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フルスタックエンジニア、日系金融機関の転職求人
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フルスタックエンジニア、日系金融機関の転職求人一覧
大手地銀でのAI活用エンジニア 【勤務地 福岡】
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜 10000万円程度
ポジション
担当者
仕事内容
AIを利用し銀行の業務改革や新しいビジネス創出を目指していただきます。
具体的な業務は、ご経験・スキルに応じて調整させていただきます。
▼具体的な業務内容
・AI技術を活用した新規システムの企画・開発
・実装、テスト、リリースまでの一連の流れ
・企画、開発における各関係部署との調整 など
▼開発環境
バックエンド：Java(Spring Boot)、Python(Django)、TypeScript(AWS Lambda)
フロントエンド：Vue.js、React
その他：AWS(ECS Fargate、Lambda等)、Docker、IntelliJ IDEA、Slack、Backlog 等
▼FFGの生成AIに関する取り組み状況
・2023年度よりプロジェクトチームを組成し生成AIの活用検討を開始、2024年度より専任組織化
・ChatGPTの利用
マイクロソフトが提供するFFG専用のMicrosoft Azure環境上に、「Azure OpenAI Service」を活用し構築
お客さま情報をはじめとする入力データが学習に使用されることを防ぎ、安全な環境を実現、2023年9月以降（3Q）社内利用を開始
本ポジションの魅力
・国内最大級の地域金融グループの顧客網や資金的地盤を元に、全国の金融×ITに変革をもたらす開発に携わることができます。
・開発者が有する裁量が大きく、トライアンドエラーがしやすい環境が整っています。
→役員との距離感が近い。必要なプロジェクトにはすぐに予算が付いた実績あり。過去には2名で立ち上げたプロジェクトが存在する。
・自身が携わる影響力と社会貢献度合いの高さをステークホルダーやお客様からのフィードバックを通じて実感することができます。
・開発環境は上述の通りですが、チームごとに自由度が高く、新技術の導入や見直しを随時行っています。
具体的な業務は、ご経験・スキルに応じて調整させていただきます。
▼具体的な業務内容
・AI技術を活用した新規システムの企画・開発
・実装、テスト、リリースまでの一連の流れ
・企画、開発における各関係部署との調整 など
▼開発環境
バックエンド：Java(Spring Boot)、Python(Django)、TypeScript(AWS Lambda)
フロントエンド：Vue.js、React
その他：AWS(ECS Fargate、Lambda等)、Docker、IntelliJ IDEA、Slack、Backlog 等
▼FFGの生成AIに関する取り組み状況
・2023年度よりプロジェクトチームを組成し生成AIの活用検討を開始、2024年度より専任組織化
・ChatGPTの利用
マイクロソフトが提供するFFG専用のMicrosoft Azure環境上に、「Azure OpenAI Service」を活用し構築
お客さま情報をはじめとする入力データが学習に使用されることを防ぎ、安全な環境を実現、2023年9月以降（3Q）社内利用を開始
本ポジションの魅力
・国内最大級の地域金融グループの顧客網や資金的地盤を元に、全国の金融×ITに変革をもたらす開発に携わることができます。
・開発者が有する裁量が大きく、トライアンドエラーがしやすい環境が整っています。
→役員との距離感が近い。必要なプロジェクトにはすぐに予算が付いた実績あり。過去には2名で立ち上げたプロジェクトが存在する。
・自身が携わる影響力と社会貢献度合いの高さをステークホルダーやお客様からのフィードバックを通じて実感することができます。
・開発環境は上述の通りですが、チームごとに自由度が高く、新技術の導入や見直しを随時行っています。
大手金融ホールディングカンパニーでのデジタルイノベーション（AIエンジニア/テックリード）
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ：〜1400万円（経験・能力を考慮の上当社規定により決定）
ポジション
担当者
仕事内容
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
（ご参考）
具体的に現在当社内で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）
・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
＜魅力＞
・約3万人の社員が在籍する当社グループ横断で、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。
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
（ご参考）
具体的に現在当社内で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）
・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
＜魅力＞
・約3万人の社員が在籍する当社グループ横断で、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。
大手金融ホールディングカンパニーでのデジタルイノベーション（生成AIを活用したDXシステム開発/エンジニア）
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ：〜1400万円（経験・能力を考慮の上当社規定により決定）
ポジション
担当者
仕事内容
当フィナンシャル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の仕組みづくりを担っていただく開発エンジニアとしてのポジション
具体的な業務は以下等
・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
具体的な業務は以下等
・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
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