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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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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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クラウドアーキテクト / クラウドインフラエンジニア

企業名

株式会社JDSC

仕事内容

Google Cloud, ときには AWS, Azure 等でビジネスチームやデータサイエンティストと協業し、提案、PoC、案件化を視野に入れて、プロジェクトやプロダクト開発のクラウド活用の初動を高出力、臨機応変に行う。

想定年収

780万～900万円

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