データAIプラットフォームエンジニア/Fintech Startup企業の求人

●提供しているソリューションに関して
現在、日本の多くの金融機関は、レガシーで重厚長大なシステムによって、デジタルな顧客体験を最適化するような改善が行えないという課題を抱えています。こういった課題を抱える日本の金融システムを、モダンな環境（オンプレミス→クラウド）、技術（Go/コンテナ）、設計（モノリス→マイクロサービス）を使って作り直しています。スタートアップながら、当社、当社、当社、当社などの日本を代表する企業とインフラ領域で協業し、高い評価を得ております。

●業務の概要
VP of Data & AIの大野/Kevin直下で、以下のエンジニアリング業務をリードしていただきます。

【具体的な業務内容】
・データ基盤の構築やデータマネジメントの仕組みづくり
・セキュアなAI基盤設計・運用
　・高セキュリティ基準下でのサンドボックス環境やガバナンス機能実装
　・AIの評価基盤や、Gateway機能の設計・構築
・LLMオーケストレーションとMCP実装
　・社内SaaS・DB・ドキュメントをMCP経由でLLMへ提供
　・社内ツールとAIエージェントの統合、業務特化型AIエージェントのワークフロー設計・評価パイプライン構築

●配属先
「AI+チーム」
CTO直下の独立したチームです。少数精鋭で、当グループ全体の技術スタックを横断的にハックし、全社員の生産性を引き上げることをミッションとします。

●本ポジションの魅力
・技術的フロンティア
MCPという最新プロトコルを全社規模で実戦投入し、AIエージェントが実業務を動かす環境をゼロから構築できます
・圧倒的な裁量
CTO直下チームのため、意思決定が極めて速く、最新のモデルや技術スタックの導入に制約がほとんどありません
・データの質と量
金融事業や自社サービスなど、非常に密度が高く複雑なデータを「AIにどう解釈させるか」という、データエンジニアとして最高難度の課題に挑戦できます

【技術スタック】
Python、dbt、Airflow、Snowflake、Terraform、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

【その他】
・Snowflake の年一度の最大のイベント Data Cloud Summit に参加して情報収集を行いました。
・Data Platform Engineering チームの紹介をしている記事です。
・当社、Snowflakeサービスパートナー「Select」に認定いただきました。
・Snowflakeの「Industry Solution Partner of the Year」を受賞
・当社、VP of Data & AIに大野巧作 / Kevin が就任
・大野（Kevin）が「Snowflake Data Superhero」に選出

【必須スキル】
[データエンジニアリング]
・Python / Go / Java等を用いたデータパイプライン(ETL)の開発・運用経験
・BigQuery / Snowflake / Databricks等のDWH利用経験
[LLM]
・OpenAI / Anthropic等のAPIを用いたLLMアプリケーションの開発経験
・LangChain / LlamaIndex等のフレームワークを用いたRAGの実装・改善経験
[ソフトウェアエンジニアリング]
・マイクロサービス / API(REST, gRPC)の設計・開発経験

【歓迎スキル】
・MCP(Model Context Protocol)への深い理解、または独自のMCPサーバー実装経験
・LiteLLMなどLLMプロキシサーバーの導入・運用経験
・ベクトルデータベース(Pinecone, Weaviate, pgvector等)の選定・運用経験
・RagasやLangSmith等を用いたLLM出力の定量的評価プロセスの構築経験
・Infrastructure as Code (Terraform等)を用いたクラウドインフラ構築経験
・多くのステークホルダーとのやり取りをし、施策を推進した経験

【求める人物像】
・顧客志向で開発ができる
常に顧客の求めているものが何かを考え、そこから逆算して開発の優先度を決めることができる。
・プロダクトの成長にオーナーシップを持てる
プロダクトの成長を自分ごととして捉え、プロダクトを通じて顧客に価値を提供することに夢中になれる。プロダクトを成長させるためであれば、自分の担当範囲にこだわらず、担当外のことにも積極的に貢献できる。
・人を巻き込み物事を推進できる
何か課題を解決する際に、1人で解決するのではなく、周囲のメンバーを巻き込み推進できる。自分の成果ではなく、チームとしての成果を一番に考えることができる。
・知的好奇心が旺盛で、学習を楽しめる
エンジニアリング領域の学習はもちろん、プロダクトの改善に必要な様々な知識を貪欲にインプットできる。学習した知識をそのままで終わらせず、業務に活かすことができる。
・泥臭く細部にこだわれることができる
きれいなデータや、価値ある分析のために、データの隅々にまで気を配り、細かい作業を丁寧に進められる。

ネットやスマホの普及により日々触れる情報量が増えただけでなく、情報の収集・発信・交換・拡散方法が大きく変わりました。
さらに人工知能や仮想通貨といった新たな技術の誕生により、金融あり方も大きく変わろうとしています。
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