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バックエンドエンジニア

企業名

社名非公開：金融機関に残るアナログ複雑業務を、生成AIネイティブな自社プロダクトで再設計しているスタートアップ企業

仕事内容

金融機関の現場で使われる自社AIプロダクトのバックエンドを、設計から実装、運用まで担っていただく。AIの判断を業務に載せるプロダクトにおいて、バックエンドは「AIの出力を、信頼できる業務処理に変える層」である。

・業務ロジックの設計・実装(Go / Python)
　- 金融機関の複雑な業務ルールを、検証可能でテスト可能な形で実装に落とす
　- 「熟練者の判断」を再現する処理の設計。例外と特殊ケースの体系的な扱い
・LLM出力を業務処理に変える層の設計
　- 出力の構造化、スキーマ検証、検証に落ちたケースのハンドリング設計
　- リトライ・冪等性の設計(同じ処理を安全に何度でもやり直せる構造)
　- 「この出力は自動で流す/これは人の確認に回す」の振り分けの実装
・AIエージェントの実行基盤
　- 複数エージェントが並列で動く処理の設計と、その実行状態の管理・監視
　- エージェントの動作ログ・監査証跡の設計(金融機関は「後から証明できること」を
　　求めます。ログは付け足しではなく、設計の中心です)
・データモデルとインフラの設計(AWS)
　- 金融業務の複雑な構造を正しく表現するデータモデル設計
　- パフォーマンスと信頼性の設計、障害への備え
・海外展開を見据えた設計
　- 特定の国・商習慣に依存しない業務ロジックの抽象化
　- 多言語・マルチテナントを見据えたアーキテクチャの検討
・AI-nativeな開発サイクルの実践
　- AIとの設計壁打ち、複数エージェントによる並列実装の指揮と成果物の検証
　- AIと人による多層レビュー。問われるのは書き方ではなく、判断の根拠
■

想定年収

650万～1300万円

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フロントエンドエンジニア

企業名

社名非公開：金融機関に残るアナログ複雑業務を、生成AIネイティブな自社プロダクトで再設計しているスタートアップ企業

仕事内容

金融機関の現場で使われる自社AIプロダクトのフロントエンドを、設計から実装、リリース後の改善まで担っていただく。ただし、画面を作る仕事だと思って読み進めると、途中で認識が変わると思う。

・AIの信頼性を伝えるUIの設計・実装
　- 判断根拠の提示、確信度の表現、変更差分の可視化、人の修正を学習に返す
　　フィードバックループの画面設計
　- 「一見正しそうな出力の中の違和感」に人が気づける情報設計
・「Excelの達人が乗り換える水準」の操作性の実現
　- 大量データを扱うテーブルUIの高速描画(仮想化、描画最適化)
　- マウスに手を伸ばさず完結するキーボード操作性の設計
　- 何十年もExcelで仕事をしてきたプロが「これなら」と判断する応答速度
・フロントエンドアーキテクチャの設計と改善
　- React / TypeScriptでの型設計、コンポーネント設計、状態管理
　- AIエージェントが実装しやすく、レビューで検証しやすい構造の設計
　　(AI-native開発では、コードの構造自体が生産性を決めます)
・AI-nativeな開発サイクルの実践
　- AIとの設計壁打ち、複数エージェントによる並列実装の指揮と成果物の検証
　- AIと人による多層レビュー。問われるのは書き方ではなく、判断の根拠
・使われ方の観察とプロダクトへの還元
　- 金融機関の現場でどの画面がどう使われているかを見て、次の改善を自分で決める

想定年収

600万～1200万円

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Deployment Strategist

企業名

社名非公開：金融機関に残るアナログ複雑業務を、生成AIネイティブな自社プロダクトで再設計しているスタートアップ企業

仕事内容

・AsIs分析:金融機関の現行業務フロー、実際に使われているExcel・業務文書を
　読み解き、業務の流れ・判断ポイント・例外処理・属人化部分を構造化する
・ToBe設計:その業務をDXとAIでどう置き換えるかを設計し、顧客と論点を整理し、
　合意形成する
・プロダクト要件定義:自社プロダクト(ソフトウェア+AIエージェント)への
　要件定義。ワークフロー、データ項目、数式ロジック、判定ルールの設計。
　開発チームとの接続
・導入・定着推進:導入プロジェクトの推進、トレーニング、運用課題の吸い上げ
・プロダクト強化:複数社を横断して共通パターンを抽出し、個社対応で
　終わらせず標準機能に昇華させる

想定年収

650万～1300万円

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プラットフォームエンジニア

企業名

社名非公開：金融機関に残るアナログ複雑業務を、生成AIネイティブな自社プロダクトで再設計しているスタートアップ企業

仕事内容

・AIエージェントの実行基盤の設計・運用
　- 複数エージェントの並列実行の管理、実行状態の監視、成果物の追跡
　- エージェントに与えるコンテキストの設計(設計ドキュメント、規約、
　　承認済みパターンを、AIが読んで従える形に整備する)
　- 「検証が追いつく上限」を保つガードレールの設計。エージェントが
　　やってよいこと・いけないことの境界を、仕組みで守る
・人間の開発者の体験(DevEx)の設計
　- CI/CDパイプライン、開発環境、デプロイの舗装された道(ゴールデンパス)の整備
　- 「新しい機能を作り始めてから本番に届くまで」の摩擦を、測って、潰す
　- 週1回のリリースを支える自動化と、それを安全にする検証の仕組み
・エンタープライズ基盤の設計・実装
　- 金融機関向けの認証・ID基盤(SSO / SAML / OIDC / SCIM)
　- マルチテナントの設計、テナント間の完全な分離
　- 監査ログ・証跡の基盤(金融機関は「後から証明できること」を求めます)
　- 海外展開を見据えたアーキテクチャの検討
・モデル運用の基盤化
　- 新モデルの週次評価・切り替えを支える仕組み(評価の自動実行、
　　モデルルーティング、切り替えの安全な段階的展開)
・インフラの設計・運用(AWS / IaC)
　- 信頼性、コスト、セキュリティの設計と継続的な改善

想定年収

700万～1300万円

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AI エンジニア

企業名

社名非公開：金融機関に残るアナログ複雑業務を、生成AIネイティブな自社プロダクトで再設計しているスタートアップ企業

仕事内容

評価・品質（このポジションの中核）
・AIの出力結果の検証と、誤抽出・誤分類・誤判定の傾向分析、再現性ある改善ループの構築
・正解データ、評価データ、検証用データの設計・整備
・曖昧な業務判断や例外処理を分解し、再現可能な判断基準・仕様として言語化する業務
・LLM / agentのeval、tracing、ガードレール等、品質を支える基盤の整備

設計・実装
・PDF・帳票・明細・業務文書などの不定形データを構造化する処理の設計・実装
・プロンプト、OCR、LLM、ルールベース処理、ワークフロー設計を組み合わせた品質改善
・業務要件をAIで扱える形に整理し、プロダクト仕様へ接続する業務
・ご経験に応じた、評価基盤整備・実装・仕様検討・改善リード

想定年収

600万～1200万円

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フルスタックエンジニア

企業名

社名非公開：金融機関に残るアナログ複雑業務を、生成AIネイティブな自社プロダクトで再設計しているスタートアップ企業

仕事内容

▍仕事内容
金融機関の現場で使われている自社 AI プロダクトの開発を、要件の整理から設計、実装、リリース後の改善まで一気通貫で担っていただきます。
■ 具体的な仕事
・機能の設計と実装(フロントエンド〜バックエンド〜インフラまで領域を限定しません)
　- React / TypeScript での画面開発。大量データの高速描画、キーボード完結の操作性など、「Excel の達人が乗り換える水準」の UI を設計・実装する
　- Go / Python でのバックエンド開発。金融機関の業務ロジックを、検証可能な形で実装に落とす
　- AWS 上でのインフラ設計・構築
・AI エージェントを組み込んだ機能の開発
　- LLM の出力を業務で使える形に整える処理の設計(構造化、検証、エラーハンドリング)
　-「9 割正しく、1 割が静かに間違う」出力を、人が捕まえられる UI と仕組みに変換する
・AI-native な開発サイクルの実践と改善
　- AI との設計壁打ち、影響範囲分析、要件の精緻化
　- 複数の AI エージェントによる並列実装の指揮と、その成果物の検証
　- AI と人による多層レビュー。問われるのはコードの書き方ではなく、判断の根拠
　- 新しいモデルが出るたびに、開発プロセス自体を作り直す
・顧客の業務理解とプロダクトへの還元
　- 金融機関の現場で実際に使われている Excel や帳票を読み解き、業務の構造を掴む
　- リリース後の使われ方を見て、次の改善を自分で決める
　- 複数の顧客に共通する業務パターンを見つけ、プロダクトの標準機能に昇華させる

■ この仕事の特徴
仕様書はありません。正確に言うと、仕様を「渡される」ことがありません。曖昧な業務課題から「何を作るべきか」を決めるところが、仕事の起点です。
実装の多くは AI に委ねられます。だからこそ、人間の仕事は両端に集中します。入口で「何を作るか」を決めること。出口で「本当に正しいか」を検証すること。書いたコードは、翌週には大手金融機関の現場で動きます。その品質責任を持てることが、この仕事の面白さであり、厳しさです。
フロントエンドが得意な方、バックエンドが得意な方、どちらの入り方でも構いません。ただし、境界の内側に留まることはできません。画面の設計判断が AI の信頼性を決め、バックエンドの設計判断が業務の正しさを決める——全部がつながっているプロダクトなので、越境することが標準の動き方になります。

想定年収

1200万～1500万円

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社内SE　システム開発担当者

企業名

社名非公開：国内最大規模の機関投資グループの運用会社

仕事内容

ファンドマネージャ、トレーダが利用する有価証券の売買、残高管理等を支援する社内システムの開発、および、資産運用基幹システムサービス周辺のシステム開発案件を担当
・開発案件にかかる調整（プログラミングは行わない）
　-ユーザ部門との開発要件の調整
　-開発パートナー管理（常駐協力会社SEへの開発指示（設計～リリース））
　-基幹システムサービスのベンダーとの調整
　-外部とのデータ連携等に関する開発関連の調整
・開発に関する問合せ対応
　-システムに関する問合せ対応（データ参照、ベンダー問合せ、開発SEとの共同調査など）
・部内業務
　-開発に関連する社内稟議、契約処理、外部委託先管理など
　-開発関連の社内ルール整備

想定年収

686万～1351万円（職員資格により決定）

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プロダクトマネージャー

企業名

社名非公開：不動産領域のDXを行い、不動産に関わる人をエンパワーメントするスタートアップ企業

仕事内容

- 新規プロダクト（※上記プロダクト）の開発をリードするプロダクトマネジメント業務
- プロダクトのビジョン、ロードマップの策定
- ユーザーリサーチ、ユーザーインタビュー等による課題発見
- 数値分析、効果測定、マーケティング、グロースのための戦略立案
- プロダクトの要件定義、ワイヤーフレーム作成及び仕様策定
- 新機能の企画立案や既存機能改善
- 開発を円滑に進めるためのプロジェクトマネジメント

想定年収

750万円～1000万円

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バックエンドエンジニア

企業名

社名非公開：「IT×エネルギー」で電力業界の非効率を解決するエネルギーテック企業

仕事内容

・新機能の要件定義、設計、実装、テスト、リリース
・既存機能の改善、パフォーマンスチューニング、技術的負債の解消
・スケーラビリティと信頼性を考慮したアーキテクチャ設計改善
・クラウドインフラ(Microsoft Azure)の構築、運用、最適化
・開発プロセスの改善、自動化の推進チームメンバーの技術サポート、コードレビュー

【開発環境・技術スタック】
・バックエンド
　　言語：C#
　　フレームワーク：ASP.NET Core
　　ORM：Entity Framework Core
　　API：REST（FastEndpoints、MediatR）
　　テスト：xUnit
・フロントエンド
　　言語：TypeScript
　　フレームワーク：React（Carbon React）
　　ビルドツール：Vite
　　テスト：Vitest、React Testing Library
　　インフラ
　　クラウド：Microsoft Azure
　　データベース：Azure SQL Database
・開発・運用ツール
　　プロジェクト管理／ソース管理／CI/CD：GitHub Enterprise, Azure DevOps（Azure Boards）
　　IDE：Visual Studio 2026（JetBrains ReSharper）
　　コミュニケーション：Microsoft Teams

想定年収

600万～1200万円

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シニアデータエンジニア

企業名

社名非公開：AIを活用した不動産流通ポータルサービスの開発運営

仕事内容

国内外のグループ会社を含めた全社共通のデータマネジメントおよびデータプラットフォームの進化をリードしていただきます。
CDO直下組織のもと、単なるデータ連携の実装にとどまらず、プロダクトとしての強固なデータプラットフォームのアーキテクチャ設計、
高いサービスレベルの担保（SLM）、およびセキュアなガバナンス構築を推進する役割を担っていただきます。

・Snowflake × dbt × Dagsterを主軸としたデータプラットフォームのアーキテクチャ設計・移行・最適化
・TerraformおよびTerragruntを用いた、再現性が高く、複数部門・複数会社へ迅速に横展開可能なIaCプラクティスの整備
・SRE観点に基づくパフォーマンスチューニング、データレイクハウス（Apache Iceberg等）の評価・検証および実運用
・データモデリング（履歴管理、コンテキストモデリング）およびデータ品質テスト自動化システムの構築
・権限設計、アクセスコントロール、マスキングルール構築を包括するデータガバナンス標準化の主導
・ADR（Architecture Decision Records）を用いた技術選定プロセスの明確化と、メンバーに対するコードレビューやメンターシップの実施

想定年収

1,000～1,400万円

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