仕事内容【仕事概要】
■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。
●具体的には以下いずれかの配属を想定しております。
※配属先はご経験、スキル、およびキャリアのご希望を踏まえた上で、選考を通じて決定いたします
●業務の概要
具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします
[1] Financial Research事業
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
官公庁・機関投資家が独自の分析モデルやAIにそのまま接続して即座に活用できる「AI-readyなデータ活用基盤(データレイヤー)」の設計・構築
膨大なオルタナティブデータや公開マクロデータをAIが誤認なく正確に読み解くための、データ名寄せ・クレンジングおよび構造化ロジックの整備
[2] Data AI Service事業
国内最大級の網羅性を誇る独自の法人マスタや多様な3rdパーティデータに、最先端の生成AI技術を掛け合わせることで、企業の営業・開発・データ活用のDXを推進する事業です。
本事業は主に2つの核となるサービス群で構成されています。
●Real Estate Unit(商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト)
主に不動産領域におけるデータ活用SaaSであるDataLensHubシリーズを提供する事業です。
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。
<関わるサービス>
「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
「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同社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
<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
●Data Holder Unit(法人データ活用基盤・データ販売デリバリー)
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。
<関わるサービス>
「DataLinc」
ナウキャスト、法人データを名寄せして外部データと統合し、営業活動や与信管理を高度化するDaaS「DataLinc」の提供を開始
<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
[3] Data AI Solution事業
データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。
Snowflakeを活用したデータ基盤構築から、AIエージェントのガバナンス基盤(MCPass)、AI協働プラットフォーム(Finstage Cowork)まで、一貫したデータ×AIのスタックを自社で持ち、金融機関を中心としたエンタープライズ向けに展開しています。
<関わるサービス>
●Finatext Advisory Assistシリーズ
金融アドバイザーの提案活動を支援する、生成AI搭載型のアシストツールです。
顧客情報や保険ニーズをもとに、提案資料の自動生成・情報要約・営業ナレッジの活用などを支援しています。
※参考資料：
・Finatext Advisory Assist for保険代理店
・Finatext Advisory Assist for法人保険営業
●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
※参考資料：「技術構成、「登壇資料」
●Finstage Cowork(企業向けAI協働プラットフォーム)
企業向けにAI×業務協働(バイブワーキング)の環境を提供する自社プロダクト
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協働基盤です。
MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。
●NorthCast
データクラウド「Snowflake(スノーフレイク)」をベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。
各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能。
<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
[4] Finatext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」
●ポジションの魅力
[1] 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。
[2] 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。
[3] 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。
[4] 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12万円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
●メンバー
・片山 燎平 / 取締役 Data AI Solution 事業責任者
大阪大学電子情報工学科で統計的因果推論を研究。
卒業後、野村総合研究所に入社し、システム開発やデータ分析業務に従事。2017年にナウキャスト入社。
MLエンジニアとして機関投資家の投資銘柄予測モデル構築などを行う。
オルタナティブデータを用いた投資分析サービスの責任者を経て、2024年4月にデータ&AIソリューション（現 Data AI Solution）事業責任者に就任、同年6月からナウキャスト取締役。
テックブログ：https://zenn.dev/fozzhey
・池田 遼太郎 / Data AI Solution事業 LLMエンジニア
東京工業大学にて経営工学を専攻。
学部を卒業後、パーソルプロセス&テクノロジー株式会社に入社し人事系SIerのフルスタックエンジニアとして従事。
生成AI関連のプロジェクトに複数携わる中で生成AIに興味を持ち、さらなるスキルアップを図るためLLMエンジニアとしてナウキャストに入社。
テックブログ：https://zenn.dev/shilla
●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。
経験・資格【必須スキル】
・何らかのプログラミング言語による開発経験
・生成AI/LLMを活用したプロダクトの開発経験
・生成AI/LLMに関連するSaaSサービスの利用経験
【歓迎スキル】
・プロンプトエンジニアリング・コンテキストエンジニアリングによるLLMの性能改善の経験
・LLMモデルのファインチューニングやベンチマークの経験
・自然言語処理や機械学習に関する基本的な知識および実務経験
・データエンジニアリング・ETLプロセスの設計・開発経験
・AWS等のクラウド上でのインフラ構築経験
・Terraform等によるIaCを用いたクラウドインフラの構築経験
・コンテナベースのアプリケーションの開発・運用経験
・データベースやネットワーク等、システムパフォーマンスのチューニング経験
・セキュアコーディングに関する知見
・ベトナムのエンジニアチーム等とのコミュニケーションに必要な日常会話レベルの英語力
【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。
勤務地
想定年収
福利厚生・待遇
勤務条件固定みなし時間制・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
・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
3か月
各種社会保険完備
Recruiting No.
社名
事業内容
【東証プライム上場 財閥系 総合重機メーカー】 AI・データサイエンティスト（機械学習、深層学習、大規模言語モデル）
【AIを活用したデータ解析や情報管理のソリューション企業】 AI事業本部 ライフサイエンス分野でのAI研究
【東証プライム上場 有名総合輸送用機器メーカー】 生産技術本部 生産技術部プロセス先鋭グループ AI/自働化の研究開発担当
西武グループのダイナミックな成長を、不動産ファンドの運用から推進します。
全員参加型のビジネス変革が成果を生み出し、キャリア人材の成長機会が増え続けています。
日本企業の長期的な成長を支える、新しい金融の仕組み作りに挑戦中です
人々の生活や命を支えるため、「食料・水・環境」分野で地域に根ざした事業にチャレンジする
オルタナティブ市場成長の担い手として。個が経験を活かし、チームワークで価値を生み出す運用会社です。
大企業から中堅中小企業まで。 サステナビリティの視点で ビジネスの成長ストーリーを描く。
