AIオンボーディングエンジニア/FinTechスタートアップ大手仮想通貨取引所の求人
求人ID:1484727
更新日:2026/01/19
転職求人情報
職種
AIオンボーディングエンジニア
ポジション
メンバー
年収イメージ
500万円〜900万円
仕事内容
配属部門について: 当グループは、「AIの能力を業務で最大限発揮させられる環境を作ること」を目的としたチームです。AIツールを作ることだけではなく、AIに渡すべき社内コンテキストを整備し、情報をAPIで取得可能な状態にし、業務ワークフローをAIフレンドリーに設計すること、そしてそれらのアクションがAIのパフォーマンスに与える影響を定性・定量的に評価し、継続的なリソース投下の正当性を証明することで、事業におけるAI活用を促進することが主な業務です。
チーム構成: グループマネージャー1名、メンバー数名。事業統括部内の少数精鋭チーム。
本部門における課題:
・情報にラベルがついていない
・情報がAPIでやり取りできる状態になっていない
・情報が一つの場所にまとまっていない
・情報が更新可能性が高い形式で整理されていない(PDF等で管理されており、AIにとってホワイトでない環境に置かれている)
これらの課題を解決し、AIが自律的に業務コンテキストを取得・活用できる環境を構築することが求められています。また、これらの課題解決の成果を、Ragas等の評価ライブラリを用いて評価し、継続的なリソース投下の正当性を証明することも、私たちの重要なミッションです。
現在進行中のプロジェクト:
・自社製品 リポジトリの整備と利用促進: AI向けコンテキスト(業務ルール、組織情報、ビジネス要件)の構造化と各プロジェクトへの横展開
・自社サービス群の開発・運用: Slack、Jira、Confluence、社内DBからの情報を、AIエージェントが自律的に取得・加工できる仕組みの構築
・プロジェクト推進支援: 新規事業プロジェクトにおけるAI活用基盤の設計・運用(日報自動生成、進捗監視、成果物間のトレーサビリティ検証)
・Flow-to-Stockパイプライン: 動的情報(Slack/Jira)から静的マスタ(ドキュメント)への情報蒸留プロセスの自動化
主に担当していただくこと:
・AIに渡すコンテキスト(業務ルール、組織情報、ビジネス要件)の構造化・メタデータ設計
・自社サービス(Model Context Protocol)の開発・運用
・自社サービス等のコンテキスト連携システムの設計・保守
・社内情報ソース(Slack、Jira、Confluence、社内DB等)との連携設計・実装
入社してまずお任せしたいこと:
・自社製品 リポジトリの構造理解と既存自社サービスの動作確認
・既存コンテキスト資産の品質向上(ラベル整備、メタデータ拡充)
将来的にお任せしたいこと:
・新しい情報ソースへの自社サービス連携設計・実装
・コンテキスト管理のベストプラティクス策定
・社内エンジニアへのAIオンボーディング支援の仕組み化
・AIガバナンスルールの策定・運用支援
この業務を通して得られる経験や、出来ること/魅力:
・影響範囲の広さ: 全社のAI活用基盤を設計する、レバレッジの効く仕事
・新しい職種の開拓: 「AIオンボーディングエンジニア」という、まだ世の中に確立されていないキャリアパスの開拓
チーム構成: グループマネージャー1名、メンバー数名。事業統括部内の少数精鋭チーム。
本部門における課題:
・情報にラベルがついていない
・情報がAPIでやり取りできる状態になっていない
・情報が一つの場所にまとまっていない
・情報が更新可能性が高い形式で整理されていない(PDF等で管理されており、AIにとってホワイトでない環境に置かれている)
これらの課題を解決し、AIが自律的に業務コンテキストを取得・活用できる環境を構築することが求められています。また、これらの課題解決の成果を、Ragas等の評価ライブラリを用いて評価し、継続的なリソース投下の正当性を証明することも、私たちの重要なミッションです。
現在進行中のプロジェクト:
・自社製品 リポジトリの整備と利用促進: AI向けコンテキスト(業務ルール、組織情報、ビジネス要件)の構造化と各プロジェクトへの横展開
・自社サービス群の開発・運用: Slack、Jira、Confluence、社内DBからの情報を、AIエージェントが自律的に取得・加工できる仕組みの構築
・プロジェクト推進支援: 新規事業プロジェクトにおけるAI活用基盤の設計・運用(日報自動生成、進捗監視、成果物間のトレーサビリティ検証)
・Flow-to-Stockパイプライン: 動的情報(Slack/Jira)から静的マスタ(ドキュメント)への情報蒸留プロセスの自動化
主に担当していただくこと:
・AIに渡すコンテキスト(業務ルール、組織情報、ビジネス要件)の構造化・メタデータ設計
・自社サービス(Model Context Protocol)の開発・運用
・自社サービス等のコンテキスト連携システムの設計・保守
・社内情報ソース(Slack、Jira、Confluence、社内DB等)との連携設計・実装
入社してまずお任せしたいこと:
・自社製品 リポジトリの構造理解と既存自社サービスの動作確認
・既存コンテキスト資産の品質向上(ラベル整備、メタデータ拡充)
将来的にお任せしたいこと:
・新しい情報ソースへの自社サービス連携設計・実装
・コンテキスト管理のベストプラティクス策定
・社内エンジニアへのAIオンボーディング支援の仕組み化
・AIガバナンスルールの策定・運用支援
この業務を通して得られる経験や、出来ること/魅力:
・影響範囲の広さ: 全社のAI活用基盤を設計する、レバレッジの効く仕事
・新しい職種の開拓: 「AIオンボーディングエンジニア」という、まだ世の中に確立されていないキャリアパスの開拓
必要スキル
【必須スキル】
・Python等のプログラミング言語でのAPI開発経験(自社サービス開発に活用)
・AIコーディングツールの深い利用経験
・情報設計・メタデータ設計の経験(ラベリング、タグ設計、ディレクトリ構造設計など)
・API連携の実装経験(Slack API、Atlassian API、Google Workspace API等いずれか)
【歓迎スキル】
・自社サービス開発経験(自社サービス等)
・Markdownベースのドキュメント管理システムの設計経験
・データパイプラインやETL処理の経験
・規程・ガバナンス文書の読解・整理経験
・組織横断的なプロジェクト推進経験
【求める人物像】
・抽象化と具体化を行き来できる人: 雑多な業務情報から「AIが理解しやすい構造」を設計できる
・「やらないこと」を決められる人: すべてを作ろうとせず、外部ツール・世界の進歩に任せる領域を見極められる
・Python等のプログラミング言語でのAPI開発経験(自社サービス開発に活用)
・AIコーディングツールの深い利用経験
・情報設計・メタデータ設計の経験(ラベリング、タグ設計、ディレクトリ構造設計など)
・API連携の実装経験(Slack API、Atlassian API、Google Workspace API等いずれか)
【歓迎スキル】
・自社サービス開発経験(自社サービス等)
・Markdownベースのドキュメント管理システムの設計経験
・データパイプラインやETL処理の経験
・規程・ガバナンス文書の読解・整理経験
・組織横断的なプロジェクト推進経験
【求める人物像】
・抽象化と具体化を行き来できる人: 雑多な業務情報から「AIが理解しやすい構造」を設計できる
・「やらないこと」を決められる人: すべてを作ろうとせず、外部ツール・世界の進歩に任せる領域を見極められる
就業場所
就業形態
正社員
企業名
FinTechスタートアップ大手仮想通貨取引所
企業概要
2014年8月に暗号資産取引サービスを開始して以来、誰でも使いやすい、「新しい価値交換」を身近に感じられる機会を提供している。
暗号資産やブロックチェーンにより生まれる「新しい価値交換」、またその次に現れる新しいテクノロジーにより実現される変革を誰もが身近に感じられるように、
より良いサービスを創出し続けております。
暗号資産やブロックチェーンにより生まれる「新しい価値交換」、またその次に現れる新しいテクノロジーにより実現される変革を誰もが身近に感じられるように、
より良いサービスを創出し続けております。
企業PR
日本国内最大のビットコイン取引所「IT」×「金融」のFintech領域における注目企業。
大手金融グループの一角として暗号資産やブロックチェーンにより生まれる「新しい価値交換」、
またその次に現れる新しいテクノロジーにより実現される変革を誰もが身近に感じられるように、より良いサービスを創出し続けている。
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またその次に現れる新しいテクノロジーにより実現される変革を誰もが身近に感じられるように、より良いサービスを創出し続けている。
業務カテゴリ
組織カテゴリ
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