職種Position |
技術職 (SE・インフラエンジニア・Webエンジニア・ゲーム)
System Engineers / Infrastructure Engineers / Web Engineers / Game Developers |
会社概要Company profile |
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のデータ利活用やDXを支援しています。
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の活用や今まで培われてきたデータ基盤構築や生成AIの経験を活かし、事業を展開しております。
直近では業務効率化を生成AIで支援、データ基盤構築やビッグデータを活用した新規出店判断の意思決定支援など
幅広い業界、また幅広い領域で最新の技術を用いながら支援を行っております。
They are a startup from the University of Tokyo that develops businesses using big data and generative AI, and they support data utilization and digital transformation, mainly for major companies.
They develop their business by utilizing various alternative data such as credit card data, POS data, and location information data, and by leveraging the experience they have cultivated in building data infrastructure and generative AI.
They have recently been supporting business efficiency with generative AI, building data infrastructure and using big data to support decision-making for new store openings,
and provide support using the latest technology in a wide range of industries and fields. |
仕事内容Job description |
【会社/お仕事の魅力】
<このポジションの魅力>
実装力を軸に、顧客対応や案件の技術リードへと役割を広げられる
要件定義から設計・実装、運用改善まで、AI導入を一気通貫で経験できる
顧客の現場の課題に直接触れ、自分の実装で業務が変わる手触り感を得られる
生成AI、AIエージェント、データ基盤などの最新技術を、検証ではなく実案件で扱える
役員直下で新規事業の立ち上げ期から関われる
想定される技術
※案件により異なります
言語:Python
LLM・AIサービス:Claude、ChatGPT / OpenAI API、Microsoft Copilot、Amazon Bedrock(AgentCore)
エージェント開発:LangChain、MCP、RAG、コンテキストエンジニアリング
自社プロダクト:Finstageシリーズ、MCPass
データ基盤:Snowflake
開発環境:Claude Code、Cursor
【お仕事の内容】
多くのDXプロジェクトでは、「戦略(絵を描く)」「実装(システムを作る)」「実行(業務に落とし込む)」の間に深い溝があり、投資対効果(ROI)を出せずにいる企業が少なくありません。とりわけ生成AIの活用では、PoCまでは進んでも、実際の業務やシステムに組み込めずに止まってしまうケースが多く見られます。
AI+コンサル事業は、大手金融機関に対し、AIの導入から業務への組み込み、運用改善までを一気通貫で支援しています。FinstageシリーズやMCPassなどの自社プロダクトに加え、Snowflake、Microsoft Copilot、Claude、ChatGPTなどの外部サービスも活用し、顧客の課題やシステム環境に応じた解決策を提供します。
この取り組みを技術面から推進するのがFDEです。ソフトウェアや生成AIの実装経験を土台に、顧客との対話、要件定義、案件の技術的なリードへと役割を広げたい方を募集しています。
<業務内容>
案件に応じて顧客先に常駐しながら、以下の工程を担当していただきます。
1. 業務分析・要件定義
顧客へのヒアリングを通じた、業務フロー・課題・既存システム・データ環境の把握
AIを適用するユースケースの具体化と、技術的な実現性の検討
導入効果を測る成功指標の設計と、利用サービス・システム構成の検討
2. AI・データサービスの導入支援
Finstageシリーズ、MCPassなどの自社プロダクトの導入支援
Snowflake、Microsoft Copilot、Claude、ChatGPTなどの導入・業務活用支援
顧客環境に応じた設定、データ接続、アクセス権限の設計・実装と、情報システム・セキュリティ部門との技術的な調整
3. AIエージェント・連携機能の設計と実装
顧客業務に合わせたAIエージェントや業務ワークフローの設計・実装
既存システムや社内データとのAPI・データ連携の開発
AIの出力品質、信頼性、応答速度、コストの評価・改善
4. 導入後の運用改善・効果測定
利用状況や評価結果、顧客からのフィードバックをもとにした改善施策の提案・実装
成功指標に基づく導入効果の確認
自社プロダクトの課題や共通ニーズの整理と、製品開発チームへのフィードバック
In many DX projects, there are deep gaps between "strategy (drawing the picture)," "implementation (building the system)," and "execution (embedding it into operations)," and quite a few companies are unable to generate a return on investment (ROI). In the use of generative AI in particular, there are many cases where projects advance as far as PoC but stall without being incorporated into actual operations or systems.
The AI + consulting business provides end-to-end support to major financial institutions, from AI adoption to embedding it into operations and improving its operation. In addition to in-house products such as the Finstage series and MCPass, we also utilize external services such as Snowflake, Microsoft Copilot, Claude, and ChatGPT to provide solutions tailored to each client's challenges and system environment.
The FDE is the role that drives these efforts from the technical side. We are looking for people who, building on their experience implementing software and generative AI, want to expand their role into dialogue with clients, requirements definition, and taking technical leadership of projects.
<Job Duties>
Depending on the project, you will work on-site at the client's location while handling the following processes.
1. Business analysis and requirements definition
Understanding business flows, issues, existing systems, and data environments through interviews with clients
Concretizing use cases for applying AI and examining technical feasibility
Designing success metrics to measure the effects of adoption, and examining the services to be used and system configurations
2. Support for the introduction of AI and data services
Support for the introduction of in-house products such as the Finstage series and MCPass
Support for the introduction and business utilization of Snowflake, Microsoft Copilot, Claude, ChatGPT, and others
Design and implementation of configurations, data connections, and access permissions suited to the client's environment, and technical coordination with information systems and security departments
3. Design and implementation of AI agents and integration features
Design and implementation of AI agents and business workflows tailored to the client's operations
Development of API and data integration with existing systems and internal data
Evaluation and improvement of AI output quality, reliability, response speed, and cost
4. Operational improvement and effect measurement after introduction
Proposing and implementing improvement measures based on usage status, evaluation results, and client feedback
Confirming the effects of adoption based on success metrics
Organizing issues with in-house products and common needs, and providing feedback to the product development team |
応募資格Requirement |
<必須スキル>
ソフトウェアエンジニアとしての開発経験(2〜3年以上。フロントエンド、バックエンド、ネイティブアプリなど領域は問いません)
生成AI(LLM)を活用した開発経験(LLMを組み込んだ開発、またはAI駆動開発。個人開発も可)
社内外の関係者から要望や課題を聞き取り、要件として整理したうえで、自ら実装・リリースまで担った経験(社内のDX推進や業務改善も可)
都内の顧客先へ週2〜3日の常駐が可能な方
【歓迎要件】
Pythonでの開発経験
LangChainなどのエージェントフレームワークや、RAG・MCPを用いた開発経験
AWSなどのクラウドでの環境構築や、認証・権限設計の経験
Snowflake、Microsoft Copilot、Claude、ChatGPTなどの企業向けの導入・選定に関わった経験
Webアプリケーションやクラウドのセキュリティに関する技術的な知見(認証・認可、アクセス制御、データの暗号化、ログによる監査など)
金融機関向けシステムや金融業務に関する知識・経験
<求める人物像>
完成された組織に入るのではなく、事業やカルチャーをゼロからつくることに熱意を持てる方
不確実性の高い0→1フェーズを楽しみながら、自ら手を動かして前に進められる方
技術トレンドを学び続ける知的好奇心と探究心を持つ方
顧客のビジネス課題に深く入り込み、信頼関係を築きながらその成功にコミットできる方
Development experience as a software engineer (2–3 years or more. Any area, such as frontend, backend, or native apps)
Development experience utilizing generative AI (LLM) (development incorporating LLMs, or AI-driven development. Personal projects acceptable)
Experience hearing requests and issues from internal and external stakeholders, organizing them into requirements, and personally handling everything through implementation and release (internal DX promotion or business improvement also acceptable)
Able to work on-site at a client in Tokyo 2–3 days per week
Development experience with Python
Development experience with agent frameworks such as LangChain, or with RAG and MCP
Experience with environment setup on clouds such as AWS, and with authentication/permission design
Experience involved in the enterprise introduction and selection of Snowflake, Microsoft Copilot, Claude, ChatGPT, etc.
Technical knowledge regarding web application and cloud security (authentication/authorization, access control, data encryption, log-based auditing, etc.)
Knowledge and experience of systems for financial institutions or of financial operations
Someone who can be passionate about building the business and culture from scratch, rather than joining a completed organization
Someone who can enjoy the highly uncertain 0→1 phase and move things forward by getting hands-on themselves
Someone with the intellectual curiosity and inquisitiveness to keep learning technology trends
Someone who can engage deeply with customers' business issues and commit to their success while building relationships of trust |
日本語力Japanese level |
ビジネス
Business |
雇用形態Employment type |
正社員
Full-time |
勤務エリアLocation |
東京都
Tokyo |
勤務時間Working hours |
事業場外みなし労働制/裁量労働制
Offsite deemed hours / Discretionary work |
想定年収Salary |
900万円〜1,500万円
JPY 9,000,000 - 15,000,000 |
条件・待遇Condition |
勤務時間 :勤務
固定みなし時間制・事業場外みなし労働制・役割経験により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
働き方
オフィスへの出社、リモートなど日によって変更可能。
「午前はオフィスで働き、午後からはリモート」など柔軟に対応できます!
業務開始/終了時間も柔軟に変更可能。保育園のお迎えなど、
ライフスタイルに合せて柔軟に業務時間帯を調整できます。
育児時間の取得も可能。生後1年未満の子を養育する方は、1日について2回、
各30分取得いただく事が可能です。
※ポジションによっては業務時間帯が固定のポジションもございます。
休日休暇
完全週休2日制(土日祝)
有給休暇(入社月に応じた日数を、入社時に付与)
連続休暇(年次有給休暇とは別に最大で連続5日間の休暇)
年末年始休暇(12/30~1/3)
慶弔休暇
特別休暇
<給与>
900万円~2,000万円
※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。
<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9階(東京本社)
<雇用形態>
正社員(株式会社Finatextでの採用となります)
9,000,000 yen – 20,000,000 yen
*Annual salary will be finalized based on experience and skills.
*This is the expected annual salary at the time of joining, and is not the maximum annual salary.
9F, Sumitomo Fudosan Kudan Building, 1-8-10 Kudankita, Chiyoda-ku, Tokyo (Tokyo Head Office)
Full-time employee (you will be hired by Finatext Ltd.) |
選考についてProcess |
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