフォーメーション（DX）や生成AIを中心としたAI利用の加速、及び、企業におけるビジネスモデルやITシステムの急速な変化に伴い、当社ではデータの重要性に焦点を当て、顧客により速く価値を提供するためのデータ利活用を推進しております。今回、その一環として、ビジネス価値を実現し、変革を推進する、データ領域に特化した経験豊富なリードSRE(Data SRE)を募集します。
1.リード Data SREについて
リードData SREは、SREチームのリード・エンジニアとしてSREチームを率い、当社における全社規模のクラウドデータ基盤について、高い可用性、スケーラビリティ、パフォーマンスを維持し、安定性を提供する役割を担います。
当社のほぼ全てのビジネス部門、データアナリスト・データサイエンティスト、アプリケーション・AIサービス、お客様といった当社のデータを利用するほぼ全てのユーザーが利用する全社データ基盤の安定稼働を支える、IT部門の数あるチームの中でも大変重要でやりがいのあるポジションとなります。
2.マッチする候補者について
技術的な観点からは、①データ基盤(Data Lake, RDB, NoSQL, DWH, ETL/ELT/Data Pipeline等)の設計や構築のご経験、②Cloud Engineerとして自社向けのCloud Platformを構築した、またはCloud Platformの運用をしたご経験、①②のいずれかのご経験がある方に適したポジションとなります。また、いずれの場合もベースラインとして一般的なRDBやアプリケーション開発の知識は必要です。
加えて、日本語・英語双方のコミュニケーションがある程度できる必要があります(英語ネイティブレベルである必要はありません)。
より詳細は、後述するResponsibility、Competencies, Tech Stackの欄をお読みください。
3.メットライフ生命のIT部門について
当社IT部門は社員・パートナー企業様を含め1000名を優に超える大規模な組織です。オフショア拠点を含む多国籍チームで構成されています。多様な文化や考え方・価値観に触れ、多くを学び成長していくことができる環境です。部内は日本語と英語が飛び交う環境で、英語が喋れない方も実際に英語使いながら無理なく上達していくことができます。
グローバルで統一した洗練されたデザインのオフィスで、一人ひとりに大きな昇降デスクやマルチディスプレイ等が用意され、リラックスして業務に集中できる環境が提供されています。
加えて、柔軟な勤務時間と在宅勤務・オフィス勤務を組み合わせたハイブリッドワーク体制を提供します。
当社では、エンジニアとしての価値を尊重し、社員一人ひとりが技術力を研鑽できるようトレーニングや資格取得をサポートしています。また、グローバル企業ならではの、各技術領域における多くのグローバル・マーケットリーダーの最新テクノロジーが利用できる会社でもあります。エンジニアとして技術力を磨いていきたい方にとってお勧めできる環境です。
金融機関としてガバナンスを順守する一方、外資系企業ならではのスピーディで柔軟な意思決定も魅力のひとつです。
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
With the acceleration of digital transformation (DX) and rapid changes in business models and IT systems at firms nowadays, we are focusing on the importance of data and promoting the utilization of data to provide more value to our customers with speed.
We are offering an exciting opportunity to contribute to our digital and AI transformation journey. We are seeking an experienced SRE Engineer dedicated to data domain, to drive the transformation that will enable business results.
Site Reliability Engineer (SRE) for Data will be responsible for ensuring the availability, scalability, and performance of our systems and services.
The team is a multinational team, including members from offshore sites. We strive to create an environment that embraces diversity and values each individual's differences.
We offer flexible work hours and hybrid work from home and office structure. We look forward to hearing from you!
■Why US?
We don't fit into a box, we create our own boxes. Our Global Technology team is helping to transform a customer-first Fortune 50 company - by offering the high-tech digital solutions customers have come to expect, while delivery high-touch customer care during the moments that matter most.
Our tech teams enable the business, helping fuel company's purpose: always with you, building a more confident future. It's where you can grow your career, driving digital transformation in an agile, open, and inclusive environment, where every voice carries weight, and no idea is left off the table.
Here, innovation is everybody’s job. It’s not done within one team or in a lab. Whether you’re driving continuous improvement with your DevOps team, integrating data science and AI into our decision making, or developing best-in-class digital and cloud solutions that protect customer data and personalize their experience, what you build matters as part of a team where together, we can do more.
近年、デジタルトランスフォーメーション（DX）や生成AIを中心としたAI利用の加速、及び、企業におけるビジネスモデルやITシステムの急速な変化に伴い、当社ではデータの重要性に焦点を当て、顧客により速く価値を提供するためのデータ利活用を推進しております。今回、その一環として、ビジネス価値を実現し、変革を推進する、データ領域に特化した経験豊富なリードSRE(Data SRE)を募集します。
1.リード Data SREについて
リードData SREは、SREチームのリード・エンジニアとしてSREチームを率い、当社における全社規模のクラウドデータ基盤について、高い可用性、スケーラビリティ、パフォーマンスを維持し、安定性を提供する役割を担います。
当社のほぼ全てのビジネス部門、データアナリスト・データサイエンティスト、アプリケーション・AIサービス、お客様といった当社のデータを利用するほぼ全てのユーザーが利用する全社データ基盤の安定稼働を支える、IT部門の数あるチームの中でも大変重要でやりがいのあるポジションとなります。
2.マッチする候補者について
技術的な観点からは、①データ基盤(Data Lake, RDB, NoSQL, DWH, ETL/ELT/Data Pipeline等)の設計や構築のご経験、②Cloud Engineerとして自社向けのCloud Platformを構築した、またはCloud Platformの運用をしたご経験、①②のいずれかのご経験がある方に適したポジションとなります。また、いずれの場合もベースラインとして一般的なRDBやアプリケーション開発の知識は必要です。
加えて、日本語・英語双方のコミュニケーションがある程度できる必要があります(英語ネイティブレベルである必要はありません)。
より詳細は、後述するResponsibility、Competencies, Tech Stackの欄をお読みください。
3.メットライフ生命のIT部門について
当社IT部門は社員・パートナー企業様を含め1000名を優に超える大規模な組織です。オフショア拠点を含む多国籍チームで構成されています。多様な文化や考え方・価値観に触れ、多くを学び成長していくことができる環境です。部内は日本語と英語が飛び交う環境で、英語が喋れない方も実際に英語使いながら無理なく上達していくことができます。
グローバルで統一した洗練されたデザインのオフィスで、一人ひとりに大きな昇降デスクやマルチディスプレイ等が用意され、リラックスして業務に集中できる環境が提供されています。
加えて、柔軟な勤務時間と在宅勤務・オフィス勤務を組み合わせたハイブリッドワーク体制を提供します。
当社では、エンジニアとしての価値を尊重し、社員一人ひとりが技術力を研鑽できるようトレーニングや資格取得をサポートしています。また、グローバル企業ならではの、各技術領域における多くのグローバル・マーケットリーダーの最新テクノロジーが利用できる会社でもあります。エンジニアとして技術力を磨いていきたい方にとってお勧めできる環境です。
金融機関としてガバナンスを順守する一方、外資系企業ならではのスピーディで柔軟な意思決定も魅力のひとつです。
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With the acceleration of digital transformation (DX) and rapid changes in business models and IT systems at firms nowadays, we are focusing on the importance of data and promoting the utilization of data to provide more value to our customers with speed.
We are offering an exciting opportunity to contribute to our digital and AI transformation journey. We are seeking an experienced SRE Engineer dedicated to data domain, to drive the transformation that will enable business results.
Site Reliability Engineer (SRE) for Data will be responsible for ensuring the availability, scalability, and performance of our systems and services.
The team is a multinational team, including members from offshore sites. We strive to create an environment that embraces diversity and values each individual's differences.
We offer flexible work hours and hybrid work from home and office structure. We look forward to hearing from you!
■Why US?
We don't fit into a box, we create our own boxes. Our Global Technology team is helping to transform a customer-first Fortune 50 company - by offering the high-tech digital solutions customers have come to expect, while delivery high-touch customer care during the moments that matter most.
Our tech teams enable the business, helping fuel company's purpose: always with you, building a more confident future. It's where you can grow your career, driving digital transformation in an agile, open, and inclusive environment, where every voice carries weight, and no idea is left off the table.
Here, innovation is everybody’s job. It’s not done within one team or in a lab. Whether you’re driving continuous improvement with your DevOps team, integrating data science and AI into our decision making, or developing best-in-class digital and cloud solutions that protect customer data and personalize their experience, what you build matters as part of a team where together, we can do more.
求める経験 / スキル
Responsibilities
(English follows Japanese.)
候補者に求める経験・スキル等
コンピュータサイエンス、工学、または関連分野における学士号または修士号以上の学位
エンジニアとして15年以上の業務経験、及び、オンプレミスとAzure、AWSまたはGCP等のクラウド・プラットフォームを組み合わせたハイブリッド環境において、データプラットフォームまたは様々なアプリケーションをサポートするSREとしての3年以上の経験
Python、Spark、Bash、PowerShellなどの言語におけるスクリプト作成・プログラミングスキル
ELKスタック、Grafana、Kibana、Splunkなどの可観測性ツールの実務経験
アプリケーションパフォーマンスの分析、パフォーマンスチューニング、プラットフォームの高可用性・安定性のデザイン
SQL、NoSQLの実務経験
コアインフラ技術（ネットワーク、DNS、ファイアウォール、ロードバランサー、Active Directory、RDBMS、Windows/RHEL、インフラセキュリティ等）の基礎知識
コンテナ化およびコンテナオーケストレーションプラットフォーム（Docker、Kubernetes）、Terraform等の基礎知識
本番環境における問題の特定・解決に向けた強力な分析力および問題解決能力
コンピテンシー：
バイリンガル(日本語と英語)。日本語についてはネイティブまたは読み書きも含めた上級レベルが必要となります
コミュニケーション：インシデント解決に向けて多数の関係者を巻き込み、会話をリードできるエンジニアとしてのコミュニケーション能力
協働：グローバルでマルチナショナルな環境での協働実績
前向きな姿勢と迅速にアウトプットを生み出すことができる業務遂行能力
テクノロジー・スタック：
Python、Spark、Bash、PowerShell
Azure Data Lake Gen2、Data Factory、Synapse Analytics（データウェアハウス、Spark、パイプライン）、SQL Database / MI、Cosmos DB、Fabric
Azure Application Insight、Azure Log Analytics、Splunk、Grafana、App Dynamics、ELK、Azure Monitor
Azure DevOps、Azure Repos、Azure Container Repositories
Docker、Kubernetes、AKS
Service Now
GitHub / Azure Copilot、LLMs
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
Candidate Qualifications:
Bachelor's or advanced degree in Computer Science, Engineering, or a related field.
Minimum 3 years of experience as a Site Reliability engineer supporting data platform or different application and application in a Hybrid-cloud platforms with mix of On-Prem and Azure.
Strong scripting and programming skills in languages such as Python, Spark, Bash, or PowerShell
Hands on experience on usage of ELK stack, observability tools like Grafana, Kibana, Splunk etc.
Experience in Azure Public cloud services.
Analyze application performance, performance tuning, and ensure high availability and stability of platform.
Good hands-on experience with SQL and experience in No-SQL.
Essential knowledge of core infrastructure technologies (Network, DNS, Firewalls, LB, Active Directory, RDBMS, Windows/RHEL, Infra-security and etc.)
Knowledge of containerization and container orchestration platforms (Docker, Kubernetes), Terraform etc.
Excellent communication skills.
Strong analytical and problem-solving skills to identify and resolve issues in Production.
Skills and Competencies:
Competencies:
Communication: Ability to communicate effectively to ensure results are achieved
Collaboration: Proven track record collaborating and working effectively in a global and multi-cultural environment (e.g. Japanese)
Diverse environment: Can-do attitude and ability to work in a high paced environment
Tech Stack:
Python, Spark, Bash, PowerShell
Azure Data Lake Gen2, Data Factory, Synapse Analytics (Data Warehouse, Spark, Pipeline), SQL Database / MI, Cosmos DB, Fabric
Azure Application Insight, Azure Log Analytics, Splunk, Grafana, App Dynamics, ELK, Azure Monitor
Azure DevOps, Azure Repos, Azure Container Repositories
Docker, Kubernetes, AKS
Service Now
GitHub / Azure Copilot, LLMs
Preferale
Japanese Read and Write
English: fluent or advanced
Domain knowledge on Life Insurance
(English follows Japanese.)
候補者に求める経験・スキル等
コンピュータサイエンス、工学、または関連分野における学士号または修士号以上の学位
エンジニアとして15年以上の業務経験、及び、オンプレミスとAzure、AWSまたはGCP等のクラウド・プラットフォームを組み合わせたハイブリッド環境において、データプラットフォームまたは様々なアプリケーションをサポートするSREとしての3年以上の経験
Python、Spark、Bash、PowerShellなどの言語におけるスクリプト作成・プログラミングスキル
ELKスタック、Grafana、Kibana、Splunkなどの可観測性ツールの実務経験
アプリケーションパフォーマンスの分析、パフォーマンスチューニング、プラットフォームの高可用性・安定性のデザイン
SQL、NoSQLの実務経験
コアインフラ技術（ネットワーク、DNS、ファイアウォール、ロードバランサー、Active Directory、RDBMS、Windows/RHEL、インフラセキュリティ等）の基礎知識
コンテナ化およびコンテナオーケストレーションプラットフォーム（Docker、Kubernetes）、Terraform等の基礎知識
本番環境における問題の特定・解決に向けた強力な分析力および問題解決能力
コンピテンシー：
バイリンガル(日本語と英語)。日本語についてはネイティブまたは読み書きも含めた上級レベルが必要となります
コミュニケーション：インシデント解決に向けて多数の関係者を巻き込み、会話をリードできるエンジニアとしてのコミュニケーション能力
協働：グローバルでマルチナショナルな環境での協働実績
前向きな姿勢と迅速にアウトプットを生み出すことができる業務遂行能力
テクノロジー・スタック：
Python、Spark、Bash、PowerShell
Azure Data Lake Gen2、Data Factory、Synapse Analytics（データウェアハウス、Spark、パイプライン）、SQL Database / MI、Cosmos DB、Fabric
Azure Application Insight、Azure Log Analytics、Splunk、Grafana、App Dynamics、ELK、Azure Monitor
Azure DevOps、Azure Repos、Azure Container Repositories
Docker、Kubernetes、AKS
Service Now
GitHub / Azure Copilot、LLMs
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Candidate Qualifications:
Bachelor's or advanced degree in Computer Science, Engineering, or a related field.
Minimum 3 years of experience as a Site Reliability engineer supporting data platform or different application and application in a Hybrid-cloud platforms with mix of On-Prem and Azure.
Strong scripting and programming skills in languages such as Python, Spark, Bash, or PowerShell
Hands on experience on usage of ELK stack, observability tools like Grafana, Kibana, Splunk etc.
Experience in Azure Public cloud services.
Analyze application performance, performance tuning, and ensure high availability and stability of platform.
Good hands-on experience with SQL and experience in No-SQL.
Essential knowledge of core infrastructure technologies (Network, DNS, Firewalls, LB, Active Directory, RDBMS, Windows/RHEL, Infra-security and etc.)
Knowledge of containerization and container orchestration platforms (Docker, Kubernetes), Terraform etc.
Excellent communication skills.
Strong analytical and problem-solving skills to identify and resolve issues in Production.
Skills and Competencies:
Competencies:
Communication: Ability to communicate effectively to ensure results are achieved
Collaboration: Proven track record collaborating and working effectively in a global and multi-cultural environment (e.g. Japanese)
Diverse environment: Can-do attitude and ability to work in a high paced environment
Tech Stack:
Python, Spark, Bash, PowerShell
Azure Data Lake Gen2, Data Factory, Synapse Analytics (Data Warehouse, Spark, Pipeline), SQL Database / MI, Cosmos DB, Fabric
Azure Application Insight, Azure Log Analytics, Splunk, Grafana, App Dynamics, ELK, Azure Monitor
Azure DevOps, Azure Repos, Azure Container Repositories
Docker, Kubernetes, AKS
Service Now
GitHub / Azure Copilot, LLMs
Preferale
Japanese Read and Write
English: fluent or advanced
Domain knowledge on Life Insurance
勤務地
東京都
想定年収
1,200 万円 ~ 1,600 万円
仕事内容
■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
■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
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
■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
求める経験 / スキル
【必須要件/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
【歓迎要件/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
・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
【歓迎要件/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
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,500 万円
仕事内容
2026年2月より経営管理部から情報システムチームが部として独立をいたしました。組織として拡大を果たすため、情報システム要員を増員いたします。
同社は積極的にIT投資を行うとともに、セキュリティ強化にも注ぎ、”攻め”と”守り”の両軸の観点で採用を行っています。
【業務内容】
・業務部門の課題抽出、DXテーマ立案、優先順位付け、ロードマップ策定
・As-Is／To-Be整理、要件定義、投資対効果（概算）整理、意思決定支援
・ツール選定、導入計画、テスト／教育、運用設計（定着化まで）のリード
・ベンダーコントロール（RFP／見積査定、進捗・品質・コスト・スコープ管理）
・複数案件のポートフォリオ管理（体制／リソース配分、リスク管理、経営レポート）
・生成AIの業務適用（PoC→本番化、利用ガイド／ルール、展開計画）
・データ／権限／ログなどセキュリティ・統制要件を織り込んだ設計、運用
・DX推進の“型”づくり（標準プロセス、テンプレ、ナレッジ、KPI・効果測定）
会社の成長に伴い、業務課題は多様化しています。現場に伴走しながら、複数案件を同時に推進し、成果を横展開できる“型”として定着させることで、事業全体の生産性・統制強化に直接インパクトを出せるポジションです。
【主な技術スタック例／扱う領域】
・業務SaaS／基盤：Microsoft 365（E3）、Entra ID、各種業務SaaS
・データ活用：SQL／CSV 等のデータ加工、BI（Power BI 等）
・自動化／連携：Power Automate、ローコード、API／iPaaS
・生成AI：生成AIツール各種（PoC〜展開、ガイド整備）
・管理領域：MDM（Intune 等）、権限／ログなど統制要件
・端末：Windows／Mac／iPhone
※特定製品の経験は必須ではありません。課題設定〜要件整理〜導入／定着までをやり切る推進力と、複数案件をリードする実行力を重視します。
【入社後の流れ】
＜入社直後＞
社内情報システム／業務プロセス／主要案件の全体像を把握し、DX推進チームの案件棚卸し（優先度・体制・論点）を実施。重点テーマを設定し、短期（3～6か月）の実行計画に落とし込みます。
＜その後＞
ホテル、物流、バックオフィスなど複数領域のDXプロジェクトをリード（または複数案件を統括）。要件整理～導入～定着までを推進し、成果をKPIで可視化。横展開できる標準プロセス・テンプレートとして全社へ定着させます。
【組織体制】
情報システム部（5名※26年3月現在）
部長1名 - メンバー4名
同社は積極的にIT投資を行うとともに、セキュリティ強化にも注ぎ、”攻め”と”守り”の両軸の観点で採用を行っています。
【業務内容】
・業務部門の課題抽出、DXテーマ立案、優先順位付け、ロードマップ策定
・As-Is／To-Be整理、要件定義、投資対効果（概算）整理、意思決定支援
・ツール選定、導入計画、テスト／教育、運用設計（定着化まで）のリード
・ベンダーコントロール（RFP／見積査定、進捗・品質・コスト・スコープ管理）
・複数案件のポートフォリオ管理（体制／リソース配分、リスク管理、経営レポート）
・生成AIの業務適用（PoC→本番化、利用ガイド／ルール、展開計画）
・データ／権限／ログなどセキュリティ・統制要件を織り込んだ設計、運用
・DX推進の“型”づくり（標準プロセス、テンプレ、ナレッジ、KPI・効果測定）
会社の成長に伴い、業務課題は多様化しています。現場に伴走しながら、複数案件を同時に推進し、成果を横展開できる“型”として定着させることで、事業全体の生産性・統制強化に直接インパクトを出せるポジションです。
【主な技術スタック例／扱う領域】
・業務SaaS／基盤：Microsoft 365（E3）、Entra ID、各種業務SaaS
・データ活用：SQL／CSV 等のデータ加工、BI（Power BI 等）
・自動化／連携：Power Automate、ローコード、API／iPaaS
・生成AI：生成AIツール各種（PoC〜展開、ガイド整備）
・管理領域：MDM（Intune 等）、権限／ログなど統制要件
・端末：Windows／Mac／iPhone
※特定製品の経験は必須ではありません。課題設定〜要件整理〜導入／定着までをやり切る推進力と、複数案件をリードする実行力を重視します。
【入社後の流れ】
＜入社直後＞
社内情報システム／業務プロセス／主要案件の全体像を把握し、DX推進チームの案件棚卸し（優先度・体制・論点）を実施。重点テーマを設定し、短期（3～6か月）の実行計画に落とし込みます。
＜その後＞
ホテル、物流、バックオフィスなど複数領域のDXプロジェクトをリード（または複数案件を統括）。要件整理～導入～定着までを推進し、成果をKPIで可視化。横展開できる標準プロセス・テンプレートとして全社へ定着させます。
【組織体制】
情報システム部（5名※26年3月現在）
部長1名 - メンバー4名
求める経験 / スキル
【必須スキル・経験】
・業務部門と伴走し、課題設定／要件定義～導入～定着化までをリードした経験
・複数ステークホルダー（業務部門・ベンダー・情シス等）を巻き込み、合意形成しながら推進できる方
・ベンダーコントロールの実務経験（進捗・品質・コスト・スコープのいずれか複数）
・タスク分解、優先順位、リスク管理など、プロジェクト推進の基礎スキルを有する方
・要件、運用、教育、決定事項などを整理し、ドキュメントで再現性を担保できる方
・セキュリティ／統制（権限・ログ・個人情報等）を意識し、要件、運用に織り込める方
【歓迎スキル・経験】
・複数案件のポートフォリオ管理経験（優先順位付け、リソース配分、経営レポート）
・BPR（To-Be設計、標準化、定着化）を主導した経験
・データ活用（BI／SQL／KPI設計）または自動化（Power Automate／ローコード／API連携）で成果を出した経験
・生成AIの業務適用を、PoC→展開までリードした経験
・ITガバナンス（規程、監査、データ管理、SLA／運用設計）に関する経験
・インフラ／運用チームと連携し、DX施策に必要な基盤要件（ID／権限、端末管理、NW、ログ／監視、運用）を整理して合意形成、実装につなげた経験
■求める人物像
当社は「その課題を、価値へ。」という企業理念のもと、失敗を恐れず、常に新しい挑戦を続けていくことを大切にしています。
採用メッセージは「変化を起こす側へ、回れ。」
変化を恐れず、ルールや固定観念に固執せず、柔軟性と行動力を持って進化し続ける人材を求めています。
・プロフェッショナル思考を持っている
・出来ない言い訳よりもやれる理由を探す
・課題に対する挑戦思考を持ち、行動に移すのが早い
・社交性が高く、柔軟性に富んだ仕事をしている
・革新的な企画力を持ち、クリエイティブである
・責任感があり、変化を恐れずに取り組める
・業務部門と伴走し、課題設定／要件定義～導入～定着化までをリードした経験
・複数ステークホルダー（業務部門・ベンダー・情シス等）を巻き込み、合意形成しながら推進できる方
・ベンダーコントロールの実務経験（進捗・品質・コスト・スコープのいずれか複数）
・タスク分解、優先順位、リスク管理など、プロジェクト推進の基礎スキルを有する方
・要件、運用、教育、決定事項などを整理し、ドキュメントで再現性を担保できる方
・セキュリティ／統制（権限・ログ・個人情報等）を意識し、要件、運用に織り込める方
【歓迎スキル・経験】
・複数案件のポートフォリオ管理経験（優先順位付け、リソース配分、経営レポート）
・BPR（To-Be設計、標準化、定着化）を主導した経験
・データ活用（BI／SQL／KPI設計）または自動化（Power Automate／ローコード／API連携）で成果を出した経験
・生成AIの業務適用を、PoC→展開までリードした経験
・ITガバナンス（規程、監査、データ管理、SLA／運用設計）に関する経験
・インフラ／運用チームと連携し、DX施策に必要な基盤要件（ID／権限、端末管理、NW、ログ／監視、運用）を整理して合意形成、実装につなげた経験
■求める人物像
当社は「その課題を、価値へ。」という企業理念のもと、失敗を恐れず、常に新しい挑戦を続けていくことを大切にしています。
採用メッセージは「変化を起こす側へ、回れ。」
変化を恐れず、ルールや固定観念に固執せず、柔軟性と行動力を持って進化し続ける人材を求めています。
・プロフェッショナル思考を持っている
・出来ない言い訳よりもやれる理由を探す
・課題に対する挑戦思考を持ち、行動に移すのが早い
・社交性が高く、柔軟性に富んだ仕事をしている
・革新的な企画力を持ち、クリエイティブである
・責任感があり、変化を恐れずに取り組める
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,400 万円
非公開
仕事内容
【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。
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。
求める経験 / スキル
■必須要件
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が2〜3年程度（TypeScript、Python 等）
・バックエンド、インフラの開発経験が2〜3年程度（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
■希望要件
・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
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が2〜3年程度（TypeScript、Python 等）
・バックエンド、インフラの開発経験が2〜3年程度（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
■希望要件
・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
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 1,400 万円
外資系生命保険会社
仕事内容
【ポジション概要】
リードデータサイエンティストは、先進的な分析を活用して、顧客エンゲージメントの理解、インタラクション、そして最適化において革新的なアプローチを推進します。成功する候補者は、主に日本語を用いてビジネスステークホルダーと緊密に連携し、要件と広範なビジネスコンテキストを理解します。 この役割は、データ分析イニシアチブを構想から実装、そして納品までリードすることを含みます。
【職務内容】
• ビジネスステークホルダーと連携して要件を収集し、ビジネスコンテキストを理解し、データ駆動型ソリューションを導出します。
• データ分析イニシアチブを計画、実行、高品質の分析ソリューションの提供においてリードし監督します。
• データプラットフォームチームや他のITチームと緊密に協力し、依存関係を特定し、開発プロセスの円滑な進行を確保するためのブロッカーを解消します。
• ビジネス目標と整合する機械学習モデルおよび分析プロジェクトを開発、展開し、管理します。
• CI/CD、MLOps、Azureや同様のクラウドプラットフォーム、DevOpsを利用して開発および展開プロセスを効率化します。
• SQL、Python、Pandas、PySpark、AzureML、PowerBIを用いてデータモデルと分析を開発・実装する実践的な専門知識を活用します。
• 特に流通、運用、マーケティング分野における金融または保険セクターのドメイン専門知識を活用して、プロジェクトの成功を確保します。
• 分析および機械学習イニシアチブのプロジェクト成果物や技術仕様を含む詳細なドキュメントを準備します。
• 分析および機械学習の要件、進捗、成果について、プレゼンテーションやレポートを通じてチームメンバーやリーダーシップに効果的にコミュニケーションします。
• 倫理ガイドラインおよびコンプライアンス基準を遵守し、AIを責任を持って使用します。
• 他の市場のベストプラクティスと方法論を取り入れることにより、分析およびデータソリューションを改善します。
• 新しい技術とビジネスニーズに基づいて、新しいソリューションおよび強化案を積極的に提案します。
リードデータサイエンティストは、先進的な分析を活用して、顧客エンゲージメントの理解、インタラクション、そして最適化において革新的なアプローチを推進します。成功する候補者は、主に日本語を用いてビジネスステークホルダーと緊密に連携し、要件と広範なビジネスコンテキストを理解します。 この役割は、データ分析イニシアチブを構想から実装、そして納品までリードすることを含みます。
【職務内容】
• ビジネスステークホルダーと連携して要件を収集し、ビジネスコンテキストを理解し、データ駆動型ソリューションを導出します。
• データ分析イニシアチブを計画、実行、高品質の分析ソリューションの提供においてリードし監督します。
• データプラットフォームチームや他のITチームと緊密に協力し、依存関係を特定し、開発プロセスの円滑な進行を確保するためのブロッカーを解消します。
• ビジネス目標と整合する機械学習モデルおよび分析プロジェクトを開発、展開し、管理します。
• CI/CD、MLOps、Azureや同様のクラウドプラットフォーム、DevOpsを利用して開発および展開プロセスを効率化します。
• SQL、Python、Pandas、PySpark、AzureML、PowerBIを用いてデータモデルと分析を開発・実装する実践的な専門知識を活用します。
• 特に流通、運用、マーケティング分野における金融または保険セクターのドメイン専門知識を活用して、プロジェクトの成功を確保します。
• 分析および機械学習イニシアチブのプロジェクト成果物や技術仕様を含む詳細なドキュメントを準備します。
• 分析および機械学習の要件、進捗、成果について、プレゼンテーションやレポートを通じてチームメンバーやリーダーシップに効果的にコミュニケーションします。
• 倫理ガイドラインおよびコンプライアンス基準を遵守し、AIを責任を持って使用します。
• 他の市場のベストプラクティスと方法論を取り入れることにより、分析およびデータソリューションを改善します。
• 新しい技術とビジネスニーズに基づいて、新しいソリューションおよび強化案を積極的に提案します。
求める経験 / スキル
【応募要件】
経験：
• 5年以上の高度な分析役割での経験があり、成功したビジネス成果をもたらした実績。
• データサイエンスまたは分析チームの管理におけるリーダーシップ経験。
【技術的スキル】
• 定量的方法およびビジネス分析のスキルと強力な問題解決能力。
• 分類、回帰、クラスタリング、時系列分析、次元削減などの機械学習技術を使用したデータモデルの構築と応用の専門知識。
• PythonおよびSQLプログラミングスキル。
• 特にPowerBIなどのデータ可視化ツールに関する深い理解。
• CI/CD、MLOps、およびAzureなどのクラウドプラットフォームの経験。
• Pandas、PySpark、AzureMLなどのデータ分析ツールおよびライブラリの実践的な経験。
• 流通、運用、マーケティング分野における金融または保険ドメインの背景。
• 業界トレンドに先んじて、新しいツールや技術（例えば、Generative AI (GenAI)）を継続的に学習し、分析能力を向上させます。
【リーダーシップコンピテンシー】
• ドメイン知識をアップグレードし、そのビジネス適用性を評価し続ける意欲。
• あらゆるレベルの同僚と関係を築き、信頼を得て影響力を発揮する強力な対人スキル。
• 多様なオーディエンスに複雑な情報を簡潔に伝える優れたコミュニケーションスキル。
【教育】
• 統計学、マーケティングサイエンス、オペレーションリサーチ、計量経済学、機械学習などの定量モデルに焦点を当てた学士号。
• 同様の分野での上級学位はプラス。データ＆分析のコースや専門性。
• 特にAzure Data Scientist、Azure Enterprise Data Analyst、Azure Data EngineerのAzure認定。
【言語要件】
• 日本語：上級
• 英語：中級
【追加情報】
この役割には、強い分析的バックグラウンドを持ち、データイニシアチブを推進しながら、クロスファンクショナルチームと効果的に協力する能力が求められます。理想的な候補者は、金融または保険の専門知識、関連するツールの技術力を持ち、複雑なビジネス環境をうまくナビゲートし、インパクトのある分析ソリューションを提供できる能力を持っています。
経験：
• 5年以上の高度な分析役割での経験があり、成功したビジネス成果をもたらした実績。
• データサイエンスまたは分析チームの管理におけるリーダーシップ経験。
【技術的スキル】
• 定量的方法およびビジネス分析のスキルと強力な問題解決能力。
• 分類、回帰、クラスタリング、時系列分析、次元削減などの機械学習技術を使用したデータモデルの構築と応用の専門知識。
• PythonおよびSQLプログラミングスキル。
• 特にPowerBIなどのデータ可視化ツールに関する深い理解。
• CI/CD、MLOps、およびAzureなどのクラウドプラットフォームの経験。
• Pandas、PySpark、AzureMLなどのデータ分析ツールおよびライブラリの実践的な経験。
• 流通、運用、マーケティング分野における金融または保険ドメインの背景。
• 業界トレンドに先んじて、新しいツールや技術（例えば、Generative AI (GenAI)）を継続的に学習し、分析能力を向上させます。
【リーダーシップコンピテンシー】
• ドメイン知識をアップグレードし、そのビジネス適用性を評価し続ける意欲。
• あらゆるレベルの同僚と関係を築き、信頼を得て影響力を発揮する強力な対人スキル。
• 多様なオーディエンスに複雑な情報を簡潔に伝える優れたコミュニケーションスキル。
【教育】
• 統計学、マーケティングサイエンス、オペレーションリサーチ、計量経済学、機械学習などの定量モデルに焦点を当てた学士号。
• 同様の分野での上級学位はプラス。データ＆分析のコースや専門性。
• 特にAzure Data Scientist、Azure Enterprise Data Analyst、Azure Data EngineerのAzure認定。
【言語要件】
• 日本語：上級
• 英語：中級
【追加情報】
この役割には、強い分析的バックグラウンドを持ち、データイニシアチブを推進しながら、クロスファンクショナルチームと効果的に協力する能力が求められます。理想的な候補者は、金融または保険の専門知識、関連するツールの技術力を持ち、複雑なビジネス環境をうまくナビゲートし、インパクトのある分析ソリューションを提供できる能力を持っています。
勤務地
東京都
想定年収
900 万円 ~ 1,300 万円
三菱HCキャピタル株式会社
仕事内容
①募集背景
生成AIの急速な進展により、IT部にはツール導入に留まらない、業務・開発・意思決定にAIを前提として組み込む企画力が求められています。
今年度よりIT部開発Gにて、AIの社内展開推進担当、及びAIの開発経験がある人を募集します。
②概要
生成AIを活用したAIネイティブなIT組織・業務プロセスの社内展開推進、開発推進を担っていただきます。
開発推進に留まらず、ルール化・標準化・人材育成までを含めた全体設計がミッションです。
③詳細
・生成AI活用に関する社内展開推進、開発推進
・IT部および開発現場における業務×AI適用領域の整理
・Copilot等の生成AI基盤の活用方針、利用ルール、標準の設計
・PoC結果の横展開、業務定着に向けた施策立案・推進
・社内向けガイドライン・教育コンテンツの企画
・経営層・関係部門への説明、合意形成支援
・ベンダーと協業し、AI開発の推進
④この仕事の魅力
・生成AI活用推進を通じて、関係者調整力を身につける事ができる
・正解のない領域で、自ら型を作る経験ができる
・「AIを使う会社」から「AIを前提に動く組織」への変革に関われる
生成AIの急速な進展により、IT部にはツール導入に留まらない、業務・開発・意思決定にAIを前提として組み込む企画力が求められています。
今年度よりIT部開発Gにて、AIの社内展開推進担当、及びAIの開発経験がある人を募集します。
②概要
生成AIを活用したAIネイティブなIT組織・業務プロセスの社内展開推進、開発推進を担っていただきます。
開発推進に留まらず、ルール化・標準化・人材育成までを含めた全体設計がミッションです。
③詳細
・生成AI活用に関する社内展開推進、開発推進
・IT部および開発現場における業務×AI適用領域の整理
・Copilot等の生成AI基盤の活用方針、利用ルール、標準の設計
・PoC結果の横展開、業務定着に向けた施策立案・推進
・社内向けガイドライン・教育コンテンツの企画
・経営層・関係部門への説明、合意形成支援
・ベンダーと協業し、AI開発の推進
④この仕事の魅力
・生成AI活用推進を通じて、関係者調整力を身につける事ができる
・正解のない領域で、自ら型を作る経験ができる
・「AIを使う会社」から「AIを前提に動く組織」への変革に関われる
求める経験 / スキル
【必須要件】
・生成AIを業務で日常的に活用していること
・IT／業務プロセスを構造的に整理・説明できる能力
・新しい仕組み・ルールを組織に定着させた経験
・開発現場（内製・SIer問わず）での実務経験
・Copilot、ChatGPT、Azure OpenAI等の活用経験
【歓迎要件】
・プロジェクト推進経験
・企画書・説明資料の作成および関係者調整の経験
【求める人材像】
・正解が定まっていない状況でも自ら考え、動ける方
・技術と業務の橋渡しができる方
・ルール化・標準化・再現性のある仕組み作りを得意とする方
・周囲を巻き込み、合意形成を進められる方
・生成AIを業務で日常的に活用していること
・IT／業務プロセスを構造的に整理・説明できる能力
・新しい仕組み・ルールを組織に定着させた経験
・開発現場（内製・SIer問わず）での実務経験
・Copilot、ChatGPT、Azure OpenAI等の活用経験
【歓迎要件】
・プロジェクト推進経験
・企画書・説明資料の作成および関係者調整の経験
【求める人材像】
・正解が定まっていない状況でも自ら考え、動ける方
・技術と業務の橋渡しができる方
・ルール化・標準化・再現性のある仕組み作りを得意とする方
・周囲を巻き込み、合意形成を進められる方
従業員数
2,106名
（連結8,240名（2025年9月末時点））
勤務地
東京都
想定年収
650 万円 ~ 1,250 万円
従業員数
2,106名
（連結8,240名（2025年9月末時点））
GMOあおぞらネット銀行株式会社
仕事内容
【主な業務内容】
・当社で開発しているアプリケーションを AI 駆動開発化する際の基盤整備・チューニング
・Claude Code 等のツールを最大限活用するための開発環境・ルール・プロンプト・コンテキスト設計
・コーディング規約、テスト戦略、CI/CD との連携など、AI が実力を発揮できる土台づくり
・上記の AI 駆動開発環境を活用した、業務アプリケーション／ユーザー向けアプリケーションの構築
・業務要件定義からシステム化検討まで の上流工程
・関係者へのヒアリング、要件の整理・ドキュメント化
・課題の構造化、システム化方針の策定、実現可能性の検討
・当社で開発しているアプリケーションを AI 駆動開発化する際の基盤整備・チューニング
・Claude Code 等のツールを最大限活用するための開発環境・ルール・プロンプト・コンテキスト設計
・コーディング規約、テスト戦略、CI/CD との連携など、AI が実力を発揮できる土台づくり
・上記の AI 駆動開発環境を活用した、業務アプリケーション／ユーザー向けアプリケーションの構築
・業務要件定義からシステム化検討まで の上流工程
・関係者へのヒアリング、要件の整理・ドキュメント化
・課題の構造化、システム化方針の策定、実現可能性の検討
求める経験 / スキル
【必須】
・SQL を用いた複雑なデータ抽出・加工スキル
・Python等での機械学習モデルまたはアプリケーション開発経験
・AI駆動開発ツール（Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等）を業務または個人開発で活用した経験
・生成 AI を活用して、要件定義から実装・テスト・改善までを自律的に推進できる能力
・業務要件をヒアリング・整理し、システム化方針まで落とし込める力（上流工程の経験）
・ビジネス課題を深く理解し、データ分析や AI で解決するソリューションを企画・設計できる能力
※ 実務経験年数は問いません。GitHub・ポートフォリオ・個人開発・OSS 活動・技術ブログ等のアウトプットで実力を示していただける方を歓迎します。
【歓迎】
・LLM（OpenAI API、Anthropic API、LangChain、LlamaIndex 等）を活用したアプリケーション開発経験
・RAG・AI エージェント・MCP（Model Context Protocol）等を用いたシステム構築経験
・プロンプトエンジニアリング、LLM の評価・改善（Evals）に関する知見
・自然言語処理または画像認識技術に関する専門知識・開発経験
・金融機関でのデータ分析・AI 開発経験
・Tableau、Looker 等の BI ツールを用いたデータ可視化・分析環境の構築経験
・GitHub 等を用いたチーム開発経験、CI/CD・テスト自動化の知見
・技術ブログ・OSS 活動・登壇等によるアウトプット経験
【求める人物像】
・新しい技術やツールを自ら学び、検証し、業務に取り入れることに前向きな方
・AI を「使われる側」ではなく「使いこなす側」として、生産性を最大化できる方
・不確実性の高いタスクでも、自ら仮説を立て、試行錯誤しながらゴールに到達できる方
・ビジネス側と技術側の橋渡しができる方
・非技術者にも分かりやすく説明できる高いコミュニケーション能力
・SQL を用いた複雑なデータ抽出・加工スキル
・Python等での機械学習モデルまたはアプリケーション開発経験
・AI駆動開発ツール（Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等）を業務または個人開発で活用した経験
・生成 AI を活用して、要件定義から実装・テスト・改善までを自律的に推進できる能力
・業務要件をヒアリング・整理し、システム化方針まで落とし込める力（上流工程の経験）
・ビジネス課題を深く理解し、データ分析や AI で解決するソリューションを企画・設計できる能力
※ 実務経験年数は問いません。GitHub・ポートフォリオ・個人開発・OSS 活動・技術ブログ等のアウトプットで実力を示していただける方を歓迎します。
【歓迎】
・LLM（OpenAI API、Anthropic API、LangChain、LlamaIndex 等）を活用したアプリケーション開発経験
・RAG・AI エージェント・MCP（Model Context Protocol）等を用いたシステム構築経験
・プロンプトエンジニアリング、LLM の評価・改善（Evals）に関する知見
・自然言語処理または画像認識技術に関する専門知識・開発経験
・金融機関でのデータ分析・AI 開発経験
・Tableau、Looker 等の BI ツールを用いたデータ可視化・分析環境の構築経験
・GitHub 等を用いたチーム開発経験、CI/CD・テスト自動化の知見
・技術ブログ・OSS 活動・登壇等によるアウトプット経験
【求める人物像】
・新しい技術やツールを自ら学び、検証し、業務に取り入れることに前向きな方
・AI を「使われる側」ではなく「使いこなす側」として、生産性を最大化できる方
・不確実性の高いタスクでも、自ら仮説を立て、試行錯誤しながらゴールに到達できる方
・ビジネス側と技術側の橋渡しができる方
・非技術者にも分かりやすく説明できる高いコミュニケーション能力
従業員数
256名
（2024年3月時点）
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
256名
（2024年3月時点）
株式会社三菱UFJ銀行
仕事内容
【業務内容】
・金融業務における部門・業務を横断した立場から、生成AI・AIエージェントの利活用による業務変革を推進するための全行横断の共通プロダクト・プラットフォーム・ソリューションの企画立案・アーキテクチャ方針策定・プロダクトマネジメント
・事業部門・IT部門・リスク管理部門・パートナー企業と連携し、業務・企画サイドのオーナーとして、要件定義、施策立案、優先順位付け、開発推進、導入・展開、運用改善までを一気通貫でリード
・関係各部、エンジニア、パートナー企業などのステークホルダーとの折衝、合意形成、施策推進
【配属部署】
デジタル戦略統括部 AI・データ推進Gr
【参考資料】
■部門説明動画
・前半：【三菱UFJ銀行 現役社員インタビュー】SIerからの転職理由は？入社後のギャップは？AI・データの最前線で活躍するデジタル戦略統括部のリアル【メガバンク／大企業転職／キャリアアップ／DX／IT転職】
・後半：【三菱UFJ銀行 現役面接官が語る】求める人材や入社前に覚悟すべきことは？AI・データの最前線で挑む仕事とやりがいに迫る【メガバンク／転職活動／面接対策／働き方／リモートワーク／キャリアアップ】
■参考記事
・インタビュー記事：MUFGとSakana AIが挑む真の“AI実装”への青写真
https://wired.jp/article/mufg-sakana-ai-interview/
・インタビュー記事：AIで創る銀行業務の次世代化
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0130/
・ MUFG×Sakana AI ─ 金融グループが描く、生成AI活用の未来像【MUFG
Startup Summitレポート】
https://www.ip.mufg.jp/ja/insights/mag-6m-hr/
・ MUFG版「ChatGPT」の開発秘話DX化を加速させる新たなオープンイノ
ベーション
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0112/index.html
・ 三菱UFJ銀行、OpenAIと戦略的なコラボレーションにかかる契約を締結
https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP699406_S5A111C2000000/?msockid=0fd47003f775625c3e8d66bbf65763a0
・三菱UFJがOpenAIと仕掛ける「AI金融サービス」の全貌。エムットや新デジタルバ
ンクでも協力
https://www.businessinsider.jp/article/2511-mufg-openai-collaboration-four-ai-services/
・「4万人利用」の社内AI「AI-bow（アイボウ）」を生んだ司令塔の正体
https://www.axc.ne.jp/insights/article/company/7291/
・若手行員が語るMUFGのデジタル領域で働く魅力
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0121/
【弊社独占インタビュー】
執行役員 CDO 兼 デジタル戦略統括部長の江見 盛人氏へ独占インタビューを実施いたしました。
全社として目指すデータドリブン経営の姿やデジタル戦略統括部にジョインする醍醐味についてお話いただきましたので、ぜひご一読ください。
https://www.jac-recruitment.jp/company/bk.mufg/interview01/
・金融業務における部門・業務を横断した立場から、生成AI・AIエージェントの利活用による業務変革を推進するための全行横断の共通プロダクト・プラットフォーム・ソリューションの企画立案・アーキテクチャ方針策定・プロダクトマネジメント
・事業部門・IT部門・リスク管理部門・パートナー企業と連携し、業務・企画サイドのオーナーとして、要件定義、施策立案、優先順位付け、開発推進、導入・展開、運用改善までを一気通貫でリード
・関係各部、エンジニア、パートナー企業などのステークホルダーとの折衝、合意形成、施策推進
【配属部署】
デジタル戦略統括部 AI・データ推進Gr
【参考資料】
■部門説明動画
・前半：【三菱UFJ銀行 現役社員インタビュー】SIerからの転職理由は？入社後のギャップは？AI・データの最前線で活躍するデジタル戦略統括部のリアル【メガバンク／大企業転職／キャリアアップ／DX／IT転職】
・後半：【三菱UFJ銀行 現役面接官が語る】求める人材や入社前に覚悟すべきことは？AI・データの最前線で挑む仕事とやりがいに迫る【メガバンク／転職活動／面接対策／働き方／リモートワーク／キャリアアップ】
■参考記事
・インタビュー記事：MUFGとSakana AIが挑む真の“AI実装”への青写真
https://wired.jp/article/mufg-sakana-ai-interview/
・インタビュー記事：AIで創る銀行業務の次世代化
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0130/
・ MUFG×Sakana AI ─ 金融グループが描く、生成AI活用の未来像【MUFG
Startup Summitレポート】
https://www.ip.mufg.jp/ja/insights/mag-6m-hr/
・ MUFG版「ChatGPT」の開発秘話DX化を加速させる新たなオープンイノ
ベーション
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0112/index.html
・ 三菱UFJ銀行、OpenAIと戦略的なコラボレーションにかかる契約を締結
https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP699406_S5A111C2000000/?msockid=0fd47003f775625c3e8d66bbf65763a0
・三菱UFJがOpenAIと仕掛ける「AI金融サービス」の全貌。エムットや新デジタルバ
ンクでも協力
https://www.businessinsider.jp/article/2511-mufg-openai-collaboration-four-ai-services/
・「4万人利用」の社内AI「AI-bow（アイボウ）」を生んだ司令塔の正体
https://www.axc.ne.jp/insights/article/company/7291/
・若手行員が語るMUFGのデジタル領域で働く魅力
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0121/
【弊社独占インタビュー】
執行役員 CDO 兼 デジタル戦略統括部長の江見 盛人氏へ独占インタビューを実施いたしました。
全社として目指すデータドリブン経営の姿やデジタル戦略統括部にジョインする醍醐味についてお話いただきましたので、ぜひご一読ください。
https://www.jac-recruitment.jp/company/bk.mufg/interview01/
求める経験 / スキル
【必須スキル】
・生成AIを活用したアプリケーションや共通基盤・プラットフォームについて、企画立案からプロジェクト推進、業務適用・リリースまでを主導した経験
・生成AI、LLM、AIエージェント、API連携、認証認可等の技術概要を理解し、実現性や導入上の論点を判断できること
・生成AIに関する技術知見を有し、継続的にキャッチアップできること。自身での開発経験は必須ではないものの、技術の原理や仕組みを理解したうえで実現性を判断できること
・社内外の関係者と協力関係を構築するコミュニケーション能力とチームワークを意識した業務遂行能力
【歓迎スキル】
・金融機関における業務経験
・金融機関向けのSI営業またはシステムコンサルティング経験
・AI・機械学習関連の開発経験、Python等のプログラミングスキル
・英語による会議・ディスカッションがコミュニケーション力
・ITリスク管理に関する専門知識・実務経験
・生成AIを活用したアプリケーションや共通基盤・プラットフォームについて、企画立案からプロジェクト推進、業務適用・リリースまでを主導した経験
・生成AI、LLM、AIエージェント、API連携、認証認可等の技術概要を理解し、実現性や導入上の論点を判断できること
・生成AIに関する技術知見を有し、継続的にキャッチアップできること。自身での開発経験は必須ではないものの、技術の原理や仕組みを理解したうえで実現性を判断できること
・社内外の関係者と協力関係を構築するコミュニケーション能力とチームワークを意識した業務遂行能力
【歓迎スキル】
・金融機関における業務経験
・金融機関向けのSI営業またはシステムコンサルティング経験
・AI・機械学習関連の開発経験、Python等のプログラミングスキル
・英語による会議・ディスカッションがコミュニケーション力
・ITリスク管理に関する専門知識・実務経験
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
株式会社三菱UFJ銀行
仕事内容
【業務内容】
・行内各部室からのAI導入アイディアの募集、ヒアリング、課題整理、ユースケース具体化
・業務課題、期待効果、実現性、リスク等の観点からAI導入アイディアを評価し、導入支援の実施可否を判断
・関係各部、データサイエンティスト、エンジニア、パートナー企業をはじめとしたステークホルダーとの折衝、合意形成、施策推進
・グループ会社やパートナー企業への発注・連携を含めたプロジェクトマネジメント
・AI導入施策の推進にあたり、必要に応じてリスク管理部署等と連携し、リスク・ガバナンス面の論点整理や対応を実施
【配属部署】
デジタル戦略統括部 AI・データ推進Gr
【参考資料】
■部門説明動画
・前半：【三菱UFJ銀行 現役社員インタビュー】SIerからの転職理由は？入社後のギャップは？AI・データの最前線で活躍するデジタル戦略統括部のリアル【メガバンク／大企業転職／キャリアアップ／DX／IT転職】
・後半：【三菱UFJ銀行 現役面接官が語る】求める人材や入社前に覚悟すべきことは？AI・データの最前線で挑む仕事とやりがいに迫る【メガバンク／転職活動／面接対策／働き方／リモートワーク／キャリアアップ】
■参考記事
・インタビュー記事：MUFGとSakana AIが挑む真の“AI実装”への青写真
https://wired.jp/article/mufg-sakana-ai-interview/
・インタビュー記事：AIで創る銀行業務の次世代化
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0130/
・ MUFG×Sakana AI ─ 金融グループが描く、生成AI活用の未来像【MUFG
Startup Summitレポート】
https://www.ip.mufg.jp/ja/insights/mag-6m-hr/
・ MUFG版「ChatGPT」の開発秘話DX化を加速させる新たなオープンイノ
ベーション
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0112/index.html
・ 三菱UFJ銀行、OpenAIと戦略的なコラボレーションにかかる契約を締結
https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP699406_S5A111C2000000/?msockid=0fd47003f775625c3e8d66bbf65763a0
・三菱UFJがOpenAIと仕掛ける「AI金融サービス」の全貌。エムットや新デジタルバ
ンクでも協力
https://www.businessinsider.jp/article/2511-mufg-openai-collaboration-four-ai-services/
・「4万人利用」の社内AI「AI-bow（アイボウ）」を生んだ司令塔の正体
https://www.axc.ne.jp/insights/article/company/7291/
・若手行員が語るMUFGのデジタル領域で働く魅力
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0121/
【弊社独占インタビュー】
執行役員 CDO 兼 デジタル戦略統括部長の江見 盛人氏へ独占インタビューを実施いたしました。
全社として目指すデータドリブン経営の姿やデジタル戦略統括部にジョインする醍醐味についてお話いただきましたので、ぜひご一読ください。
https://www.jac-recruitment.jp/company/bk.mufg/interview01/
・行内各部室からのAI導入アイディアの募集、ヒアリング、課題整理、ユースケース具体化
・業務課題、期待効果、実現性、リスク等の観点からAI導入アイディアを評価し、導入支援の実施可否を判断
・関係各部、データサイエンティスト、エンジニア、パートナー企業をはじめとしたステークホルダーとの折衝、合意形成、施策推進
・グループ会社やパートナー企業への発注・連携を含めたプロジェクトマネジメント
・AI導入施策の推進にあたり、必要に応じてリスク管理部署等と連携し、リスク・ガバナンス面の論点整理や対応を実施
【配属部署】
デジタル戦略統括部 AI・データ推進Gr
【参考資料】
■部門説明動画
・前半：【三菱UFJ銀行 現役社員インタビュー】SIerからの転職理由は？入社後のギャップは？AI・データの最前線で活躍するデジタル戦略統括部のリアル【メガバンク／大企業転職／キャリアアップ／DX／IT転職】
・後半：【三菱UFJ銀行 現役面接官が語る】求める人材や入社前に覚悟すべきことは？AI・データの最前線で挑む仕事とやりがいに迫る【メガバンク／転職活動／面接対策／働き方／リモートワーク／キャリアアップ】
■参考記事
・インタビュー記事：MUFGとSakana AIが挑む真の“AI実装”への青写真
https://wired.jp/article/mufg-sakana-ai-interview/
・インタビュー記事：AIで創る銀行業務の次世代化
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0130/
・ MUFG×Sakana AI ─ 金融グループが描く、生成AI活用の未来像【MUFG
Startup Summitレポート】
https://www.ip.mufg.jp/ja/insights/mag-6m-hr/
・ MUFG版「ChatGPT」の開発秘話DX化を加速させる新たなオープンイノ
ベーション
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0112/index.html
・ 三菱UFJ銀行、OpenAIと戦略的なコラボレーションにかかる契約を締結
https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP699406_S5A111C2000000/?msockid=0fd47003f775625c3e8d66bbf65763a0
・三菱UFJがOpenAIと仕掛ける「AI金融サービス」の全貌。エムットや新デジタルバ
ンクでも協力
https://www.businessinsider.jp/article/2511-mufg-openai-collaboration-four-ai-services/
・「4万人利用」の社内AI「AI-bow（アイボウ）」を生んだ司令塔の正体
https://www.axc.ne.jp/insights/article/company/7291/
・若手行員が語るMUFGのデジタル領域で働く魅力
https://www.mufg.jp/profile/strategy/dx/articles/0121/
【弊社独占インタビュー】
執行役員 CDO 兼 デジタル戦略統括部長の江見 盛人氏へ独占インタビューを実施いたしました。
全社として目指すデータドリブン経営の姿やデジタル戦略統括部にジョインする醍醐味についてお話いただきましたので、ぜひご一読ください。
https://www.jac-recruitment.jp/company/bk.mufg/interview01/
求める経験 / スキル
【必須スキル】
・AIやデータ分析を活用した新商品・新業務・アプリケーションの企画立案からプロジェクト推進、業務適用・リリースまでを主導した経験
・業務課題を踏まえて、AI活用テーマの評価、優先順位付け、実現性判断を行った経験
・AI・データ分析を活用したサービスへの知見
・AI・データ分析に関する技術知見および継続的なキャッチアップ
・社内外の関係者と協力関係を構築するコミュニケーション能力とチームワークを意識した業務遂行能力
【歓迎スキル】
・金融機関における業務経験
・金融機関向けのSI営業またはシステムコンサルティング経験
・AI・機械学習関連の開発経験、Python等のプログラミングスキル
・外部ベンダーやパートナー企業を活用したプロジェクト推進、ベンダーマネジメント経験
・ITリスク管理、AIガバナンス、モデルリスク管理等に関する専門知識・実務経験
・AIやデータ分析を活用した新商品・新業務・アプリケーションの企画立案からプロジェクト推進、業務適用・リリースまでを主導した経験
・業務課題を踏まえて、AI活用テーマの評価、優先順位付け、実現性判断を行った経験
・AI・データ分析を活用したサービスへの知見
・AI・データ分析に関する技術知見および継続的なキャッチアップ
・社内外の関係者と協力関係を構築するコミュニケーション能力とチームワークを意識した業務遂行能力
【歓迎スキル】
・金融機関における業務経験
・金融機関向けのSI営業またはシステムコンサルティング経験
・AI・機械学習関連の開発経験、Python等のプログラミングスキル
・外部ベンダーやパートナー企業を活用したプロジェクト推進、ベンダーマネジメント経験
・ITリスク管理、AIガバナンス、モデルリスク管理等に関する専門知識・実務経験
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
32,786名
（2023年3月末現在、単体）
SOMPOホールディングス株式会社
仕事内容
当社グループ全体のデジタルトランスフォーメーションに向けて、ビジネス課題（ビジネスモデル構築、商品・サービス開発、業務効率化等）の解決や新規事業の創出を目指して、企画部門等と密に連携し、プロジェクト内でデータエンジニアとして主にデータ基盤整備業務およびアジャイル開発業務に従事していただきます。
＜主な業務内容＞
本社関連部門、グループ内関連会社、外資系ビッグデータ解析企業Palantir社など多様なステークホルダーと協力したデータ活用プロジェクトの中で以下の業務に従事いただきます。
・各種PJへのデータエンジニアリング知見(基盤構築/データモデリング/パイプライン設計/データ品質の担保/全体最適化)の提供および実構築業務
・SaaS型データプラットフォームやパブリッククラウド（PJによってはどちらか一方の場合あり）を活用したデータ分析環境の構築およびパイプライン開発
・ステークホルダーとの技術コミュニケーション(e.g 技術選定をした際の専門知識の言語化や平易な解説など)
＜主な業務内容＞
本社関連部門、グループ内関連会社、外資系ビッグデータ解析企業Palantir社など多様なステークホルダーと協力したデータ活用プロジェクトの中で以下の業務に従事いただきます。
・各種PJへのデータエンジニアリング知見(基盤構築/データモデリング/パイプライン設計/データ品質の担保/全体最適化)の提供および実構築業務
・SaaS型データプラットフォームやパブリッククラウド（PJによってはどちらか一方の場合あり）を活用したデータ分析環境の構築およびパイプライン開発
・ステークホルダーとの技術コミュニケーション(e.g 技術選定をした際の専門知識の言語化や平易な解説など)
求める経験 / スキル
【必須（MUST）】
・スピード感を持ち、失敗を恐れず、自ら率先して行動を起こせるマインドセットとコミュニケーションスキル
・Pyspark/Kafkaにはじまる分散処理、分析向けアプリケーションやプロダクトの知識・経験
・パブリッククラウド(AWSもしくはGCP)でのデータ分析環境構築および開発・運用
【歓迎（WANT）】
・データ分析基盤を1から作り上げ運用した経験
・IT全般の知識やシステム構築経験（Webアプリケーション開発、各種クラウド、ネットワーク、アプリケーション、DB、セキュリティ）
・技術コミュニケーション(e.g 専門知識の言語化や平易な解説など)の経験
・データ分析基盤にて機械的にユーザ機能(e.g 検索体験改善など)を実現した経験
・DMBOKレベルの知識を実務まで落とし込み実装した経験
・ITアーキテクトとしてのシステム設計の経験
・Window関数など分析の基礎レベルのSQLが記述できる
・SaaS型データプラットフォームを利用した開発経験
・スピード感を持ち、失敗を恐れず、自ら率先して行動を起こせるマインドセットとコミュニケーションスキル
・Pyspark/Kafkaにはじまる分散処理、分析向けアプリケーションやプロダクトの知識・経験
・パブリッククラウド(AWSもしくはGCP)でのデータ分析環境構築および開発・運用
【歓迎（WANT）】
・データ分析基盤を1から作り上げ運用した経験
・IT全般の知識やシステム構築経験（Webアプリケーション開発、各種クラウド、ネットワーク、アプリケーション、DB、セキュリティ）
・技術コミュニケーション(e.g 専門知識の言語化や平易な解説など)の経験
・データ分析基盤にて機械的にユーザ機能(e.g 検索体験改善など)を実現した経験
・DMBOKレベルの知識を実務まで落とし込み実装した経験
・ITアーキテクトとしてのシステム設計の経験
・Window関数など分析の基礎レベルのSQLが記述できる
・SaaS型データプラットフォームを利用した開発経験
従業員数
537名
（2024年3月現在）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
537名
（2024年3月現在）
SOMPOホールディングス株式会社
仕事内容
当社のデジタル戦略部門において、IT技術を最大限に活用することで「安心・安全・健康」の体験価値を創出、または品質・生産性を抜本的に向上するプロジェクトを中心的な立場で推進していただきます。
【部署のミッション】
当ホールディングスは「新たな顧客価値の創造」を基本戦略の一つの柱として掲げており、その実現に向けてデジタル領域を事業化しました。
グループ全体のデジタル戦略をリードする当部署のミッションは以下のものになります。
◆デジタルによる既存事業の変革のみならず顧客に訴求するデジタルを活用したサービス創出強化と新たな事業機会の創出
◆デジタル知見とデジタル要素技術を用いてサービスを実用化・商品化することによる社会・顧客への価値提供
◆データを基軸としたソリューションの創出とビジネスモデル開発
【配属チームのミッション】
◆アジャイル内製開発組織として当グループ各事業会社（国内損保事業、海外保険事業、国内生保事業、介護・ヘルスケア事業など）との協業
◆ユーザー視点やアジャイル開発といった価値観の当グループへの浸透
◆新規デジタル事業創出への貢献
【今回のポジションのミッション】
◆プロジェクトにおいて、AIエンジニアとしてPoC〜本番運用までを幅広く担当
◆技術的知見に基づいたインプットと判断を行いながら、事業部門やデザイナーとの協業
◆AI/ML案件の遂行のみならず、AIガバナンスやMLOps実施のための基盤構築・改修
【業務詳細】
◆AI/LLMを用いた照会業務の効率化プロジェクトに従事（AIモデル開発、アプリケーションの構築、アーキテクチャ検討等）
【これまでの実績】
◆照会システムにおけるLLM活用（RAG）
◆全社向けのLLM活用PF構築
など
【設備・執務環境】
◆MacBookPro全員支給
◆開発者体験に配慮した執務環境（Slack, GitHub, Notion, Miro, GoogleWorkSpaceなど）
◆AWS、Google Cloudにおける効率化されたIaCでのインフラ環境構築
◆安心して開発できるガードレール方式でのプロダクトセキュリティ担保と開発ライフサイクル。
◆私服勤務可
◎テレワークを推奨、推進しております。
◎案件による作業の必要に応じて出社が必要になります。（通常は年に数回程度）
【部署のミッション】
当ホールディングスは「新たな顧客価値の創造」を基本戦略の一つの柱として掲げており、その実現に向けてデジタル領域を事業化しました。
グループ全体のデジタル戦略をリードする当部署のミッションは以下のものになります。
◆デジタルによる既存事業の変革のみならず顧客に訴求するデジタルを活用したサービス創出強化と新たな事業機会の創出
◆デジタル知見とデジタル要素技術を用いてサービスを実用化・商品化することによる社会・顧客への価値提供
◆データを基軸としたソリューションの創出とビジネスモデル開発
【配属チームのミッション】
◆アジャイル内製開発組織として当グループ各事業会社（国内損保事業、海外保険事業、国内生保事業、介護・ヘルスケア事業など）との協業
◆ユーザー視点やアジャイル開発といった価値観の当グループへの浸透
◆新規デジタル事業創出への貢献
【今回のポジションのミッション】
◆プロジェクトにおいて、AIエンジニアとしてPoC〜本番運用までを幅広く担当
◆技術的知見に基づいたインプットと判断を行いながら、事業部門やデザイナーとの協業
◆AI/ML案件の遂行のみならず、AIガバナンスやMLOps実施のための基盤構築・改修
【業務詳細】
◆AI/LLMを用いた照会業務の効率化プロジェクトに従事（AIモデル開発、アプリケーションの構築、アーキテクチャ検討等）
【これまでの実績】
◆照会システムにおけるLLM活用（RAG）
◆全社向けのLLM活用PF構築
など
【設備・執務環境】
◆MacBookPro全員支給
◆開発者体験に配慮した執務環境（Slack, GitHub, Notion, Miro, GoogleWorkSpaceなど）
◆AWS、Google Cloudにおける効率化されたIaCでのインフラ環境構築
◆安心して開発できるガードレール方式でのプロダクトセキュリティ担保と開発ライフサイクル。
◆私服勤務可
◎テレワークを推奨、推進しております。
◎案件による作業の必要に応じて出社が必要になります。（通常は年に数回程度）
求める経験 / スキル
【必須（MUST）】
・PoC・本番開発を問わず、データの収集からAIモデル構築までの経験がある方
・Node.js / Python / Go / Java等のいずれかの言語での、サーバーサイド開発の知見がある方
※保険業界に関する知識・経験は不問です。
※事業会社、SIer、ITコンサルなどの経歴も不問です。
【歓迎（WANT）】
・AWS / GCP上でのクラウドネイティブなシステム開発経験がある方
・MLOpsの経験
・技術選定ができ、新しい技術もキャッチアップした上で最適な技術について議論できる方
・PoC・本番開発を問わず、データの収集からAIモデル構築までの経験がある方
・Node.js / Python / Go / Java等のいずれかの言語での、サーバーサイド開発の知見がある方
※保険業界に関する知識・経験は不問です。
※事業会社、SIer、ITコンサルなどの経歴も不問です。
【歓迎（WANT）】
・AWS / GCP上でのクラウドネイティブなシステム開発経験がある方
・MLOpsの経験
・技術選定ができ、新しい技術もキャッチアップした上で最適な技術について議論できる方
従業員数
537名
（2024年3月現在）
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 1,300 万円
従業員数
537名
（2024年3月現在）
大手証券
仕事内容
主な役割は下記の通りになります。
・プロジェクト計画書や各工程での計画書作成
・ビジネス・ユーザーの要件定義支援
・移行計画作成
・内製開発の推進、品質確保
・デリバリー計画策定と実行
・その他、プロジェクトマネジメント業務全般
・本番稼働後のユーザーサポート（レベル３）
・プロジェクト計画書や各工程での計画書作成
・ビジネス・ユーザーの要件定義支援
・移行計画作成
・内製開発の推進、品質確保
・デリバリー計画策定と実行
・その他、プロジェクトマネジメント業務全般
・本番稼働後のユーザーサポート（レベル３）
求める経験 / スキル
＜必須要件＞
ネイティブレベルの日本語 / ビジネスレベルの英語(書面でのコミュニケーション能力)
優れた対人コミュニケーション能力（日本語）
プロジェクトマネージャーもしくはPMOの経験（4年以上）
プロジェクト管理、レポーティング、ドキュメント作成スキル
優れた分析能力、情報整理能力、問題解決能力、優先順位付け能力、責任感
改善・革新に情熱を持ち、新しいテクノロジーを学び、実装する意欲
Webアプリケーションの開発経験（直近ではなく、過去にあれば可）
Java, JavaScript, Angular, TypeScriptなどのプログラミングの経験（何か該当すれば可）
リレーショナルデータベースの知識（利用経験があれば可）
ビルドとデプロイの自動化の経験（利用経験があれば可）
＜あれば尚可＞
アジャイル開発プロジェクトの経験
エンド to エンドのテスト手法などの経験
金融市場、証券業務に関する知識
VARなどの市場リスクについて知識
ネイティブレベルの日本語 / ビジネスレベルの英語(書面でのコミュニケーション能力)
優れた対人コミュニケーション能力（日本語）
プロジェクトマネージャーもしくはPMOの経験（4年以上）
プロジェクト管理、レポーティング、ドキュメント作成スキル
優れた分析能力、情報整理能力、問題解決能力、優先順位付け能力、責任感
改善・革新に情熱を持ち、新しいテクノロジーを学び、実装する意欲
Webアプリケーションの開発経験（直近ではなく、過去にあれば可）
Java, JavaScript, Angular, TypeScriptなどのプログラミングの経験（何か該当すれば可）
リレーショナルデータベースの知識（利用経験があれば可）
ビルドとデプロイの自動化の経験（利用経験があれば可）
＜あれば尚可＞
アジャイル開発プロジェクトの経験
エンド to エンドのテスト手法などの経験
金融市場、証券業務に関する知識
VARなどの市場リスクについて知識
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 非公開
GMOあおぞらネット銀行株式会社
仕事内容
【募集の背景】
当社は現在、従来のネット銀行の枠を超えた次世代の金融プラットフォーム構想を推進しています。
「AI×銀行」構想の実現に向け、私たちは実験的なPoCフェーズを脱し、堅牢でスケーラブルな本番システムの構築フェーズへと移行します。
複数のAIエージェントが連携して動作する複雑なシステム全体のアーキテクチャ設計を行い、開発チームの技術力向上とプロジェクトの成功に責任を持つ、AI領域のテックリードを募集します。
【主な業務内容】
AI/ML領域における技術選定、アーキテクチャ設計、および開発チーム（3〜5名想定）のリードを担当します。
1.AIシステム全体のアーキテクチャ設計:
・自律型エージェント、RAG、ボイスボットなどが連携するマイクロサービス全体の設計。
【キャリアパス】
私たちは「AI ×銀行」という新しい銀行の形を作っています。そのため、決まったレールの上を進むキャリアではありません。
・スペシャリストの道: 技術を極め、Google CloudやAI技術の第一人者として業界で認知される道。
・マネジメント・経営の道: 組織を拡大し、経営に参画する道。
・ビジネスの道: テクノロジーを武器に、新しい金融サービスの事業責任者となる道。
スタートアップのようなスピード感と、銀行の社会インフラとしての規模感を併せ持つ環境で、あなたの志向に合わせたキャリアを柔軟に描くことができます。
■「開発チームの長」から、「AI経営の参謀」へ
【3年後】
自身の担当領域だけでなく、組織全体のエンジニアリング組織力向上、採用、評価制度の設計などを担うマネジメントのプロフェッショナルへと進化します。
プロジェクトの「技術の顔」として、外部カンファレンス等でのプレゼンスも高まります。
【5年後】
経営ボードメンバーとして、技術を武器に経営の中枢を担うポジションへの到達が可能です。
・Vertex AI, Cloud Run, Vector Search 等を組み合わせた、高可用性・低レイテンシな推論基盤のグランドデザイン。
2.MLOps / LLMOps の戦略策定と導入:
・AIモデルの継続的な評価・改善・デプロイを自動化するパイプライン（CI/CD/CT）の設計と標準化。
3.技術マネジメントと品質管理:
・メンバーのコードレビュー、技術指導、採用活動への関与。
・AIの回答精度（ハルシネーション対策）やセキュリティ基準の策定。
【このポジションの魅力】
・技術的裁量権: プロジェクトの中核となるAI基盤において、「どのモデルを使うか」「どう構成するか」といった技術的な意思決定の裁量を持てます。
・組織づくり: これから拡大するAI開発チームの文化醸成や採用基準の策定など、組織の立ち上げフェーズから携われます。
・スペシャリストとしてのキャリア: マネジメントだけでなく、自身も手を動かしながら「最高難度の技術課題」に挑戦し続けるテックリードとしてのキャリアパスがあります。
当社は現在、従来のネット銀行の枠を超えた次世代の金融プラットフォーム構想を推進しています。
「AI×銀行」構想の実現に向け、私たちは実験的なPoCフェーズを脱し、堅牢でスケーラブルな本番システムの構築フェーズへと移行します。
複数のAIエージェントが連携して動作する複雑なシステム全体のアーキテクチャ設計を行い、開発チームの技術力向上とプロジェクトの成功に責任を持つ、AI領域のテックリードを募集します。
【主な業務内容】
AI/ML領域における技術選定、アーキテクチャ設計、および開発チーム（3〜5名想定）のリードを担当します。
1.AIシステム全体のアーキテクチャ設計:
・自律型エージェント、RAG、ボイスボットなどが連携するマイクロサービス全体の設計。
【キャリアパス】
私たちは「AI ×銀行」という新しい銀行の形を作っています。そのため、決まったレールの上を進むキャリアではありません。
・スペシャリストの道: 技術を極め、Google CloudやAI技術の第一人者として業界で認知される道。
・マネジメント・経営の道: 組織を拡大し、経営に参画する道。
・ビジネスの道: テクノロジーを武器に、新しい金融サービスの事業責任者となる道。
スタートアップのようなスピード感と、銀行の社会インフラとしての規模感を併せ持つ環境で、あなたの志向に合わせたキャリアを柔軟に描くことができます。
■「開発チームの長」から、「AI経営の参謀」へ
【3年後】
自身の担当領域だけでなく、組織全体のエンジニアリング組織力向上、採用、評価制度の設計などを担うマネジメントのプロフェッショナルへと進化します。
プロジェクトの「技術の顔」として、外部カンファレンス等でのプレゼンスも高まります。
【5年後】
経営ボードメンバーとして、技術を武器に経営の中枢を担うポジションへの到達が可能です。
・Vertex AI, Cloud Run, Vector Search 等を組み合わせた、高可用性・低レイテンシな推論基盤のグランドデザイン。
2.MLOps / LLMOps の戦略策定と導入:
・AIモデルの継続的な評価・改善・デプロイを自動化するパイプライン（CI/CD/CT）の設計と標準化。
3.技術マネジメントと品質管理:
・メンバーのコードレビュー、技術指導、採用活動への関与。
・AIの回答精度（ハルシネーション対策）やセキュリティ基準の策定。
【このポジションの魅力】
・技術的裁量権: プロジェクトの中核となるAI基盤において、「どのモデルを使うか」「どう構成するか」といった技術的な意思決定の裁量を持てます。
・組織づくり: これから拡大するAI開発チームの文化醸成や採用基準の策定など、組織の立ち上げフェーズから携われます。
・スペシャリストとしてのキャリア: マネジメントだけでなく、自身も手を動かしながら「最高難度の技術課題」に挑戦し続けるテックリードとしてのキャリアパスがあります。
求める経験 / スキル
【必要なスキル・経験】
・WebアプリケーションまたはMLシステムのアーキテクチャ設計・選定の実務経験（テックリードとしての経験）。
・3名以上のエンジニアチームにおけるリーダー経験、またはプロジェクトマネジメント経験。
・Python 等を用いたAI/MLプロダクトの本番運用経験（開発だけでなく、リリース後の運用・障害対応まで）。
・複雑な要件をシステム設計に落とし込む要件定義・設計能力。
【歓迎するスキル・経験】
・大規模言語モデル（LLM）を活用したサービスの立ち上げからリリースまでのリード経験。
・マイクロサービスアーキテクチャの設計・運用経験。
・金融機関または高いセキュリティレベルが求められる環境でのシステム開発経験。
・技術カンファレンスでの登壇や、テックブログ等での技術発信経験（技術広報としての役割）。
・WebアプリケーションまたはMLシステムのアーキテクチャ設計・選定の実務経験（テックリードとしての経験）。
・3名以上のエンジニアチームにおけるリーダー経験、またはプロジェクトマネジメント経験。
・Python 等を用いたAI/MLプロダクトの本番運用経験（開発だけでなく、リリース後の運用・障害対応まで）。
・複雑な要件をシステム設計に落とし込む要件定義・設計能力。
【歓迎するスキル・経験】
・大規模言語モデル（LLM）を活用したサービスの立ち上げからリリースまでのリード経験。
・マイクロサービスアーキテクチャの設計・運用経験。
・金融機関または高いセキュリティレベルが求められる環境でのシステム開発経験。
・技術カンファレンスでの登壇や、テックブログ等での技術発信経験（技術広報としての役割）。
従業員数
256名
（2024年3月時点）
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
256名
（2024年3月時点）
株式会社クレディセゾン
仕事内容
【DX銘柄3年連続選定／金融機関らしくない自由度の高い社風／フランクな方が多く、コミュニケーションも取りやすい雰囲気】
■仕事内容
• 当社は「CSAX（クレディセゾンAIトランスフォーメーション」を掲げ、生成AIを活用した業務改革を積極的に進めています。
全社のデジタル戦略を推進し、新たなシステムの企画・立案を担う、システム企画部に所属し、生成AIを用いた業務プロセス改善・アプリケーション開発・PoC推進などを担当いただきます。
■主な業務内容
• 社内業務への生成AIの導入・活用に関する企画・実装（例：チャットボット、文章要約、ナレッジ検索等）
• 社内システムとの連携を考慮した生成AIアプリケーションのプロトタイプ開発
• 社内の課題ヒアリング～要件整理～PoC実施・評価
• 他部署やエンジニアチームとの連携によるサービス改善の推進
•社内AIガバナンスの構築
■参考事例
• 生成AIを活用したSlackアプリの開発
• ChatGPT Enterprise、Copilotなどの生成AIサービスの推進
• 生成AIを活用したSlackアプリなどの開発企画
• 営業支援や受付業務のプロセス改善
•AIポリシーやガイドラインの作成
■システム企画部の特徴
• AX（AIトランスフォーメーション）をリードする中核組織
• 専門組織の立ち上げを進めており、 AIを前提とした全社業務再設計に携わることができる
• 次世代リーダー候補を育成中
■仕事内容
• 当社は「CSAX（クレディセゾンAIトランスフォーメーション」を掲げ、生成AIを活用した業務改革を積極的に進めています。
全社のデジタル戦略を推進し、新たなシステムの企画・立案を担う、システム企画部に所属し、生成AIを用いた業務プロセス改善・アプリケーション開発・PoC推進などを担当いただきます。
■主な業務内容
• 社内業務への生成AIの導入・活用に関する企画・実装（例：チャットボット、文章要約、ナレッジ検索等）
• 社内システムとの連携を考慮した生成AIアプリケーションのプロトタイプ開発
• 社内の課題ヒアリング～要件整理～PoC実施・評価
• 他部署やエンジニアチームとの連携によるサービス改善の推進
•社内AIガバナンスの構築
■参考事例
• 生成AIを活用したSlackアプリの開発
• ChatGPT Enterprise、Copilotなどの生成AIサービスの推進
• 生成AIを活用したSlackアプリなどの開発企画
• 営業支援や受付業務のプロセス改善
•AIポリシーやガイドラインの作成
■システム企画部の特徴
• AX（AIトランスフォーメーション）をリードする中核組織
• 専門組織の立ち上げを進めており、 AIを前提とした全社業務再設計に携わることができる
• 次世代リーダー候補を育成中
求める経験 / スキル
【必須要件】
• 生成AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）の活用経験
【歓迎要件】
• 社内業務改善やプロセス設計の経験
• ステークホルダーと連携した要件定義経験
• システム及びAIに関するガバナンス構築に携わった経験
• Pythonなどを使ったWebアプリまたはデータ処理の開発経験
• LangChain、LLMベースのアプリケーション開発経験
• 生成AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）の活用経験
【歓迎要件】
• 社内業務改善やプロセス設計の経験
• ステークホルダーと連携した要件定義経験
• システム及びAIに関するガバナンス構築に携わった経験
• Pythonなどを使ったWebアプリまたはデータ処理の開発経験
• LangChain、LLMベースのアプリケーション開発経験
従業員数
3,957名
勤務地
東京都
想定年収
500 万円 ~ 非公開
従業員数
3,957名
仕事内容
【職務内容/ Job Description】
〇生成AIを活用したアプリケーションの開発 (RAGなど)
すでに社内ではRAGシステムを開発してきました。そのシステムのプロンプトエンジニアリングやUI/UXをユーザなどからフィードバックを受けて改善する/新規に開発を実施する。具体的には、営業支援のためのためのツールであるAIツールの開発と推進行う。現在このツールマルチエージェント化を進めており、自然言語で業界分析やデータ分析や推論ができるようにしたい。
〇AIエージェント開発
社内でAIエージェント活用の機運が高まっています。ユーザが簡単に作成できるAIエージェントだけでなく、部署や外部向けにもAIエージェントが展開されていく見込みです。AIエージェントの開発の先駆者となって、Copliot StudioでのAIエージェント作成だけでなく、Pythonなどのコーディングも含めたAIエージェント開発も実施する。AzureまたはDataBricksで主に開発を進める。
〇保険業界におけるAIまたはデータに関するプロジェクトのリードと推進
保険業界におけるAI・データプロジェクトのリード職務は、業務課題の特定からソリューション設計、モデル開発、実装までを統括する役割。規制対応やリスク管理を考慮し、顧客データを活用した予測モデルや自動化を推進し、業務効率化と収益向上を実現。さらに、部門横断での調整やステークホルダーとの連携を担い、戦略的視点でプロジェクトを成功に導く
【入社後の教育・研修について】
社内研修としてDataAcademyを備えており、社内のツールについて学ぶことができる要望があれば社外の研修も受講することができる機会がある (マイクロソフト社の認定資格取得など)
【将来のキャリア展望
〇AIエンジニアエキスパート
〇AIリードエンジニアおよびマネージャポジション
〇AIアーキテクト
■魅力
〇最新のAIエージェントや生成AIのアプリケーション開発を経験できる
〇最新のAIトレンドについて、研究開発を実施することができる
〇開発した最新AIのアプリケーションをユーザに使ってもらうことで、AIエンジニアの経験値が上がる
〇グローバルなチーム構成でかつ、在宅勤務
〇外資系金融機関での業務での保険に関する業務経験を得ることができる
〇生成AIを活用したアプリケーションの開発 (RAGなど)
すでに社内ではRAGシステムを開発してきました。そのシステムのプロンプトエンジニアリングやUI/UXをユーザなどからフィードバックを受けて改善する/新規に開発を実施する。具体的には、営業支援のためのためのツールであるAIツールの開発と推進行う。現在このツールマルチエージェント化を進めており、自然言語で業界分析やデータ分析や推論ができるようにしたい。
〇AIエージェント開発
社内でAIエージェント活用の機運が高まっています。ユーザが簡単に作成できるAIエージェントだけでなく、部署や外部向けにもAIエージェントが展開されていく見込みです。AIエージェントの開発の先駆者となって、Copliot StudioでのAIエージェント作成だけでなく、Pythonなどのコーディングも含めたAIエージェント開発も実施する。AzureまたはDataBricksで主に開発を進める。
〇保険業界におけるAIまたはデータに関するプロジェクトのリードと推進
保険業界におけるAI・データプロジェクトのリード職務は、業務課題の特定からソリューション設計、モデル開発、実装までを統括する役割。規制対応やリスク管理を考慮し、顧客データを活用した予測モデルや自動化を推進し、業務効率化と収益向上を実現。さらに、部門横断での調整やステークホルダーとの連携を担い、戦略的視点でプロジェクトを成功に導く
【入社後の教育・研修について】
社内研修としてDataAcademyを備えており、社内のツールについて学ぶことができる要望があれば社外の研修も受講することができる機会がある (マイクロソフト社の認定資格取得など)
【将来のキャリア展望
〇AIエンジニアエキスパート
〇AIリードエンジニアおよびマネージャポジション
〇AIアーキテクト
■魅力
〇最新のAIエージェントや生成AIのアプリケーション開発を経験できる
〇最新のAIトレンドについて、研究開発を実施することができる
〇開発した最新AIのアプリケーションをユーザに使ってもらうことで、AIエンジニアの経験値が上がる
〇グローバルなチーム構成でかつ、在宅勤務
〇外資系金融機関での業務での保険に関する業務経験を得ることができる
求める経験 / スキル
【業界経験】
生命保険業界：尚可
金融業界：尚可
【Must】
ビジネスレベルの日本語 (聞く・読む・書く)
ビジネスレベル以上の英語力
最新AIへの強い興味関心 (例:プロンプトエンジニアリング)
社会性がある方 (報告・連絡・相談などが自主的にできる方)
物事を簡潔に整理できて、AIを構築できる方
Python等を使った開発経験(１年以上)
AIアプリケーション/システムの開発経験
【Want】
コンサル等での業務やプレゼンテーション経験
生成AI（Copilot、ChatGPT 等）の業務利用管理経験
生命保険・損害保険関連での業務経験
AIエージェントや機械学習開発の経験
AzureAIFoundryやDatabricksの運用活用経験
チーム開発の経験
生命保険業界：尚可
金融業界：尚可
【Must】
ビジネスレベルの日本語 (聞く・読む・書く)
ビジネスレベル以上の英語力
最新AIへの強い興味関心 (例:プロンプトエンジニアリング)
社会性がある方 (報告・連絡・相談などが自主的にできる方)
物事を簡潔に整理できて、AIを構築できる方
Python等を使った開発経験(１年以上)
AIアプリケーション/システムの開発経験
【Want】
コンサル等での業務やプレゼンテーション経験
生成AI（Copilot、ChatGPT 等）の業務利用管理経験
生命保険・損害保険関連での業務経験
AIエージェントや機械学習開発の経験
AzureAIFoundryやDatabricksの運用活用経験
チーム開発の経験
従業員数
1,000名
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 900 万円
従業員数
1,000名
仕事内容
①【職務内容】
■リノベーション開発チームの業務内容
JavaやCOBOLを用いた基幹システムの、オープン化（リノベ―ジョン）をお任せします。
ミドルウェアの導入/保守からアプリケーションの開発まで、様々な経験が積める環境です。
②【職務内容】
■チャネル・接続系開発チームの業務内容
当社お客さまの重要チャネル(WEB/スマホアプリ/コンタクトセンター/ATM/自動契約機)や対外接続系システムの開発・保守をお任せします。
■本社・情報系開発チームの業務内容
本社系システム（人事、会計、Microsoft365など）、情報系システム（DWH、データ分析など）における製品導入・更改やアプリケーション開発と保守が担当範囲です。上流工程から本番移行まで一気通貫で経験できる環境となっています。主な役割としては、様々な開発案件のプロジェクトマネージャーとして推進をお任せします。
■ホスト系開発チームの業務内容
勘定システムの業務アプリケーションの開発・保守をお任せします。
※上記リノベーション開発チーム以外のチームは具体的には
・小規模案件のプロジェクトマネージャー（PM）
・大規模案件のグループリーダー、PM
・ベンダー調整や契約手続き
■リノベーション開発チームの業務内容
JavaやCOBOLを用いた基幹システムの、オープン化（リノベ―ジョン）をお任せします。
ミドルウェアの導入/保守からアプリケーションの開発まで、様々な経験が積める環境です。
②【職務内容】
■チャネル・接続系開発チームの業務内容
当社お客さまの重要チャネル(WEB/スマホアプリ/コンタクトセンター/ATM/自動契約機)や対外接続系システムの開発・保守をお任せします。
■本社・情報系開発チームの業務内容
本社系システム（人事、会計、Microsoft365など）、情報系システム（DWH、データ分析など）における製品導入・更改やアプリケーション開発と保守が担当範囲です。上流工程から本番移行まで一気通貫で経験できる環境となっています。主な役割としては、様々な開発案件のプロジェクトマネージャーとして推進をお任せします。
■ホスト系開発チームの業務内容
勘定システムの業務アプリケーションの開発・保守をお任せします。
※上記リノベーション開発チーム以外のチームは具体的には
・小規模案件のプロジェクトマネージャー（PM）
・大規模案件のグループリーダー、PM
・ベンダー調整や契約手続き
求める経験 / スキル
【必須】
システム開発経験※目安3年以上
【歓迎】
システムに関する経験だけではなく、チームメイト・社内・取引先と協力して進める業務が多いため、コミュニケーション能力も必要です。
知識を活かして一緒に働く仲間のために頑張ることのできる人、課題解決に向け自ら動くことができる人が、アコムのシステム部で活躍できると考えます。
システム開発経験※目安3年以上
【歓迎】
システムに関する経験だけではなく、チームメイト・社内・取引先と協力して進める業務が多いため、コミュニケーション能力も必要です。
知識を活かして一緒に働く仲間のために頑張ることのできる人、課題解決に向け自ら動くことができる人が、アコムのシステム部で活躍できると考えます。
従業員数
2,152名
（2025年3月現在）
勤務地
東京都
想定年収
500 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
2,152名
（2025年3月現在）
日本生命保険相互会社
仕事内容
【業界を代表する生命保険会社にて、AI利活用業務をお任せします/在宅相談可/多様なキャリアパス/若手から裁量権をもって活躍可】
■職務概要・取組概要
以下、AI技術を活用したビジネスプロジェクトの企画・実行をご担当いただきます。
AIを用いた業務の高度化・効率化に資する提言、ビジネス部門を巻き込んだ案件の企画・推進、最新のAI技術に関する教育・情報発信等、ミッションは多岐にわたりますが、
ご本人の経験や志向性を考慮し、以下業務のうち親和性のあるものからご担当いただく予定です。
①AIを中心とした先端技術の活用およびDX推進に向けた戦略企画
最新技術動向に基づいた企画・推進
②全層向けのAIリテラシー教育
経営層・全従業員に向けたAIに関する知識と意識の向上を目的としたプログラムの検討と調整
③グループ会社へのAI活用ノウハウの展開
日本生命グループ会社へのAI技術展開に向けた情報収集と推進
■キャリアパス
AI活用の企画・推進担当としての経験を積んだ後、システム領域とビジネス領域を横断的に管掌するリーダーや戦略的ポジションでのご活躍を期待しております。
■特徴・魅力
・従来業務にはない新たな取組となり、裁量権を発揮しご活躍いただくことが可能です。
・日本を代表する生命保険会社にて、規模の大きい業務の変革に初期段階から関わることが可能です。
・汎用性の高い知見を生かし、多様なキャリアパスがございます。
■職務概要・取組概要
以下、AI技術を活用したビジネスプロジェクトの企画・実行をご担当いただきます。
AIを用いた業務の高度化・効率化に資する提言、ビジネス部門を巻き込んだ案件の企画・推進、最新のAI技術に関する教育・情報発信等、ミッションは多岐にわたりますが、
ご本人の経験や志向性を考慮し、以下業務のうち親和性のあるものからご担当いただく予定です。
①AIを中心とした先端技術の活用およびDX推進に向けた戦略企画
最新技術動向に基づいた企画・推進
②全層向けのAIリテラシー教育
経営層・全従業員に向けたAIに関する知識と意識の向上を目的としたプログラムの検討と調整
③グループ会社へのAI活用ノウハウの展開
日本生命グループ会社へのAI技術展開に向けた情報収集と推進
■キャリアパス
AI活用の企画・推進担当としての経験を積んだ後、システム領域とビジネス領域を横断的に管掌するリーダーや戦略的ポジションでのご活躍を期待しております。
■特徴・魅力
・従来業務にはない新たな取組となり、裁量権を発揮しご活躍いただくことが可能です。
・日本を代表する生命保険会社にて、規模の大きい業務の変革に初期段階から関わることが可能です。
・汎用性の高い知見を生かし、多様なキャリアパスがございます。
求める経験 / スキル
■必須要件
・ご応募時点で社会人年次6年目以上～13年目以下の方
・AIに関する知識とAIを活用した企画・実行の実務経験
■歓迎要件
・生命保険業界での職務経験
・金融業界での職務経験
・IT領域(プログラミング等)の知見(開発実務・スキルは問わない)
・ビジネスが可能なレベルの英語力
■保有資格（歓迎）
・CISSP、IPA関連資格（基本情報、応用情報、情報処理安全確保支援士など高度資格）
■最終学歴
大学院、大学
※学部・学科不問、性別不問、国籍不問
・ご応募時点で社会人年次6年目以上～13年目以下の方
・AIに関する知識とAIを活用した企画・実行の実務経験
■歓迎要件
・生命保険業界での職務経験
・金融業界での職務経験
・IT領域(プログラミング等)の知見(開発実務・スキルは問わない)
・ビジネスが可能なレベルの英語力
■保有資格（歓迎）
・CISSP、IPA関連資格（基本情報、応用情報、情報処理安全確保支援士など高度資格）
■最終学歴
大学院、大学
※学部・学科不問、性別不問、国籍不問
従業員数
68,060名
（※数値は2025年3月末時点（うち内務職員20,218名））
勤務地
東京都
想定年収
820 万円 ~ 1,210 万円
従業員数
68,060名
（※数値は2025年3月末時点（うち内務職員20,218名））
日本生命保険相互会社
仕事内容
■職務概要
・AI等の先端技術を活用した、お客様とのインターフェースや紙のバックオフィスの事務オペレーションの高度化まで、プロジェクトを各担当部にて企画・推進いただきます。
■職務詳細
・各領域のプロジェクト推進業務
（プロジェクト例）
・コールセンターシステムのリニューアル（AIによる自動応答含む）
・お客様のご意見・ご要望の分類・分析の自動化
・お客様との接点履歴の一元的な管理に向けたデータベースの構築
■組織概要
・約4000人が1事業所に集い、多種多様な生命保険事務を行っており、個々人の適性・ご希望に応じたプロジェクトアサインが可能です。
■キャリアパス
・大阪の事業所内の各オペレーションラインに配属し、各プロジェクトをご担当いただきます
・その後、ご経験・ご希望・適性を踏まえプロジェクトマネージャーやIT領域等での活躍等大阪の事業所をベースに幅広いキャリアが築けます。
■魅力
・ITに係る技術の知識のみならず、法務、各事業会社でのBPR経験等、多様な経験が生かせるプロジェクトです
・保険会社での保険事務オペレーション経験も即戦力としてご活躍いただけます。
・AI等の先端技術を活用した、お客様とのインターフェースや紙のバックオフィスの事務オペレーションの高度化まで、プロジェクトを各担当部にて企画・推進いただきます。
■職務詳細
・各領域のプロジェクト推進業務
（プロジェクト例）
・コールセンターシステムのリニューアル（AIによる自動応答含む）
・お客様のご意見・ご要望の分類・分析の自動化
・お客様との接点履歴の一元的な管理に向けたデータベースの構築
■組織概要
・約4000人が1事業所に集い、多種多様な生命保険事務を行っており、個々人の適性・ご希望に応じたプロジェクトアサインが可能です。
■キャリアパス
・大阪の事業所内の各オペレーションラインに配属し、各プロジェクトをご担当いただきます
・その後、ご経験・ご希望・適性を踏まえプロジェクトマネージャーやIT領域等での活躍等大阪の事業所をベースに幅広いキャリアが築けます。
■魅力
・ITに係る技術の知識のみならず、法務、各事業会社でのBPR経験等、多様な経験が生かせるプロジェクトです
・保険会社での保険事務オペレーション経験も即戦力としてご活躍いただけます。
求める経験 / スキル
■必須要件
・ご応募時点で社会人年次6年目以上
・ITコンサルやITベンダー、事業会社にてサービス企画/開発をITの視点から企画/運用されたご経験をお持ちの方
■歓迎要件
・IT関連会社でのプロジェクト経験
・IT(AI)を活用したコンサルティング職務経験
■最終学歴
大学院、大学
※学部・学科不問、性別不問、国籍不問
・ご応募時点で社会人年次6年目以上
・ITコンサルやITベンダー、事業会社にてサービス企画/開発をITの視点から企画/運用されたご経験をお持ちの方
■歓迎要件
・IT関連会社でのプロジェクト経験
・IT(AI)を活用したコンサルティング職務経験
■最終学歴
大学院、大学
※学部・学科不問、性別不問、国籍不問
従業員数
68,060名
（※数値は2025年3月末時点（うち内務職員20,218名））
勤務地
大阪府
想定年収
820 万円 ~ 1,210 万円
従業員数
68,060名
（※数値は2025年3月末時点（うち内務職員20,218名））
日本生命保険相互会社
仕事内容
■職務概要・取組概要
以下、AI技術を活用したビジネスプロジェクトの企画・実行をご担当いただきます。
AIを用いた業務の高度化・効率化に資する提言、ビジネス部門を巻き込んだ案件の企画・推進、最新のAI技術に関する教育・情報発信等、ミッションは多岐にわたりますが、
ご本人の経験や志向性を考慮し、以下業務のうち親和性のあるものからご担当いただく予定です。
①AIを活用した業務変革に向けた各ビジネス部門との連携・推進・展開
業務プロセスの高度化に向けた知見の提供およびビジネス部門への提言・サポート
②自社AIソリューションの強化
日本生命版ChatGPTなどの内部ソリューションの高度化に向けた取り組みの推進
③外部AIソリューションの探索と活用
最新の外部AIソリューションの情報収集と導入に向けた活動
■キャリアパス
AI活用の企画・推進担当としての経験を積んだ後、システム領域とビジネス領域を横断的に管掌するリーダーや戦略的ポジションでのご活躍を期待しております。
■特徴・魅力
・従来業務にはない新たな取組となり、裁量権を発揮しご活躍いただくことが可能です。
・日本を代表する生命保険会社にて、規模の大きい業務の変革に初期段階から関わることが可能です。
・汎用性の高い知見を生かし、多様なキャリアパスがございます。
以下、AI技術を活用したビジネスプロジェクトの企画・実行をご担当いただきます。
AIを用いた業務の高度化・効率化に資する提言、ビジネス部門を巻き込んだ案件の企画・推進、最新のAI技術に関する教育・情報発信等、ミッションは多岐にわたりますが、
ご本人の経験や志向性を考慮し、以下業務のうち親和性のあるものからご担当いただく予定です。
①AIを活用した業務変革に向けた各ビジネス部門との連携・推進・展開
業務プロセスの高度化に向けた知見の提供およびビジネス部門への提言・サポート
②自社AIソリューションの強化
日本生命版ChatGPTなどの内部ソリューションの高度化に向けた取り組みの推進
③外部AIソリューションの探索と活用
最新の外部AIソリューションの情報収集と導入に向けた活動
■キャリアパス
AI活用の企画・推進担当としての経験を積んだ後、システム領域とビジネス領域を横断的に管掌するリーダーや戦略的ポジションでのご活躍を期待しております。
■特徴・魅力
・従来業務にはない新たな取組となり、裁量権を発揮しご活躍いただくことが可能です。
・日本を代表する生命保険会社にて、規模の大きい業務の変革に初期段階から関わることが可能です。
・汎用性の高い知見を生かし、多様なキャリアパスがございます。
求める経験 / スキル
■必須要件
・ご応募時点で社会人年次6年目以上～13年目以下の方
・AIに関する知識とAIを活用した企画・実行の実務経験
■歓迎要件
・生命保険業界での職務経験
・金融業界での職務経験
・IT領域(プログラミング等)の知見(開発実務・スキルは問わない)
・ビジネスが可能なレベルの英語力
■保有資格（歓迎）
・CISSP、IPA関連資格（基本情報、応用情報、情報処理安全確保支援士など高度資格）
■最終学歴
大学院、大学
※学部・学科不問、性別不問、国籍不問
・ご応募時点で社会人年次6年目以上～13年目以下の方
・AIに関する知識とAIを活用した企画・実行の実務経験
■歓迎要件
・生命保険業界での職務経験
・金融業界での職務経験
・IT領域(プログラミング等)の知見(開発実務・スキルは問わない)
・ビジネスが可能なレベルの英語力
■保有資格（歓迎）
・CISSP、IPA関連資格（基本情報、応用情報、情報処理安全確保支援士など高度資格）
■最終学歴
大学院、大学
※学部・学科不問、性別不問、国籍不問
従業員数
68,060名
（※数値は2025年3月末時点（うち内務職員20,218名））
勤務地
東京都
想定年収
820 万円 ~ 1,210 万円
従業員数
68,060名
（※数値は2025年3月末時点（うち内務職員20,218名））
エヌエヌ生命保険株式会社
仕事内容
【職務内容/ Job Description】
〇AIガバナンスリード
AI活用を安全かつ継続的に推進するため、AIガバナンス体制の構築および運用を担います。事業環境や技術動向の変化を踏まえ、AIガバナンスフレームワークの整備・維持・改善を行うとともに、AI活用案件に対する承認、記録、モニタリングの仕組みを設計・運用し、グローバルおよびグループポリシーとの整合性を確保します。また、高リスクと判断されるAI利用案件のレビュー対応や、モデル特性、利用データ、利用目的、業務影響などの観点から、各AI活用案件に対して専門的な助言を提供します。
〇AIプラットフォームの導入・展開支援
全社的に高まりつつあるAIエージェント活用の機運を背景に、Databricks上のMosaic AIおよびAzureを基盤としたAIプラットフォームの導入・展開を支援します。プラットフォームに関する知見を深化させるとともに、グループ各社からの情報を集約し、全社の各領域においてAI開発・活用が円滑に進むよう、ユーザー向けの支援を行います。さらに、Databricks上でのAutoML導入を通じて、ユーザーが機械学習を業務に取り入れられるよう、教育および継続的なサポートを提供します。AI開発の民主化における司令塔として、全社横断でのAIユースケース創出に貢献します。
〇AI・データプロジェクトのリードおよび推進
保険業界におけるAI・データ活用プロジェクトをリードし、業務課題の特定からソリューション設計、モデル開発、実装までを一貫して推進します。規制対応やリスク管理を十分に考慮しながら、顧客データを活用した予測モデルや業務自動化を実現し、業務効率化および収益性向上に貢献します。また、部門横断での調整や多様なステークホルダーとの連携を担い、戦略的な視点からプロジェクトを成功に導きます。
【入社後の教育・研修について】
社内研修としてDataAcademyを備えており、社内のツールについて学ぶことができる要望があれば社外の研修も受講することができる機会がある (マイクロソフト社の認定資格取得など)
【当該業務の魅力】
全社横断でAI戦略とガバナンスの中核を担うポジション全社のAIユースケースを俯瞰でき、実務につながるAI活用をリードできるグローバルなチーム構成でかつ、在宅勤務可外資系金融機関で保険に関する業務経験を得ることができる今後数年で確実に重要度が高まるキャリア分野
【将来のキャリア展望】
AIガバナンスのエキスパートAI／データ戦略関連マネジメントポジションAIアーキテクト
〇AIガバナンスリード
AI活用を安全かつ継続的に推進するため、AIガバナンス体制の構築および運用を担います。事業環境や技術動向の変化を踏まえ、AIガバナンスフレームワークの整備・維持・改善を行うとともに、AI活用案件に対する承認、記録、モニタリングの仕組みを設計・運用し、グローバルおよびグループポリシーとの整合性を確保します。また、高リスクと判断されるAI利用案件のレビュー対応や、モデル特性、利用データ、利用目的、業務影響などの観点から、各AI活用案件に対して専門的な助言を提供します。
〇AIプラットフォームの導入・展開支援
全社的に高まりつつあるAIエージェント活用の機運を背景に、Databricks上のMosaic AIおよびAzureを基盤としたAIプラットフォームの導入・展開を支援します。プラットフォームに関する知見を深化させるとともに、グループ各社からの情報を集約し、全社の各領域においてAI開発・活用が円滑に進むよう、ユーザー向けの支援を行います。さらに、Databricks上でのAutoML導入を通じて、ユーザーが機械学習を業務に取り入れられるよう、教育および継続的なサポートを提供します。AI開発の民主化における司令塔として、全社横断でのAIユースケース創出に貢献します。
〇AI・データプロジェクトのリードおよび推進
保険業界におけるAI・データ活用プロジェクトをリードし、業務課題の特定からソリューション設計、モデル開発、実装までを一貫して推進します。規制対応やリスク管理を十分に考慮しながら、顧客データを活用した予測モデルや業務自動化を実現し、業務効率化および収益性向上に貢献します。また、部門横断での調整や多様なステークホルダーとの連携を担い、戦略的な視点からプロジェクトを成功に導きます。
【入社後の教育・研修について】
社内研修としてDataAcademyを備えており、社内のツールについて学ぶことができる要望があれば社外の研修も受講することができる機会がある (マイクロソフト社の認定資格取得など)
【当該業務の魅力】
全社横断でAI戦略とガバナンスの中核を担うポジション全社のAIユースケースを俯瞰でき、実務につながるAI活用をリードできるグローバルなチーム構成でかつ、在宅勤務可外資系金融機関で保険に関する業務経験を得ることができる今後数年で確実に重要度が高まるキャリア分野
【将来のキャリア展望】
AIガバナンスのエキスパートAI／データ戦略関連マネジメントポジションAIアーキテクト
求める経験 / スキル
【業界経験】
生命保険業界：尚可
金融業界：尚可
【Must】
ビジネスレベルの日本語 (聞く・読む・書く)
ビジネスレベル以上の英語力
最新AIへの強い興味関心 (例:プロンプトエンジニアリング)
社会性がある方 (報告・連絡・相談などが自主的にできる方)
物事を簡潔に整理できて、AIを構築できる方
Python等を使った開発経験(１年以上)
AIアプリケーション/システムの開発経験
【Want】
コンサル等での業務やプレゼンテーション経験
生成AI（Copilot、ChatGPT 等）の業務利用管理経験
生命保険・損害保険関連での業務経験
AIエージェントや機械学習開発の経験
AzureAIFoundryやDatabricksの運用活用経験
チーム開発の経験
生命保険業界：尚可
金融業界：尚可
【Must】
ビジネスレベルの日本語 (聞く・読む・書く)
ビジネスレベル以上の英語力
最新AIへの強い興味関心 (例:プロンプトエンジニアリング)
社会性がある方 (報告・連絡・相談などが自主的にできる方)
物事を簡潔に整理できて、AIを構築できる方
Python等を使った開発経験(１年以上)
AIアプリケーション/システムの開発経験
【Want】
コンサル等での業務やプレゼンテーション経験
生成AI（Copilot、ChatGPT 等）の業務利用管理経験
生命保険・損害保険関連での業務経験
AIエージェントや機械学習開発の経験
AzureAIFoundryやDatabricksの運用活用経験
チーム開発の経験
従業員数
1,000名
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 900 万円
従業員数
1,000名
大手銀行
仕事内容
【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】
具体的には、AIテックリードや開発部隊と適切に連携しながら、以下の業務領域に対応。
• 生成AIの利活用を想定したデータの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング
• 生成AIのモデル開発に必要なデータの特定、データベース設計
• 大規模言語モデルの選定、プライベートLLMのセットアップ、ファインチューニング、LLMOpsの実施
• プライベートLLMの分析、技術的評価
■プロジェクト例
具体的に進行中のプロジェクトや業務の一例は以下。
（実際の従事業務は、新規案件など以下と異なる可能性があります）
• 初期的な技術検証（AIモデルやプラグインの活用）
• 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をはじめとする各種業務支援アプリをAWSなどのクラウド上に内製開発し、PoC（技術課題の解決）を実施
• 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
• ファインチューニングを視野に入れた技術検証
• 独自モデルの構築及び評価実証
• AIを活用したDX推進のためのクラウド基盤構築検討
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】
具体的には、AIテックリードや開発部隊と適切に連携しながら、以下の業務領域に対応。
• 生成AIの利活用を想定したデータの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング
• 生成AIのモデル開発に必要なデータの特定、データベース設計
• 大規模言語モデルの選定、プライベートLLMのセットアップ、ファインチューニング、LLMOpsの実施
• プライベートLLMの分析、技術的評価
■プロジェクト例
具体的に進行中のプロジェクトや業務の一例は以下。
（実際の従事業務は、新規案件など以下と異なる可能性があります）
• 初期的な技術検証（AIモデルやプラグインの活用）
• 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をはじめとする各種業務支援アプリをAWSなどのクラウド上に内製開発し、PoC（技術課題の解決）を実施
• 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
• ファインチューニングを視野に入れた技術検証
• 独自モデルの構築及び評価実証
• AIを活用したDX推進のためのクラウド基盤構築検討
求める経験 / スキル
■必須要件
• Webアプリの開発経験（Python, JavaScript, HTML/CSS 等）
• AI・機械学習などの技術を活用したデータ分析、またはモデル開発経験
• マシンラーニング、データマイニング、情報検索、統計などに関する業務経験または同等の見識
• データサイエンス実務だけでなく、各業務部門のビジネスへの関与に高い関心があること
■希望要件
• ビックデータを活用した分析業務、AIモデル開発業務の実務経験
• 金融業務に関するデータ分析経験
• Tableau等を活用したデータ可視化業務に関する経験SQLを用いたデータ抽出、加工経験
• 機械学習プラットフォームを活用したデータ分析経験（Amazon SageMaker、Azure ML、Databricksなど）
• 社内外のステークホルダーとの交渉・調整が可能なコミュニケ―ション能力
• 分析的思考力、概念的思考力、クリティカル・シンキング力
• 英語の文献や論文をリサーチし自身の仕事に生かした経験
【資格】
• 統計検定準1級以上、データベーススペシャリスト、ディープラーニング検定（E資格）、応用情報処理技術者、DBMS・OS等に関するベンダー試験資格等を有していること
• Webアプリの開発経験（Python, JavaScript, HTML/CSS 等）
• AI・機械学習などの技術を活用したデータ分析、またはモデル開発経験
• マシンラーニング、データマイニング、情報検索、統計などに関する業務経験または同等の見識
• データサイエンス実務だけでなく、各業務部門のビジネスへの関与に高い関心があること
■希望要件
• ビックデータを活用した分析業務、AIモデル開発業務の実務経験
• 金融業務に関するデータ分析経験
• Tableau等を活用したデータ可視化業務に関する経験SQLを用いたデータ抽出、加工経験
• 機械学習プラットフォームを活用したデータ分析経験（Amazon SageMaker、Azure ML、Databricksなど）
• 社内外のステークホルダーとの交渉・調整が可能なコミュニケ―ション能力
• 分析的思考力、概念的思考力、クリティカル・シンキング力
• 英語の文献や論文をリサーチし自身の仕事に生かした経験
【資格】
• 統計検定準1級以上、データベーススペシャリスト、ディープラーニング検定（E資格）、応用情報処理技術者、DBMS・OS等に関するベンダー試験資格等を有していること
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,500 万円
仕事内容
■当社AI推進室にてビジネスのDX企画の立案をお任せいたします
（詳細）
■AI等に限らず先端技術
の探索活動・技術評価
■DX企画の要件検討・計画策定・進捗管理等の実施
■本社社員向けAI・データ利活用環境の整備
（詳細）
■利活用環境の製品選定、導入計画の策定■研修や導入支援、現場利用の推進
【プロジェクト例】
■社内/対顧客の問合せ/検索を抜本的に改変するため、生成AI/その他のAIモデルを効率よく活用する新しいエージェントの企画、開発
（詳細）
■AI等に限らず先端技術
の探索活動・技術評価
■DX企画の要件検討・計画策定・進捗管理等の実施
■本社社員向けAI・データ利活用環境の整備
（詳細）
■利活用環境の製品選定、導入計画の策定■研修や導入支援、現場利用の推進
【プロジェクト例】
■社内/対顧客の問合せ/検索を抜本的に改変するため、生成AI/その他のAIモデルを効率よく活用する新しいエージェントの企画、開発
求める経験 / スキル
◆【必須】
■システム開発のご経験
【求める人物像やご経験のイメージ】
■規模問わずAIに関する企画業務のご経験をお持ちの方
■各種経営課題の分析や新規業務立上げのプロジェクトマネジメントの経験がある方。
■会議体付議の段取り（資料作成、関連部門との調整、役員レビューなど）の経験がある方。なかでもシステム
開発の基礎知識・経験等があれば尚可。
■自らの立案した企画/計画を関係者へ説明し、巻き込んだご経験
■技術の最新情報に常にアンテナを張っており、自己成長意欲があること
■システム開発のご経験
【求める人物像やご経験のイメージ】
■規模問わずAIに関する企画業務のご経験をお持ちの方
■各種経営課題の分析や新規業務立上げのプロジェクトマネジメントの経験がある方。
■会議体付議の段取り（資料作成、関連部門との調整、役員レビューなど）の経験がある方。なかでもシステム
開発の基礎知識・経験等があれば尚可。
■自らの立案した企画/計画を関係者へ説明し、巻き込んだご経験
■技術の最新情報に常にアンテナを張っており、自己成長意欲があること
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 非公開
アフラック生命保険株式会社
仕事内容
■ミッション
生成AIを軸とした「AIを活用した業務変革（AIトランスフォーメーション）」を全社へ適用するため、超上流の企画・戦略立案から、現場への落とし込み・実行支援までを一気通貫で推進します。
あわせて、社内外ステークホルダーとの共創を通じて、AI活用の価値創出と浸透を加速させます。
■具体的に想定している業務
ご経験や強みに応じて、以下の業務を担っていただきます。
・AIトランスフォーメーションの全体戦略立案（調査・分析に基づく構想策定、ロードマップ設計、優先順位付け）
・適用領域の設計およびソリューション選定（例：社内AIサービスの位置づけ整理、ユースケース評価、導入方針策定）
・全体アーキテクチャの検討・提示（標準化方針、拡張性・セキュリティ等を踏まえた設計観点の提示）
・企画の実行推進（各開発部門・業務部門と連携し、現場へ落とし込み、実行・浸透までを推進）
・初期検証の推進（プロトタイプ開発、PoCの企画・実行管理、評価と次フェーズ設計）
・社内外ステークホルダーへの啓発・プロモーション（活用促進のコミュニケーション設計、説明・合意形成、共創推進）
・オープンイノベーション／エコシステム構築（外部パートナーとの協業企画、対外折衝、価値共創の推進）
※2026年1月部署新設のため、業務内容については変更予定あり
■当ポジションの魅力（得られる知識・経験・スキル）
・生成AIを中心とした全社レベルの業務変革を、構想・戦略から実行・浸透まで一気通貫で推進できます
・業務部門・開発部門・経営層をつなぐ立場として、超上流の意思決定や合意形成をリードできます
・AI活用の適用領域設計、ソリューション選定、アーキテクチャ検討など、横串で全体最適を描く経験を積めます
・社外パートナーとの共創（オープンイノベーション）を通じて、社内に閉じないエコシステム型の推進経験を得られます
・急速に変化するAI領域に対し、学習とキャッチアップをしつつ実践知を磨けます
■部門の雰囲気について
アフラックのITデジタル領域ではすべての部でフレックスタイム制度やハイブリッドワークを活用しており、柔軟な勤務が可能です。
年次や性別に関係なく多様な人財が活躍しています。
参考リンク（ダイバーシティ＆インクルージョンの推進 ）：https://www.aflac.co.jp/corp/value/diversity/
生成AIを軸とした「AIを活用した業務変革（AIトランスフォーメーション）」を全社へ適用するため、超上流の企画・戦略立案から、現場への落とし込み・実行支援までを一気通貫で推進します。
あわせて、社内外ステークホルダーとの共創を通じて、AI活用の価値創出と浸透を加速させます。
■具体的に想定している業務
ご経験や強みに応じて、以下の業務を担っていただきます。
・AIトランスフォーメーションの全体戦略立案（調査・分析に基づく構想策定、ロードマップ設計、優先順位付け）
・適用領域の設計およびソリューション選定（例：社内AIサービスの位置づけ整理、ユースケース評価、導入方針策定）
・全体アーキテクチャの検討・提示（標準化方針、拡張性・セキュリティ等を踏まえた設計観点の提示）
・企画の実行推進（各開発部門・業務部門と連携し、現場へ落とし込み、実行・浸透までを推進）
・初期検証の推進（プロトタイプ開発、PoCの企画・実行管理、評価と次フェーズ設計）
・社内外ステークホルダーへの啓発・プロモーション（活用促進のコミュニケーション設計、説明・合意形成、共創推進）
・オープンイノベーション／エコシステム構築（外部パートナーとの協業企画、対外折衝、価値共創の推進）
※2026年1月部署新設のため、業務内容については変更予定あり
■当ポジションの魅力（得られる知識・経験・スキル）
・生成AIを中心とした全社レベルの業務変革を、構想・戦略から実行・浸透まで一気通貫で推進できます
・業務部門・開発部門・経営層をつなぐ立場として、超上流の意思決定や合意形成をリードできます
・AI活用の適用領域設計、ソリューション選定、アーキテクチャ検討など、横串で全体最適を描く経験を積めます
・社外パートナーとの共創（オープンイノベーション）を通じて、社内に閉じないエコシステム型の推進経験を得られます
・急速に変化するAI領域に対し、学習とキャッチアップをしつつ実践知を磨けます
■部門の雰囲気について
アフラックのITデジタル領域ではすべての部でフレックスタイム制度やハイブリッドワークを活用しており、柔軟な勤務が可能です。
年次や性別に関係なく多様な人財が活躍しています。
参考リンク（ダイバーシティ＆インクルージョンの推進 ）：https://www.aflac.co.jp/corp/value/diversity/
求める経験 / スキル
■必須要件
・会社／部門横断の変革プロジェクトにおける、超上流工程を含む推進経験（企画、構想、関係者合意形成、計画策定など）
・生成AIツール（GPT等）を日常的に活用し、動向を継続的にキャッチアップできること（高度な専門実装力は必須としません）
・社内外ステークホルダーとの調整・交渉力（企業代表としての対外折衝を含む）
■歓迎要件
・AIを活用した業務変革（AIトランスフォーメーション）または、DX（デジタルトランスフォーメーション）における、戦略策定〜導入（実行・浸透含む）までの推進経験
・プロトタイプ／PoCの企画・推進経験（評価設計、次フェーズ移行判断を含む）
・オープンイノベーション／パートナーアライアンスの企画・推進経験
・チェンジマネジメント／BPR等、組織・業務変革を現場に落とし込み、定着まで進めた経験
・全体アーキテクチャを理解し、最適な構成や設計観点を提示できる素養
■その他の条件（MUST）
・非喫煙者もしくは入社時点で喫煙されない・禁煙する意志がある方(*)
(*)当社は「『生きる』を創るリーディングカンパニー」として、そして何よりも社員の健康維持・増進のために、「2028年までに社員の喫煙率を０％にする」ことを目指して、禁煙を促進する取り組みを強化しています。上記背景より入社時点で非喫煙者であることを募集要項に記載しています。
・会社／部門横断の変革プロジェクトにおける、超上流工程を含む推進経験（企画、構想、関係者合意形成、計画策定など）
・生成AIツール（GPT等）を日常的に活用し、動向を継続的にキャッチアップできること（高度な専門実装力は必須としません）
・社内外ステークホルダーとの調整・交渉力（企業代表としての対外折衝を含む）
■歓迎要件
・AIを活用した業務変革（AIトランスフォーメーション）または、DX（デジタルトランスフォーメーション）における、戦略策定〜導入（実行・浸透含む）までの推進経験
・プロトタイプ／PoCの企画・推進経験（評価設計、次フェーズ移行判断を含む）
・オープンイノベーション／パートナーアライアンスの企画・推進経験
・チェンジマネジメント／BPR等、組織・業務変革を現場に落とし込み、定着まで進めた経験
・全体アーキテクチャを理解し、最適な構成や設計観点を提示できる素養
■その他の条件（MUST）
・非喫煙者もしくは入社時点で喫煙されない・禁煙する意志がある方(*)
(*)当社は「『生きる』を創るリーディングカンパニー」として、そして何よりも社員の健康維持・増進のために、「2028年までに社員の喫煙率を０％にする」ことを目指して、禁煙を促進する取り組みを強化しています。上記背景より入社時点で非喫煙者であることを募集要項に記載しています。
従業員数
4,874名
（（うち 男性2,402人 女性2,472人）※2024年度末現在）
勤務地
東京都
想定年収
725 万円 ~ 1,023 万円
従業員数
4,874名
（（うち 男性2,402人 女性2,472人）※2024年度末現在）
株式会社第一ライフグループ
仕事内容
【職務概要】
本ポジションは、2030年に向けた 「グローバルトップティア保険グループ」実現に向け、
事業・技術・経営の視点を統合しながら組織の変革を牽引する オペレーショナル・エグゼクティブマネジメント職である。
【具体的な業務内容】
１．戦略の実行とリーダーシップ
・全社データ・AI戦略の策定・更新
・グループ中計と連動した施策群とKPI体系の設計
・投資計画、予算策定、ポートフォリオ管理のリード
２．プロジェクトマネジメント（大規模／複雑案件含む）
・全データ・AI案件のポートフォリオ管理（優先順位・投資判断）
・大規模PJにおけるステアリング、リスク管理、品質保証
・内製／外部パートナーを含む最適な開発体制の構築
・効果測定および事業部門への定着化レビュー
３．組織運営・タレントマネジメント
・戦略／デリバリー両グループの統括
・人材アセスメント、育成計画、キャリアデザイン
・役割定義・ジョブスコープの明確化と最適化
・採用およびオンボーディングのリード
４．ステークホルダーマネジメント
・CDAOへのレポートおよび CDAO の経営会議・取締役会向けレポート支援
・CDAO／ユニット長の参謀として論点整理・意思決定支援
・国内外グループ・事業部門との調整・交渉
・外部パートナー（ベンダー／コンサル）のマネジメント
５．データ・AI利活用のリーダーシップ
・収益／コスト／CX／リスクの観点で事業価値を生むテーマ創出
・データ統合基盤、分析基盤、AIモデル開発の統括
・実装プロセスの標準化・運用効率化
・全社的なAI倫理、ガバナンス、説明責任の推進
【ミッション】
本ポジションは、CDAO の指揮のもと データ・AI戦略グループおよび データ・AIデリバリーグループを統括する「オペレーショナル・エグゼクティブ」ポジションである。当該ポジションでは、グループ全体でデータ／AIを戦略資産として最大活用するため、経営・事業・技術を統合した実行力のあるリーダーシップを発揮することを求める。
【中核となるミッションは以下のとおり】
・中長期データ・AI戦略に基づく実行ロードマップを、関連ステークホルダーとの対話を通じて策定
・国内外グループ会社を対象としたデータ・AI利活用取組の最適化・推進
・大規模データ・AIプログラムの推進（プロダクトマネジメント、開発チーム統括、品質・リスク管理）
・組織マネジメント、採用、育成、予算策定・執行を通じた組織パフォーマンス向上
本ポジションは、2030年に向けた 「グローバルトップティア保険グループ」実現に向け、
事業・技術・経営の視点を統合しながら組織の変革を牽引する オペレーショナル・エグゼクティブマネジメント職である。
【具体的な業務内容】
１．戦略の実行とリーダーシップ
・全社データ・AI戦略の策定・更新
・グループ中計と連動した施策群とKPI体系の設計
・投資計画、予算策定、ポートフォリオ管理のリード
２．プロジェクトマネジメント（大規模／複雑案件含む）
・全データ・AI案件のポートフォリオ管理（優先順位・投資判断）
・大規模PJにおけるステアリング、リスク管理、品質保証
・内製／外部パートナーを含む最適な開発体制の構築
・効果測定および事業部門への定着化レビュー
３．組織運営・タレントマネジメント
・戦略／デリバリー両グループの統括
・人材アセスメント、育成計画、キャリアデザイン
・役割定義・ジョブスコープの明確化と最適化
・採用およびオンボーディングのリード
４．ステークホルダーマネジメント
・CDAOへのレポートおよび CDAO の経営会議・取締役会向けレポート支援
・CDAO／ユニット長の参謀として論点整理・意思決定支援
・国内外グループ・事業部門との調整・交渉
・外部パートナー（ベンダー／コンサル）のマネジメント
５．データ・AI利活用のリーダーシップ
・収益／コスト／CX／リスクの観点で事業価値を生むテーマ創出
・データ統合基盤、分析基盤、AIモデル開発の統括
・実装プロセスの標準化・運用効率化
・全社的なAI倫理、ガバナンス、説明責任の推進
【ミッション】
本ポジションは、CDAO の指揮のもと データ・AI戦略グループおよび データ・AIデリバリーグループを統括する「オペレーショナル・エグゼクティブ」ポジションである。当該ポジションでは、グループ全体でデータ／AIを戦略資産として最大活用するため、経営・事業・技術を統合した実行力のあるリーダーシップを発揮することを求める。
【中核となるミッションは以下のとおり】
・中長期データ・AI戦略に基づく実行ロードマップを、関連ステークホルダーとの対話を通じて策定
・国内外グループ会社を対象としたデータ・AI利活用取組の最適化・推進
・大規模データ・AIプログラムの推進（プロダクトマネジメント、開発チーム統括、品質・リスク管理）
・組織マネジメント、採用、育成、予算策定・執行を通じた組織パフォーマンス向上
求める経験 / スキル
【必須】
・デジタル／IT／データ・AI領域での戦略・企画・プロジェクト推進経験
・組織マネジメント（5名以上のライン管理または大規模PJ統括）
・年間予算策定・執行管理の経験
・経営層・役員レベルとの折衝、資料作成、レポーティング経験
・グループ会社・関連部門との調整・アライメント形成の実績
・データ・AIのライフサイクル（企画〜開発〜実装〜定着）の理解
【歓迎】
・グローバル／クロスカルチャー協働経験
・データガバナンス、AIリスク管理の知識
・大規模変革プロジェクトやPMOのリード経験
・保険・金融・ヘルスケアにおけるデータ活用経験
・英語による業務遂行（必須ではないが、成長意欲を重視）
・デジタル／IT／データ・AI領域での戦略・企画・プロジェクト推進経験
・組織マネジメント（5名以上のライン管理または大規模PJ統括）
・年間予算策定・執行管理の経験
・経営層・役員レベルとの折衝、資料作成、レポーティング経験
・グループ会社・関連部門との調整・アライメント形成の実績
・データ・AIのライフサイクル（企画〜開発〜実装〜定着）の理解
【歓迎】
・グローバル／クロスカルチャー協働経験
・データガバナンス、AIリスク管理の知識
・大規模変革プロジェクトやPMOのリード経験
・保険・金融・ヘルスケアにおけるデータ活用経験
・英語による業務遂行（必須ではないが、成長意欲を重視）
従業員数
490名
勤務地
東京都
想定年収
1,300 万円 ~ 1,800 万円
従業員数
490名
三井住友カード株式会社
仕事内容
当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、AIエンジニアの観点からご活躍いただきます。
当社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、生成AIを中心に活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。
【職務詳細】
■業務部門と連携したAIエージェント/RAG等の技術を用いたアプリケーション開発
・各部署のナレッジに特化したRAGアプリの設計・開発
・社内の業務フローに即したAIエージェントの設計・開発
・開発高速化を目的とした生成AIアプリケーションのテンプレート化
■生成AIアプリケーションのモニタリングによる継続的な評価・精度改善
・AIガバナンス対応のためのガードレール設計・構築
・継続的改善に向けたモニタリングの仕組み構築
・フィードバックに基づいた改善の実施
■アプリケーション安定提供のための適切なAIサービスの技術選定、基盤強化の企画
・AWSを中心とした利用サービスの選定
・マルチクラウドを見据えたAI活用環境の企画
【本ポジションの魅力】
・国内有数の決済データ：クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。
・ビジネスに直結：マーケティングやレコメンドなどの攻め領域、不正検知や与信審査などの守り領域など、様々なビジネスに直結する課題に取り組めます。ビジネスの上流～下流まで、一気通貫で取り組むことができます。
・幅広い技術：予測AI/生成AI関わらず、ビジネス課題を解決するために様々な技術を扱っています。特有の技術にとらわれることなく、日々新しい技術を取り入れ、業務活用することができます。
当社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、生成AIを中心に活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。
【職務詳細】
■業務部門と連携したAIエージェント/RAG等の技術を用いたアプリケーション開発
・各部署のナレッジに特化したRAGアプリの設計・開発
・社内の業務フローに即したAIエージェントの設計・開発
・開発高速化を目的とした生成AIアプリケーションのテンプレート化
■生成AIアプリケーションのモニタリングによる継続的な評価・精度改善
・AIガバナンス対応のためのガードレール設計・構築
・継続的改善に向けたモニタリングの仕組み構築
・フィードバックに基づいた改善の実施
■アプリケーション安定提供のための適切なAIサービスの技術選定、基盤強化の企画
・AWSを中心とした利用サービスの選定
・マルチクラウドを見据えたAI活用環境の企画
【本ポジションの魅力】
・国内有数の決済データ：クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。
・ビジネスに直結：マーケティングやレコメンドなどの攻め領域、不正検知や与信審査などの守り領域など、様々なビジネスに直結する課題に取り組めます。ビジネスの上流～下流まで、一気通貫で取り組むことができます。
・幅広い技術：予測AI/生成AI関わらず、ビジネス課題を解決するために様々な技術を扱っています。特有の技術にとらわれることなく、日々新しい技術を取り入れ、業務活用することができます。
求める経験 / スキル
【必須（MUST）】
・AIプロジェクトにおけるチーム開発のリード経験
・生成AI/RAG/AIエージェントを用いたプロトタイプアプリケーションの開発経験
・LLMや生成AIを活用したPoC・業務効率化の経験
・クラウドサービス（AWS/Azure/GCP）の構築経験（3年以上）
【歓迎（WANT）】
・自然言語処理技術を用いたLLMのモデル学習・開発経験（Ollama/Hugging Face/Transformers等）
・コンテナ技術（Docker/Podman等）を活用した開発経験
・データ分析・AIツール(Dataiku/Databricks/DataRobot/Snowflake等)の活用経験
・金融・決済ドメインの知識、または厳格なセキュリティ要件下での開発経験
・AIプロジェクトにおけるチーム開発のリード経験
・生成AI/RAG/AIエージェントを用いたプロトタイプアプリケーションの開発経験
・LLMや生成AIを活用したPoC・業務効率化の経験
・クラウドサービス（AWS/Azure/GCP）の構築経験（3年以上）
【歓迎（WANT）】
・自然言語処理技術を用いたLLMのモデル学習・開発経験（Ollama/Hugging Face/Transformers等）
・コンテナ技術（Docker/Podman等）を活用した開発経験
・データ分析・AIツール(Dataiku/Databricks/DataRobot/Snowflake等)の活用経験
・金融・決済ドメインの知識、または厳格なセキュリティ要件下での開発経験
従業員数
5,196名
（2025年3月末日現在）
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
5,196名
（2025年3月末日現在）
東京海上日動あんしん生命保険株式会社
仕事内容
＜主なミッション／業務例（AI／生成AI活用）＞
顧客接点の高度化：
・パーソナライズ配信、コンテンツ生成、対話型FAQ／アシスタント（チャットボット）等の企画・実装・改善
事務・営業の生産性向上：
・文書要約・社内規程の検索・問い合わせ支援など、AIによる業務支援（コパイロット）機能の導入・定着
データ基盤・業務基盤との連携：
・LLM活用設計［プロンプト設計、RAG（検索拡張生成）、出力品質・安全性評価、安全管理（ガードレール）設計］とCRM／DWH／CDP等との連携
企画〜展開：
・価値仮説の立案、PoCの計画・実行、KPI／ROIによる効果検証、本番化と他部署・全社への展開の推進、ベンダー／社内ステークホルダーとの協業
ガバナンス／リスク対応：
・個人情報・セキュリティ・コンプライアンスに配慮したAI利用ルールの整備、利用状況の監査と運用設計
社内浸透：
・利用・活用（利活用）ガイドライン／プロンプトガイドの策定、研修・コミュニティ運営などのチェンジマネジメント
＜アピールポイント＞
•成長過程にある会社で、組織は過度に重厚ではなく、若手が活躍しやすい環境です。
•東京海上ホールディングスに属しており、企業としての安定性があります。
•損害保険グループ系の会社ですが、転職者も多く、転職者でも安心して活躍できます。
•様々なバックグラウンドを持つ優秀な人材が在籍しており、業務を通じて多様な考え方に触れることで、デジタルストラテジストとして成長できます。
•一定以上の実力があれば、同業他社と比べて給与水準は高く、安定しています。
•生成AIの全社実装フェーズをリードし、ビジネスインパクトを可視化しながら横展開できる裁量あるポジションです。主要クラウド/CRM/データ基盤と連携した実務に携わる機会があります。
顧客接点の高度化：
・パーソナライズ配信、コンテンツ生成、対話型FAQ／アシスタント（チャットボット）等の企画・実装・改善
事務・営業の生産性向上：
・文書要約・社内規程の検索・問い合わせ支援など、AIによる業務支援（コパイロット）機能の導入・定着
データ基盤・業務基盤との連携：
・LLM活用設計［プロンプト設計、RAG（検索拡張生成）、出力品質・安全性評価、安全管理（ガードレール）設計］とCRM／DWH／CDP等との連携
企画〜展開：
・価値仮説の立案、PoCの計画・実行、KPI／ROIによる効果検証、本番化と他部署・全社への展開の推進、ベンダー／社内ステークホルダーとの協業
ガバナンス／リスク対応：
・個人情報・セキュリティ・コンプライアンスに配慮したAI利用ルールの整備、利用状況の監査と運用設計
社内浸透：
・利用・活用（利活用）ガイドライン／プロンプトガイドの策定、研修・コミュニティ運営などのチェンジマネジメント
＜アピールポイント＞
•成長過程にある会社で、組織は過度に重厚ではなく、若手が活躍しやすい環境です。
•東京海上ホールディングスに属しており、企業としての安定性があります。
•損害保険グループ系の会社ですが、転職者も多く、転職者でも安心して活躍できます。
•様々なバックグラウンドを持つ優秀な人材が在籍しており、業務を通じて多様な考え方に触れることで、デジタルストラテジストとして成長できます。
•一定以上の実力があれば、同業他社と比べて給与水準は高く、安定しています。
•生成AIの全社実装フェーズをリードし、ビジネスインパクトを可視化しながら横展開できる裁量あるポジションです。主要クラウド/CRM/データ基盤と連携した実務に携わる機会があります。
求める経験 / スキル
＜必須要件＞
①生命保険会社での業務経験、または金融・保険関連のプロジェクト経験（案件ベースの参画も可）
②以下のいずれかの領域での経験
•保険業界における営業企画／営業推進／事務設計／デジタル戦略
•コンサルティング／SIer／事業会社におけるシステム企画・開発／プロセス変革／事業企画／マーケティング
•上記に加え、AI／生成AI活用に関する以下のいずれかの実務経験（目安：半年以上のプロジェクト参画）
•生成AI（LLM）を用いた業務改善／顧客接点向上の企画・導入（PoC〜本番運用のいずれか）
•プロンプト設計、RAG等による社内文書・FAQの活用、またはAIチャットボット／コパイロットの設計・運用
•AI活用におけるセキュリティ／個人情報保護／ガバナンス対応
＜歓迎要件（Better）＞
①下記いずれかの企画または開発の実務経験
•UI／UX設計、データ分析・データ活用
•生成AIなど新技術の活用
•SalesforceやAWSの活用
②生成AI領域での実務経験・スキル（以下のいずれか）
•LLMの選定・評価（出力品質・安全性評価、プロンプト／システムプロンプト設計、安全管理［ガードレール］、コスト／応答速度［レイテンシ］の最適化）
•検索拡張生成（RAG）とベクトルデータベースを用いた、社内ナレッジとの連携（権限・更新管理を含む）の設計・実装
•マーケティングでのAI活用（パーソナライズ、広告・コンテンツの生成［クリエイティブ生成］、リードスコアリング、A/Bテスト自動化）
•CRM／MA基盤（Salesforce各種クラウド、CDP、DWH）との連携・統合、ならびにワークフロー／RPAとの統合
•AIガバナンス（利用ポリシー、同意管理、監査ログ、個人情報［PII］マスキング等）の設計・運用
•クラウドAIサービスの利用・活用（Azure OpenAI Service、Amazon Bedrock／SageMaker等）に関する知見
＜求める人物像＞
•生命保険事業およびその変革に高い関心と想いのある方
•技術に対する高い関心：最新のデジタル技術に関心を持ち、自ら学び続ける姿勢をお持ちの方
•戦略的思考：ビジネス部門のニーズと最新のデジタル技術を組み合わせ、具体的な施策に落とし込める方
•チームプレイヤー：多様なバックグラウンドを持つメンバーと協力し、チーム全体の成果を最大化できる方
•倫理・ガバナンスへの配慮：AIのリスク（バイアス/誤情報/セキュリティ）に配慮し、ステークホルダーと合意形成できる方
•検証志向とスピード感：小さく試し、効果検証を通じてスケールさせるアプローチを実践できる方
①生命保険会社での業務経験、または金融・保険関連のプロジェクト経験（案件ベースの参画も可）
②以下のいずれかの領域での経験
•保険業界における営業企画／営業推進／事務設計／デジタル戦略
•コンサルティング／SIer／事業会社におけるシステム企画・開発／プロセス変革／事業企画／マーケティング
•上記に加え、AI／生成AI活用に関する以下のいずれかの実務経験（目安：半年以上のプロジェクト参画）
•生成AI（LLM）を用いた業務改善／顧客接点向上の企画・導入（PoC〜本番運用のいずれか）
•プロンプト設計、RAG等による社内文書・FAQの活用、またはAIチャットボット／コパイロットの設計・運用
•AI活用におけるセキュリティ／個人情報保護／ガバナンス対応
＜歓迎要件（Better）＞
①下記いずれかの企画または開発の実務経験
•UI／UX設計、データ分析・データ活用
•生成AIなど新技術の活用
•SalesforceやAWSの活用
②生成AI領域での実務経験・スキル（以下のいずれか）
•LLMの選定・評価（出力品質・安全性評価、プロンプト／システムプロンプト設計、安全管理［ガードレール］、コスト／応答速度［レイテンシ］の最適化）
•検索拡張生成（RAG）とベクトルデータベースを用いた、社内ナレッジとの連携（権限・更新管理を含む）の設計・実装
•マーケティングでのAI活用（パーソナライズ、広告・コンテンツの生成［クリエイティブ生成］、リードスコアリング、A/Bテスト自動化）
•CRM／MA基盤（Salesforce各種クラウド、CDP、DWH）との連携・統合、ならびにワークフロー／RPAとの統合
•AIガバナンス（利用ポリシー、同意管理、監査ログ、個人情報［PII］マスキング等）の設計・運用
•クラウドAIサービスの利用・活用（Azure OpenAI Service、Amazon Bedrock／SageMaker等）に関する知見
＜求める人物像＞
•生命保険事業およびその変革に高い関心と想いのある方
•技術に対する高い関心：最新のデジタル技術に関心を持ち、自ら学び続ける姿勢をお持ちの方
•戦略的思考：ビジネス部門のニーズと最新のデジタル技術を組み合わせ、具体的な施策に落とし込める方
•チームプレイヤー：多様なバックグラウンドを持つメンバーと協力し、チーム全体の成果を最大化できる方
•倫理・ガバナンスへの配慮：AIのリスク（バイアス/誤情報/セキュリティ）に配慮し、ステークホルダーと合意形成できる方
•検証志向とスピード感：小さく試し、効果検証を通じてスケールさせるアプローチを実践できる方
従業員数
2,629名
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
2,629名
株式会社広島銀行
仕事内容
■内部監査の実施
IT・デジタル技術の進展に伴い、多様化するシステムリスクに備えた監査を今後強化していきます。
■業務内容
・大規模プロジェクト（現行基幹系システムのモダナイゼーション、次世代基幹系システム構築）に係るリスク管理状況の監査
・IT・デジタル技術の進展に伴うシステム監査高度化に向けた企画
<将来的には＞次世代基幹系システム開始後のシステム監査の企画、運営
IT・デジタル技術の進展に伴い、多様化するシステムリスクに備えた監査を今後強化していきます。
■業務内容
・大規模プロジェクト（現行基幹系システムのモダナイゼーション、次世代基幹系システム構築）に係るリスク管理状況の監査
・IT・デジタル技術の進展に伴うシステム監査高度化に向けた企画
<将来的には＞次世代基幹系システム開始後のシステム監査の企画、運営
求める経験 / スキル
【必須】
・システム開発運用、システム監査の経験
※金融業界以外の方も歓迎
【歓迎】
・CISA、システム監査技術者
・IT・デジタル技術の進展に興味をもち、知識やスキルの習得に取り組む方
・システム開発運用、システム監査の経験
※金融業界以外の方も歓迎
【歓迎】
・CISA、システム監査技術者
・IT・デジタル技術の進展に興味をもち、知識やスキルの習得に取り組む方
従業員数
3,180名
勤務地
広島県
想定年収
600 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
3,180名
非公開
仕事内容
■データ分析に必要なデータベース等のシステム基盤整備
【業務詳細】
・社内外のデータを収集、保存、処理するためのシステム基盤の設計・構築・運用
・データパイプラインの構築、自動化による業務効率化
・データの格納場所であるデータベースの設計、効率的なデータアクセスの品質管理
・データの構造を理解し、効率的なデータ変換の仕組みづくり
【業務詳細】
・社内外のデータを収集、保存、処理するためのシステム基盤の設計・構築・運用
・データパイプラインの構築、自動化による業務効率化
・データの格納場所であるデータベースの設計、効率的なデータアクセスの品質管理
・データの構造を理解し、効率的なデータ変換の仕組みづくり
求める経験 / スキル
■必須条件（必要スキル）：
・クラウド環境でのシステム管理、データベースの設計・構築・運用の実務経験3年以上
■歓迎条件：
・snowflakeの運用管理経験
・AWSクラウド環境での管理・運用経験
・クラウド環境でのシステム管理、データベースの設計・構築・運用の実務経験3年以上
■歓迎条件：
・snowflakeの運用管理経験
・AWSクラウド環境での管理・運用経験
勤務地
香川県
想定年収
750 万円 ~ 890 万円
非公開
仕事内容
■組織横断的なデジタル活用施策の企画・推進
■デジタル人材の育成計画の策定・遂行
【業務詳細】
・DX戦略の策定・遂行
・社内業務や顧客接点のデジタル化の企画・推進
・社員向けのデジタルリテラシー向上施策の企画・実施
■デジタル人材の育成計画の策定・遂行
【業務詳細】
・DX戦略の策定・遂行
・社内業務や顧客接点のデジタル化の企画・推進
・社員向けのデジタルリテラシー向上施策の企画・実施
求める経験 / スキル
■必須条件（必要スキル）：
・デジタル施策や業務改善プロジェクトの企画・推進経験
・合意形成やファシリテーションのスキル
・論理的思考力と課題解決力
・PowerPoint等を用いた資料作成スキル
・ITやデジタル技術に関する基本的な理解
■歓迎条件：
ITコンサルティングやSierでの業務経験
プロジェクトのリーダー経験
・デジタル施策や業務改善プロジェクトの企画・推進経験
・合意形成やファシリテーションのスキル
・論理的思考力と課題解決力
・PowerPoint等を用いた資料作成スキル
・ITやデジタル技術に関する基本的な理解
■歓迎条件：
ITコンサルティングやSierでの業務経験
プロジェクトのリーダー経験
勤務地
香川県
想定年収
750 万円 ~ 890 万円
仕事内容
【職務内容サマリ】
FWDのグループデジタルチームは、アジア各地域市場向けに、デジタルプラットフォームおよび生成AI（GenAI）を活用した取り組みの設計・開発を担っています。新たなアプリケーション、サービス、機能を通じて、ビジネス価値を創出し、保険に対する人々の感じ方・考え方を変えることを目的としています。
本ポジションは、グループレベルで展開されるGenAI施策について、単なる技術導入に留まらず、信頼性・安全性・拡張性を備えたエンタープライズ規模での実装と運用を実現するための中核的なデリバリーリーダーとしての役割を担います。
【職務詳細】
GenAIを活用したデジタルソリューションについて、企画から開発、展開、運用に至るまでの技術デリバリー全体を統括します。デジタルプロダクトマネージャーおよびグループGenAIリーダーシップと緊密に連携し、定義されたプロダクトロードマップ、優先順位、戦略方針に沿って施策を確実に実行します。
また、アーキテクチャ、リスク、コンプライアンス、データ各チームと協働し、規制要件やガバナンスを満たした責任あるGenAI実装を推進します。品質、セキュリティ、性能、コスト効率といった非機能要件を満たすことを前提に、複数の施策を並行して管理し、安定したリリースと運用を実現します。
【主要な関係先】
■内部関係先
・Group Digital & Data
・グループGenAIリーダーシップ
・デジタルプロダクトマネジメントチーム
・アーキテクチャチーム
・データチーム
・リスク管理・コンプライアンス部門
・各市場（リージョン）のIT／デジタルチーム
■外部関係先
・クラウドサービスプロバイダー
・GenAI関連ベンダー
・システムインテグレーターおよび技術パートナー
【魅力】
・当社では職種により、オフィス勤務と在宅勤務を併用するハイブリッド勤務を行っております。
・在宅勤務対象職種で上司の承認を得た場合、1ヵ月の営業日数の半数以上の出社義務かつ1週間あたり最低2日の出社義務があります。
※上司と相談の上、ご自分やご家庭の事情、仕事の進め易さなどに合わせて柔軟に勤務いただけます（子供の保育園の送迎等での１時間程度の離席など）
・入社してしばらくは、業務環境などに慣れていただく目的からご出社をお願いする予定です。
FWDのグループデジタルチームは、アジア各地域市場向けに、デジタルプラットフォームおよび生成AI（GenAI）を活用した取り組みの設計・開発を担っています。新たなアプリケーション、サービス、機能を通じて、ビジネス価値を創出し、保険に対する人々の感じ方・考え方を変えることを目的としています。
本ポジションは、グループレベルで展開されるGenAI施策について、単なる技術導入に留まらず、信頼性・安全性・拡張性を備えたエンタープライズ規模での実装と運用を実現するための中核的なデリバリーリーダーとしての役割を担います。
【職務詳細】
GenAIを活用したデジタルソリューションについて、企画から開発、展開、運用に至るまでの技術デリバリー全体を統括します。デジタルプロダクトマネージャーおよびグループGenAIリーダーシップと緊密に連携し、定義されたプロダクトロードマップ、優先順位、戦略方針に沿って施策を確実に実行します。
また、アーキテクチャ、リスク、コンプライアンス、データ各チームと協働し、規制要件やガバナンスを満たした責任あるGenAI実装を推進します。品質、セキュリティ、性能、コスト効率といった非機能要件を満たすことを前提に、複数の施策を並行して管理し、安定したリリースと運用を実現します。
【主要な関係先】
■内部関係先
・Group Digital & Data
・グループGenAIリーダーシップ
・デジタルプロダクトマネジメントチーム
・アーキテクチャチーム
・データチーム
・リスク管理・コンプライアンス部門
・各市場（リージョン）のIT／デジタルチーム
■外部関係先
・クラウドサービスプロバイダー
・GenAI関連ベンダー
・システムインテグレーターおよび技術パートナー
【魅力】
・当社では職種により、オフィス勤務と在宅勤務を併用するハイブリッド勤務を行っております。
・在宅勤務対象職種で上司の承認を得た場合、1ヵ月の営業日数の半数以上の出社義務かつ1週間あたり最低2日の出社義務があります。
※上司と相談の上、ご自分やご家庭の事情、仕事の進め易さなどに合わせて柔軟に勤務いただけます（子供の保育園の送迎等での１時間程度の離席など）
・入社してしばらくは、業務環境などに慣れていただく目的からご出社をお願いする予定です。
求める経験 / スキル
【求めるスキル経験】
■必須条件
・日本語・英語での円滑なコミュニケーションおよびステークホルダー対応が可能な方
・ソフトウェアエンジニアリング、デジタルデリバリー、またはテクノロジー実装分野で10年以上の実務経験
・シニアレベルでのデリバリーまたはエンジニアリング組織のマネジメント経験（5年以上）
・大規模・複雑、または規制環境下におけるAI／GenAIデジタルソリューションの提供経験
・プロダクトマネジメントおよびグループレベルの技術部門と効果的に協業できる能力
＜以下いずれかの経験をお持ちの方は優遇＞
・金融サービス、保険、または同等の規制産業での実務経験
・マトリクス型組織や複数リーダー体制での業務経験
・クラウドプラットフォーム、DevOps、CI/CD、TDDを含む現代的な開発・デリバリー手法への深い理解
・LLM連携、プロンプト設計、オーケストレーションなど生成AI技術への高い関心と知識
・大規模かつミッションクリティカルなシステムの設計・開発経験
・高い口頭および文書によるコミュニケーション能力
■必須条件
・日本語・英語での円滑なコミュニケーションおよびステークホルダー対応が可能な方
・ソフトウェアエンジニアリング、デジタルデリバリー、またはテクノロジー実装分野で10年以上の実務経験
・シニアレベルでのデリバリーまたはエンジニアリング組織のマネジメント経験（5年以上）
・大規模・複雑、または規制環境下におけるAI／GenAIデジタルソリューションの提供経験
・プロダクトマネジメントおよびグループレベルの技術部門と効果的に協業できる能力
＜以下いずれかの経験をお持ちの方は優遇＞
・金融サービス、保険、または同等の規制産業での実務経験
・マトリクス型組織や複数リーダー体制での業務経験
・クラウドプラットフォーム、DevOps、CI/CD、TDDを含む現代的な開発・デリバリー手法への深い理解
・LLM連携、プロンプト設計、オーケストレーションなど生成AI技術への高い関心と知識
・大規模かつミッションクリティカルなシステムの設計・開発経験
・高い口頭および文書によるコミュニケーション能力
従業員数
860名
（（2021年3月31日現在））
勤務地
複数あり
想定年収
980 万円 ~ 1,700 万円
従業員数
860名
（（2021年3月31日現在））
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