★みずほFGデジタル戦略部（AIプロダクトエンジニア、AIテックリード、クラウド、LLM、PdM、BA）
どんな仕事か
❖ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー❖ ①AIプロダクトエンジニア ■職務内容 AIテックリードやプロダクト推進メンバーと並走しながら、生成AIアプリの設計・実装・テスト・運用改善までを担うWebアプリケーションエンジニアです。 個別プロダクトの開発に加えて、複数プロジェクトで共通化できる観点（例：プロンプト設計、評価・検証の進め方、データ加工・連携、運用の型化 など）を整え、同時多発するプロジェクト全体の開発スピードと品質を高めていくポジションです。 ■具体的な業務内容 生成AI基盤（AWS Bedrock / Google Gemini / OpenAI）を用いたアジャイルPoCの開発・実行・評価 顧客サービス改善 / 新規サービス開発に向けたAIアプリの設計・実装・テスト LLM（大規模言語モデル）の選定や、LLMの評価・運用の仕組みづくり LLMの技術調査やLLMを活用した機能の開発、プロンプト設計・改善 LLM運用課題の特定、改善策の提案・最適化（AIテックリードと連携） テストデータ生成、データクレンジング、データ加工 ❖ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー❖ ②AIを活用したビジネス/プロセス変革を企画・推進するビジネスアナリスト ■職務内容 AI活用に関する全体戦略と基盤を踏まえながら、みずほフィナンシャルグループ全体のAIを活用したデジタルトランスフォーメーション牽引・支援していただきます。 具体的にはプロジェクトマネージャーとして、事業部門の課題起点でテーマを具体化し、PoCから本番化、社内活用の定着までを関係者と協働しながら前に進めます。 これらを通じて、ビジネス価値と競争力の向上に貢献していただくポジションです。 ■具体的な業務内容 事業部門と連携したビジネスおよびプロセス変革プロジェクトの企画ビジネス戦略と整合を取りながら、AI活用テーマのアイディアを創出。事業部門と連携し、As-IsとTo-Beを整理しながらPoC計画を策定。経営層を含むステークホルダーとコミュニケーションし、論点整理と合意形成を推進 PoCおよび本番開発の企画推進具体化した企画のプロジェクトマネジメントを実施。案件とご経験に応じて、プロジェクトマネージャー、プロダクトオーナー、スクラムマスター、またはその補佐を担う 関係チームとの協働（開発、データ整備、社内活用促進）：エンジニアリングチームと協働し、技術選定や実装方針の論点整理を行い、プロトタイプ作成を推進。データマネジメントチームと協働し、目的に即したデータ要件の整理とデータ整備を主導。プロモーションチームと協働し、社内活用の促進に加え、運用を通じた改善点の抽出や次テーマ候補の整理を推進 ❖ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー❖ ③AIテックリード ■職務内容 グループ全体の生成AI／AIエージェント活用を推進する、デジタル戦略部内のテクノロジー開発チームにて、ビジネス部門の相談対応から技術的な意思決定、開発推進、運用改善までをリードし、複数の生成AIプロダクトの展開を技術面から支えるポジションです。 ■具体的な業務内容 ビジネス部門からの相談に対し、実現可能性の判断・要件整理を行い、PoC着手までの方針策定をリード 生成AI技術（例：AWS Bedrock、OpenAI、Google Gemini等）を用いたアジャイルPoCの開発・評価、およびプロダクト化に向けたAIアプリケーションの設計・実装・テスト クラウド開発環境の標準化（ツール／ライブラリ等の選定）と、チームの技術基盤整備の推進 大規模言語モデル（LLM）に関する技術調査・選定、生成AIアプリ／AIエージェント開発、プロンプト設計（必要に応じてプライベートLLM、ファインチューニング、LLMOps、運用リスク管理・最適化を含む） 運用上の問題の早期発見と改善を通じた、システムの安定運用・パフォーマンス向上の推進 技術リーダーとして、技術指導・コードレビュー・ベストプラクティスの普及、社内外ステークホルダーとの技術レビューの推進 取り組みの社内外への発信（インタビュー、イベント登壇等） プロジェクト例 技術検証（モデル／プラグイン等）：各種AIモデルやプラグインの活用検討、適用可否の評価 業務支援アプリの内製開発（AWS等クラウド上）：生成AIを活用した面談記録・議事録作成アプリ、社内手続きの照会ツール等の開発・PoC（技術検証）モデル高度化の検証：ファインチューニングを視野に入れた技術検証 みずほ独自モデル：独自モデルの構築および評価・実証 ローコード／ノーコード：開発ツールの試行利用と社内導入の検討 ■技術情報（一部） 開発言語 TypeScript, Python フレームワーク Next.js, React, Vue.js, FastAPI, Streamlit, FastAPI AI関連ライブラリ Assistants API, Agents SDK, Strands Agents SDK, LangChain, LangGraph, Vertex AI インフラ・ミドルウェア AWS, S3, ECS, ElastiCache, Terraform, CDK, Bedrock, Bedrock Agentcore テスト Jest, Pytest, Playwright ツール GitHub, Teams, Slack, Jira, Confluence AIツール Anthrpic ClaudeCode, AWS Kiro, OpenAI Codex, Amazon Q Developer, Devin, Dify, ❖ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー❖ ④LLMエンジニア ■職務内容 生成AI／LLM（大規模言語モデル）の業務活用に向けて、データ整備からLLMの選定・構築、学習（チューニング）実装、技術評価、適用検討までを担い、業務改善につながるAIプロダクトを推進するポジションです。 ■具体的な業務内容 生成AIの利活用に向けたデータの構造化・加工・分析などのデータエンジニアリング モデル開発に必要なデータの特定、およびデータベース設計 LLM（大規模言語モデル）の選定、独自LLM（みずほLLM）のセットアップ 学習手法の検討を含む、チューニング（学習）の実装・実行および性能分析（技術評価） LLMOpsとして、実務テスト設計と誤答検知、ログ・アクセス制御を含む運用ルール整備 評価結果を踏まえた適用先の検討と、プロダクトチームとの連携推進 ❖ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー❖ ⑤クラウドエンジニア ■職務内容 みずほフィナンシャルグループ全体を対象としたAIによるデジタルトランスフォーメーションに向けて特に技術面から仕組みづくり、開発の指揮・管理、個別課題の解決を担っていただくポジション。 ■具体的な業務内容 AIテックリードや開発部隊と適切に連携しながら、AWSなどのプラットフォーム上で以下の業務領域に対応。 • クラウド開発環境の標準化（ツール、ライブラリ、等の選定） • アジャイル開発に必要な開発/実行環境の設計、構築、運用／監視 • 各アプリケーションの開発計画に基づくシステム基盤開発・構築計画（予算・工数等）の具現化及び要件定義の実施 • システムアーキテクチャや非機能要件等に基づく適切なシステム及びコンポーネント（ミドルウェア・OS・NW・ストレージ・サーバ）の導入 ❖ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー❖ ⑥AIアプリ/エージェントのプロダクトマネージャー（PdM） ■職務内容 生成AI／AIエージェント活用を推進するデジタル戦略部 テクノロジー開発チームにて、プロダクトの企画・推進を担うPdMポジションです。 ビジネス課題の整理から、PoC推進・本番化判断、リリース後の運用改善までを一貫してリードし、継続的な価値創出につなげていただきます。 ■具体的な業務内容 ○新規プロダクト（企画～リリース） ユーザー分析・リサーチを通じた課題整理と価値仮説の設計 MVP/PoCの計画・推進、検証設計、プロトタイプ改善 KPI/成功条件の定義、要件整理、ロードマップ策定 関係者との合意形成をリードし、本番化判断からリリースまで推進 利用開始・利用拡大に向けた施策設計（プロモーションチーム連携） ○既存プロダクト（運用～グロース） 利用状況分析・現場ヒアリングを通じた課題抽出と改善企画 改善優先順位の意思決定および開発推進（進行管理・効果検証） 生成AIの安全な利用を前提とした運用設計とリスク観点の整理 保守・障害対応を含む運用品質の改善、継続的な価値向上 利用拡大・定着に向けた施策推進（プロモーションチーム連携 ○使用ツール コード分析：Claude Code（in VS Code） コミュニケーション：Teams、Slack、Outlook バックログ・タスク管理：Jira、Planner、Gitlab、OneNote ❖ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー❖ ■プロダクト例 面談記録・議事録作成支援「めんきくん」 対面/オンラインMTGの面談記録ドラフトを作成するiOS/Webアプリケーション スライド生成支援「みずほスライドジェネレーター」 作成したいスライド内容を自然言語で指示すると、AIが構成を検討し、社内様式を反映したスライドを自動生成 リサーチ支援「みずほDeepResearch Advance」 ユーザの指示に応じてWeb上の膨大な情報をAIが検索・精査し、レポートを自動生成 営業支援「RM Studio」 営業担当者が1日〜5日かけていた調査・資料作成を自動化。過去のお客さまとの打ち合わせ内容や、お客さま情報からAIエージェントが次の商談の資料を自動作成
この仕事の魅力
・完全実力主義で、年功序列を撤廃した人事制度となっています。 ・3大メガバンクとして強固な顧客基盤を有しています。 ・One MIZUHOによる銀行・信託・証券一体戦略でワンストップの高度なサービス提供が可能です。 ・残業は厳しく管理されており、時間外の残業手当は課長職まで適用されます。 ・働き方改革を通じて生産性革命に挑む先進企業を選定する第5回日経スマートワーク経営調査において、5星に認定されています。 ・より高い水準の取り組みを行っている子育てサポート企業としてグループ5社（※）で「プラチナくるみん」に認定されています。 ・男性の育児休業100％取得促進、プレママセミナー、育児休業者セミナー、育休復帰者セミナーといった、仕事と育児の両立支援も行っています。
必要なスキル・経験
①AIプロダクトエンジニア 下記いずれかに該当する方 ・フロントエンド、バックエンドの開発経験が2〜3年程度（TypeScript、Python 等） ・バックエンド、インフラの開発経験が2〜3年程度（Python、AWS、GCP、Azure 等） ・AWS、Azure，GCP等のクラウド環境における開発経験 ・生成AIを活用し、業務効率化を通じたインパクトの大きな仕事に携わりたい方 ②AIを活用したビジネス/プロセス変革を企画・推進するビジネスアナリスト 開発者と同じ粒度で議論できる技術理解要件、API、データ、セキュリティなどの論点整理ができる システム開発または業務改善・付加価値創出を目的としたプロジェクト推進経験要件整理から導入、定着までをリードできる 業務課題の構造化とTo-Be設計の経験As-Is整理、PoC計画、関係者の合意形成ができる ③AIテックリード 下記いずれかに該当する方 ・フロントエンド、バックエンドの開発経験が5年以上（TypeScript、Python 等） ・バックエンド、インフラの開発経験が5年以上（Python、AWS、GCP、Azure 等） かつ下記いずれかの業務経験がある方 ・Bizサイドとの折衝を通じて、プロダクト開発や調整等を行ってきた方 ・技術選定やアーキテクチャ設計を主導した経験がある方 ・外部への発信（インタビューやイベント登壇等）経験がある方 ・クラウド（AWS、Azure、GCP）環境における開発経験がある方 ・テックリードやプロジェクトマネージャー等、組織を牽引する立場で業務を行ってきた方 ・AI（生成AIを含む）を用いたシステム開発の実務経験がある方 ④LLMエンジニア ・自然言語処理、機械学習、生成AIのいずれかを用いた開発を、主担当として推進した経験 ・Python等を用いて、データ処理・検証・評価・改善を自ら実装した経験 ・LLMを活用したPoCや技術検証を通じて、業務活用・実装推進まで担った経験 ・SQL等を用いたデータ抽出・加工に加え、モデル開発に必要なデータ整備・構造化を設計した経験 ・関係者と連携しながら、技術検証から適用検討、実装推進まで一連で担った経験 ⑤クラウドエンジニア • AWS、GCP、Azureなどのクラウドサービスを用いたサービスの設計、構築経験 • システムアーキテクチャ、API設計などのアプリケーションの設計経験 ⑥AIアプリ/エージェントのプロダクトマネージャー（PdM） PdM / PO経験 2年以上（企画～開発～リリース後の計測・改善まで一連を推進） ユーザー調査やデータに基づく課題整理・要件定義と、意思決定の実務経験 アジャイル開発で、エンジニア等と連携しながら優先順位付け・開発推進した経験 KPI設計・ロードマップ策定および、プロダクト方針をドキュメント化して運用した経験
| 想定年収 | 500 ~ 1,600 万円 |
|---|---|
| ポジション | みずほフィナンシャルグループ デジタル戦略部 |
| 勤務地 | 東京都 |
担当エージェント
