AIフルサイクルエンジニア

900~1,500万円

株式会社Finatextホールディングス東京都
業界
IT・インターネットサービス
職種
システムエンジニア(バックエンド)

仕事内容

Finatextグループとは

Finatextグループは「金融を"サービス"として再発明する」をミッションに掲げ、AIエージェント機能の実装を見据えた金融基幹システムの提供を通じて「組込型金融(エンベデッドファイナンス)」を可能にするFintech企業です。金融のDXを推進し、非金融事業者の金融サービス参入障壁を下げることで、金融がもっと暮らしに寄り添う世の中の実現を目指しています。

ナウキャストとは

ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業やデータ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。

募集する背景

ナウキャスト(Finatextグループ)は、各ユニットにおいてLLM(大規模言語モデル)を活用し、業務の効率化や新たな価値創出を目指しています。

現在、新事業の立ち上げや全社的なAI活用組織「AI+(エーアイ・プラス)」の始動など、生成AIを軸とした変革が加速しています。各プロジェクトをさらに推進するため、生成AI・LLMに精通し、業務課題に特化したAIシステムの開発やAI基盤構築に挑戦したいエンジニアを募集します。

業務の概要

①生成AIを用いたプロダクト (Data AI Solution事業)

2024年4月に始動した新事業ユニットです。生成AIを活用したデータ基盤の構築や、クライアントの業務課題を解決するカスタムシステムの開発を推進しています。

具体的な業務内容
  • LLMを活用した業務システムの設計・開発
  • 生成AIを活用したデータ基盤の構築
  • AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援
関わるサービス
  • Finatext Advisory Assistシリーズ:資産運用業務に特化した営業支援基幹システム。1stパーティーデータ × 基幹システム × 生成AIを融合し、金融機関の営業業務の高度化と効率化を実現
  • MCPass(新規立ち上げ):組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発。金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中
  • Finstage Cowork(企業向けAI協働プラットフォーム):チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤。MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立
②商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト (Real Estate Unit)

2024年3月に新規事業として不動産業界向けのデータ活用プロダクトを展開。マイソク(物件概要書)の読み取り、ショッピングセンターのスクレイピング、営業自動化などの分野でLLMを活用していただきます。

具体的な業務内容
  • 不動産業界向けプロダクト(マイソク読み取り・SCスクレイピング・営業自動化など)の開発
  • LLMを活用した不動産データ解析および営業支援システムの開発
  • 新規プロダクトにおける生成AIの活用検討・実装
関わるサービス
  • DataLens店舗開発:人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
  • DataLensオフィス営業:AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
③投資家向けソリューション (Financial Reserch Unit)

オルタナティブデータを軸としたデータサービス事業を展開するユニット。機関投資家向け個別銘柄分析サービス「AlternaData」や民間統計サービスを提供。現在はAIを活用し、投資家の意思決定や業務プロセスの高度化支援へと領域を拡大しています。

具体的な業務内容
  • LLMを活用した決算説明資料等からの定量指標の抽出、およびデータパイプラインの構築
  • 決算速報レポートの自動生成(IR支援、Paid Research向け)
  • 投資判断に有用なデータ(ECサイトの商品単価や予約サイトの待ち時間等)のスクレイピング・構造化
  • Excel等の財務モデルとAIを連携させたレポーティング業務の自動化
④法人関連データの収集・構造化・プロダクト化 (Data Holder Unit)

法人関連データへの社内外からのニーズ増加に伴い、内製によるデータ収集・構造化を推進し、高頻度・高精度なデータプロダクトの提供を目指しています。有価証券報告書や適時開示などのPDF/XBRLや企業HP等からの情報を抽出するミッションを、「LLMを情報の構造化における手段」と定義し、専属でデータパイプラインの設計・運用を担うエンジニアを募集しています。

具体的な業務内容
  • データパイプライン構築:スクレイピングやOCR、LLMを組み合わせ、非構造化データ(有価証券報告書・適時開示・Webページ等)から情報を抽出・構造化するETL基盤の設計・運用
  • LLMOps/品質監視:LLMの確率的な出力に対する精度評価システムの構築および、モデル更新時の精度変化を継続的にモニタリングする監視体制の整備
  • 品質保証の仕組み化:オペレーターによるチェックとAI自動評価を連携させ、大規模なデータ抽出における信頼性と効率性を両立する仕組み作り
⑤Finatextグループ
  • 証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」
  • 保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」
  • クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」
その他プロジェクト事例
  • ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発
  • ナウキャスト、エムエスティ保険サービスの社員専用生成AI環境「AI-MO」を構築
  • ナウキャスト、東京海上アセットマネジメント社員専用の生成AIアプリケーション「TMAM AI」を開発
  • ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発
  • ナウキャスト、三菱地所の全社データ分析基盤「SoDA」に生成AI駆動型のアプリケーション開発環境を構築

ポジションの魅力

  • AI/LLMの専門性を深められる環境

    • 社内AI基盤構築や顧客向けプロダクト開発など、生成AI・LLM案件に集中できるポジションです。
    • AIを単なるRAGやテンプレート用途にとどめず、業務課題に特化したAIシステムの開発に注力できるほか、MCP、AIエージェント、長期メモリー、コンテキストエンジニアリングなど最先端技術にも直接携われます。
  • フルスタック×裁量のある技術環境

    • データ基盤・クラウドインフラ整備、AI統合基盤構築、生成AIシステム開発まで一気通貫で担当可能です。
    • ゼロレガシーなデータプラットフォームを活用し、技術的制約に縛られず最適なAIアーキテクチャを設計・実装できます。金融など精度が求められる業界での本番導入経験も積めます。
  • AI活用の高度化に挑戦

    • LLM/NLPやDocument AIに特化したチームの知見を共有しつつ、Human in the LoopやAIフロー設計の改善に主体的に関われます。
    • AIを活用した業務自動化や分析支援など、実務レベルで高度なAI活用に挑戦できます。
  • 柔軟な働き方と学習支援

    • フルリモート可、裁量労働制、年間の学習支援制度や住宅手当などスキルアップと働きやすさを両立できます。
技術スタック
  • Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

給与

年収900万円~1500万円 ※経験・スキルに応じて、年収は最終決定いたします。 ※入社時の想定年収であり上限の年収ではございません。

労働条件

勤務地

東京都千代田区九段北1-8-10 住友不動産九段ビル9F

手当

交通費全額支給(上限15万円/月まで)、住宅手当、年間12万円の学習支援制度(記載の手当等)

社会保険・福利厚生

各種社会保険完備、PC貸与、健康診断オプション費用一部補助、従業員持株会(奨励金50%)、1円無償ストックオプション、ビザサポート、屋内禁煙

勤務時間

固定みなし時間制・事業場外みなし労働制・専門型裁量労働を適用(みなし労働時間8時間)※固定残業時間40時間を含む。フルリモート可、出社とリモートの併用可、業務開始/終了時間柔軟、育児時間取得可

休日休暇

完全週休2日制(土日祝)、有給休暇、連続休暇(最大5日)、年末年始休暇(12/30~1/3)、慶弔休暇、特別休暇

事業所名

株式会社ナウキャスト(東京都千代田区九段北1-8-10 住友不動産九段ビル9F)

選考フロー

書類選考→スキルテスト(制限時間72時間、テーマに沿ったシステム開発)→一次選考→二次選考→最終面接

更新日: 2026/6/10

本内容は、企業より受領した情報や公開資料を一部AIを用いて構成したものです。現時点の情報に基づき細心の注意を払っておりますが、その完全性を保証するものではありません。確定した詳細条件や最新状況については、選考の過程で適宜共有させていただきます。

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