FinTech企業でのAI推進エンジニアの求人

AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。

AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行
全社AIプロジェクト企画と推進
プロジェクト企画と評価のためのデータ分析

AIによるビジネス課題の特定と解決
社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案
プロジェクト企画と評価のためのデータ分析

AIドリブンな事業基盤の開発・運用（DevOps）
AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用

AIガバナンス
AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用
AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進
※AIは統計モデル、機械学習、LLMを含む学習モデル全般を意味する

●期待する役割
グループ責任者やチーム責任者のサポートのもと、AI技術導入の企画立案・AI開発運用からAIガバナンスまで、チームの中心メンバーとしてAIドリブンな事業基盤の構築に一緒に挑戦していただける方を募集しています。

AIプロジェクトへの積極的な参画: 各プロジェクトにおいて、自身の専門知識を活かしてAI技術の導入とその適用をサポートし、プロジェクトの目標達成に貢献する。
部門間コミュニケーションの担い手: 社内の他部門と円滑にコミュニケーションを取り、部門間協力を促進してAIシステムの適切な導入を支援する。
AIリスク管理の実施: AI導入時のリスクを認識し、リーダーやチームメンバーとともにリスク管理策の策定と運営に貢献する。
データ分析に基づく実行と評価: データに基づく根拠をもとに、プロジェクト企画や評価を行っていただき、貢献度の高い施策を探求する。
技術向上とナレッジシェア: 最新のAI技術について継続的に学び、チーム内での知識共有を行い、組織全体の技術力向上に寄与する。

●技術スタック
クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤)
実行環境：AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda
データベース：AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB
開発言語：Python
コード管理：GitHub
CI/CD：GitHub Actions, ArgoCD
コンテナオーケストレーション：Kubernetes
外部サービス：Datadog
分析基盤：BigQuery
ドキュメンテーション：Notion
エディタ：VSCode
開発支援AI：GitHub Copilot, GPT-4o(Azure OpenAI Service経由)
生成AI API：Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Gemini API

●必須要件
ビジネス課題を理解し、課題に基づいたAIソリューションの開発経験があること
　AI導入支援会社・コンサルティング会社・個人開発での経験を含みます
PythonでのAIモデル開発経験（実務または個人プロジェクト含む）

●歓迎要件
事業会社でAI導入プロジェクトに参画した経験(3年以上)
データ分析の実務経験
機械学習やAI技術の基礎知識
コンピュータサイエンスまたは関連分野の学士号・修士号もしくは相当する経歴
英語力（技術調査のため）
セキュリティ対策の知識と経験

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