■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。

■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

■必須条件
[データエンジニアリング]
・Python / Go / Java等を用いたデータパイプライン(ETL)の開発・運用経験
・BigQuery / Snowflake / Databricks等のDWH利用経験

[LLM]
・OpenAI / Anthropic等のAPIを用いたLLMアプリケーションの開発経験
・LangChain / LlamaIndex等のフレームワークを用いたRAGの実装・改善経験

[ソフトウェアエンジニアリング]
・マイクロサービス / API(REST, gRPC)の設計・開発経験

■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。

■歓迎要件
・MCP(Model Context Protocol)への深い理解、または独自のMCPサーバー実装経験
・LiteLLMなどLLMプロキシサーバーの導入・運用経験
・ベクトルデータベース(Pinecone, Weaviate, pgvector等)の選定・運用経験
・RagasやLangSmith等を用いたLLM出力の定量的評価プロセスの構築経験
・Infrastructure as Code (Terraform等)を用いたクラウドインフラ構築経験
・多くのステークホルダーとのやり取りをし、施策を推進した経験