Job offer curation - ⁨AIプラットフォーム⁩

テクノロジー本部　AIイノベーショングループ AIイノベーショングループは、今後GovTech東京が手掛ける、新たなデジタルプロダクト・デジタルサービス開発のあらゆる工程に携わる重要な役割を担っています。 直近では、生成AIを用いたプロダクトの基盤構築（技術面・統制面）も手掛けており、常に新しい技術やトレンドを学び、最新の技術を活用する事で、ユーザーのニーズに応えるシステムの開発に従事していただく事を期待します。 具体的な業務内容は、以下の通りです（一例） 〇 生成AIを利用したプロダクトのインフラ設計・構築 〇 Terraform（HCL）を用いたIaCの設計・実装 〇 開発組織の仕組みづくり 〇 生成AIに関するガバナンス強化のための仕組みづくり ＜技術スタック＞ 〇 言語：HCL / JavaScript / TypeScript / Python 〇 クラウド：Microsoft Azure / Google Cloud 〇 データベース：PostgreSQL 〇 ソースコード管理：GitHub 〇 コミュニケーションツール：Notion / Miro / Microsoft Teams

■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の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。 金融サービスのあるべき姿をユーザー視点から見直し、パートナー事業者と共に新しい金融サービスを開発する「株式会社Finatext」、オルタナティブデータ解析サービスとデータAIソリューションの「株式会社ナウキャスト」、証券ビジネスプラットフォームを提供する「株式会社スマートプラス」、次世代型デジタル保険の「スマートプラス少額短期保険株式会社」、クレジットビジネスプラットフォームを提供する「株式会社スマートプラスクレジット」といった事業会社を擁しており、多様な事業に携われる機会がございます。 ■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、三菱UFJフィナンシャル・グループ、大和証券、MS&AD、日本生命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。 ■募集する背景 Finatextグループでは、生成AIを全社的な生産性向上の核と位置づけ、CTO直下に専門組織「AI+（エーアイ・プラス）チーム」を新設しました。 現在、CursorやClaude Codeの全社配布、MCP（Model Context Protocol）の導入を進めていますが、これを真にスケールさせるには、社内に散らばる膨大なデータやシステムをAIが解釈可能な形で集約・接続する強固なデータ基盤と、LLMの特性を活かしたアーキテクチャ設計が不可欠です。 AIを「単に触る」フェーズから、「金融事業の複雑なドメイン知識をAIが扱えるプラットフォームを構築する」フェーズへ移行するため、データエンジニアリングとLLM活用に強みを持つエンジニアを募集します。 ■参考 ・Finatextグループ、AIで金融ビジネスを再定義する「AIイネーブルメント」を本格始動 https://finatext.com/hd/news/20260213 ・AI-ready SoRの時代へ https://note.com/ryotafinatext/n/nb79665c549c3 ・FinatextグループのAI戦略を完全解説 https://note.com/fozzhey/n/nc7b681faabf6 ■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、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「10倍」に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 金融事業やオルタナティブデータなど、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。 https://note.com/mugumugu63/n/n3cbb2cc01170 ・Data

■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、デジタルプラットフォーム型の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の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。 金融サービスのあるべき姿をユーザー視点から見直し、パートナー事業者と共に新しい金融サービスを開発する「株式会社Finatext」、オルタナティブデータ解析サービスの「株式会社ナウキャスト」、証券ビジネスプラットフォームを提供する「株式会社スマートプラス」、次世代型デジタル保険の「スマートプラス少額短期保険株式会社」といった事業会社を擁しており、多様な事業に携われる機会がございます。 ■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、三菱UFJフィナンシャル・グループ、大和証券、MS&AD、日本生命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。 ■募集する背景 Finatextグループでは、生成AIを全社的な生産性向上の核と位置づけ、CTO直下に専門組織「AI+（エーアイ・プラス）チーム」を新設しました。 現在、CursorやClaude Codeの全社配布、MCP（Model Context Protocol）の導入を進めていますが、これを真にスケールさせるには、社内に散らばる膨大なデータやシステムをAIが解釈可能な形で集約・接続する強固なデータ基盤と、LLMの特性を活かしたアーキテクチャ設計が不可欠です。 AIを「単に触る」フェーズから、「金融事業の複雑なドメイン知識をAIが扱えるプラットフォームを構築する」フェーズへ移行するため、データエンジニアリングとLLM活用に強みを持つエンジニアを募集します。 ■参考 ・Finatextグループ、AIで金融ビジネスを再定義する「AIイネーブルメント」を本格始動 https://finatext.com/hd/news/20260213 ・AI-ready SoRの時代へ https://note.com/ryotafinatext/n/nb79665c549c3 ・FinatextグループのAI戦略を完全解説 https://note.com/fozzhey/n/nc7b681faabf6 ■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、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「10倍」に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 金融事業やオルタナティブデータなど、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。 https://note.com/mugumugu63/n/n3cbb2cc01170 Data Platform Engineering チームの紹介をしている記事です。 https://note.com/kevi