データ・ソリューション部 / AIX推進室（AIエンジニア・AIコンサルタント補助 、データサイエンティスト）
データ・ソリューション部 / AIX推進室（AIエンジニア・AIコンサルタント補助 、データサイエンティスト）
求人カテゴリー
本社
雇用形態①
正社員
仕事内容
■背景■
AI・データサイエンスの力で、ビジネスを変革する即戦力人材を求めています。
AIやデータ利活用によって業務の効率化、既存事業の高度化、新規事業の創出を加速させるフェーズにあります。
社内のさまざまな部門と連携しながら、実際に業務を変革し、成果を生み出すことが求められています。
上記背景を基に以下のようなスキルを持つ方を募集しています。
・AIソリューションの設計・構築ができるエンジニア
・データを活用して課題解決ができるデータサイエンティスト
経験者の皆様には、技術力だけでなく、現場との対話を通じて課題を見極め、実行に移す力を期待しています。
ともに、企業全体の競争力を高める変革の中心となっていただける方を歓迎します。
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■職種別業務内容■
※どちらの職種にて採用となるかは、ご希望とご経験、適性を考慮して決定させていただきます。
①AIエンジニア、コンサルタント
・AIソリューションエンジニア（生成AIや機械学習を活用した業務改善、RAGやAIツールの拡張・高度化）
・AIアーキテクト（AIエージェント、クラウド基盤の設計・改善、経験に応じて設計領域へステップアップ可能）
・AIコンサルタント補助（業務課題の整理やAI適用検討、AI導入から業務実装までの一連のプロセス設計）
② データサイエンティスト（センター・オブ・エクセレンス）
・機械学習モデルの設計・開発・運用（マーケティング、与信、リスク管理、HR等）
・データ分析基盤の設計・構築・運用（クラウド環境含む）
・社内データ活用文化の醸成と教育
・データを活用した業務改善・新規企画の立案
・分析結果の可視化・提案資料作成・プレゼンテーション
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■AIX推進室、データ・ソリューション部共通の魅力■
当社では、社員一人ひとりが専門性を高めながら、主体的にキャリアを築いていける環境づくりに力を入れています。入社後も、知識・スキルの習得を通じて多様な学びの機会が得られ、継続的な成長を支援します。
【資格取得支援制度】
業務に関連する資格取得に対して、受験費用の補助や学習支援制度を整備。社員の自律的な学びを後押しする仕組みが充実しています。
【協働を促すオープンな文化】
社内には、質問・相談がしやすい風土が根付いており、互いに教え合う文化があります。周囲との対話を通じて、新たな視点や気づきを得られる環境です。
【高度な専門性と最先端技術へのアクセス】
データ分析領域では、社内に専門性の高いスペシャリストが多数在籍。新しい技術や知見の研究にも積極的に取り組んでおり、最先端の技術に触れる機会が豊富です。
【多様なロールモデル】
異なるバックグラウンドやキャリアを持つ社員が多数活躍しており、自身の成長の方向性を描きやすい環境です。中途入社の方も、豊富なロールモデルから刺激を受けながらキャリアを築いていけます。
【多様で膨大なデータを活用】
当社では、以下のような豊富な顧客基盤と取引実績に基づき、月間億を超える決済・購買データを保有しています。
・オートローン利用件数：140万件
・海外オートローン利用件数：10万件
・クレジットカード会員数：1,087万人
・家賃保証決済利用者数：140万人
・売掛金決済保証利用社数：26万社
・銀行保証利用件数：128万件
これらの多様性に富んだ大規模データを活用し、顧客行動の理解、リスク予測、サービス改善、新規事業創出など、挑戦できる領域は多岐にわたります。
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■AIX推進室の魅力■
【経営と関りあるAI推進部門】
AIX推進室は全社のAI活用を推進し、経営戦略や新規事業創出に関わるポジションです。経営層との距離が近く、自ら提案したAI施策が全社規模で導入されるスピード感があります。
【先端技術の実装フェーズに携われる】
生成AIを活用した社内壁打ち環境やRAGによるルールブック検索はすでに全社展開済み。今後はAIエージェントの実装や業務プロセスへの組込み、MLOpsの高度化など、AI前提で業務を再設計するフェーズに主体的に関われます。
【多様な知見が交差する、AI変革の推進組織】
40名超の体制のもと、多様なバックグラウンドを持つメンバーが集結。高い裁量のもと、AIを実業務・事業へと実装し、変革を自ら主導できる環境。
【成長機会とスキル拡張の場】
社内外の専門家との連携やPoCプロジェクトの推進を通じて、技術力だけでなく企画力・提案力も磨けます。また、AIガバナンスや倫理的AIの分野にも関わることができます。
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■データ・ソリューション部の魅力■
【全社データ利活用の中核部門】
データ・ソリューション部は、社内外の多様なデータを活用し、収益拡大や業務課題の解決を支援する全社横断型のCoE（Center of Excellence）部門です。業務プロセスの改善やマーケティング強化など、ビジネスインパクトの大きい領域に直接関与できるポジションです。
【先端技術の実装フェーズに携われる】
量子コンピューティングや大学との共同研究など、常に最先端の技術を探索・検証する姿勢が根付いています。AI・データ基盤の高度化に向けたPoCや、最新アルゴリズムの業務実装など、研究段階から実務への橋渡しを担うことができます。
【外部企業との協業による新たな価値創出】
外部パートナーとの協業を通じて、データを軸とした新たなビジネスモデルの企画・立案に携われます。多様な質のデータを扱う機会が豊富で、最新の技術や知識に触れながら、実践的なスキルを磨くことができます。
【人材育成と社内変革への貢献】
全社のデータリテラシー向上を目的とした人材育成プログラムの企画・運営にも関与できます。教育を通じて社内のデータ活用文化を醸成し、組織全体の変革をリードする役割を担います。
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AI・データサイエンスの力で、ビジネスを変革する即戦力人材を求めています。
AIやデータ利活用によって業務の効率化、既存事業の高度化、新規事業の創出を加速させるフェーズにあります。
社内のさまざまな部門と連携しながら、実際に業務を変革し、成果を生み出すことが求められています。
上記背景を基に以下のようなスキルを持つ方を募集しています。
・AIソリューションの設計・構築ができるエンジニア
・データを活用して課題解決ができるデータサイエンティスト
経験者の皆様には、技術力だけでなく、現場との対話を通じて課題を見極め、実行に移す力を期待しています。
ともに、企業全体の競争力を高める変革の中心となっていただける方を歓迎します。
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■職種別業務内容■
※どちらの職種にて採用となるかは、ご希望とご経験、適性を考慮して決定させていただきます。
①AIエンジニア、コンサルタント
・AIソリューションエンジニア（生成AIや機械学習を活用した業務改善、RAGやAIツールの拡張・高度化）
・AIアーキテクト（AIエージェント、クラウド基盤の設計・改善、経験に応じて設計領域へステップアップ可能）
・AIコンサルタント補助（業務課題の整理やAI適用検討、AI導入から業務実装までの一連のプロセス設計）
② データサイエンティスト（センター・オブ・エクセレンス）
・機械学習モデルの設計・開発・運用（マーケティング、与信、リスク管理、HR等）
・データ分析基盤の設計・構築・運用（クラウド環境含む）
・社内データ活用文化の醸成と教育
・データを活用した業務改善・新規企画の立案
・分析結果の可視化・提案資料作成・プレゼンテーション
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■AIX推進室、データ・ソリューション部共通の魅力■
当社では、社員一人ひとりが専門性を高めながら、主体的にキャリアを築いていける環境づくりに力を入れています。入社後も、知識・スキルの習得を通じて多様な学びの機会が得られ、継続的な成長を支援します。
【資格取得支援制度】
業務に関連する資格取得に対して、受験費用の補助や学習支援制度を整備。社員の自律的な学びを後押しする仕組みが充実しています。
【協働を促すオープンな文化】
社内には、質問・相談がしやすい風土が根付いており、互いに教え合う文化があります。周囲との対話を通じて、新たな視点や気づきを得られる環境です。
【高度な専門性と最先端技術へのアクセス】
データ分析領域では、社内に専門性の高いスペシャリストが多数在籍。新しい技術や知見の研究にも積極的に取り組んでおり、最先端の技術に触れる機会が豊富です。
【多様なロールモデル】
異なるバックグラウンドやキャリアを持つ社員が多数活躍しており、自身の成長の方向性を描きやすい環境です。中途入社の方も、豊富なロールモデルから刺激を受けながらキャリアを築いていけます。
【多様で膨大なデータを活用】
当社では、以下のような豊富な顧客基盤と取引実績に基づき、月間億を超える決済・購買データを保有しています。
・オートローン利用件数：140万件
・海外オートローン利用件数：10万件
・クレジットカード会員数：1,087万人
・家賃保証決済利用者数：140万人
・売掛金決済保証利用社数：26万社
・銀行保証利用件数：128万件
これらの多様性に富んだ大規模データを活用し、顧客行動の理解、リスク予測、サービス改善、新規事業創出など、挑戦できる領域は多岐にわたります。
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■AIX推進室の魅力■
【経営と関りあるAI推進部門】
AIX推進室は全社のAI活用を推進し、経営戦略や新規事業創出に関わるポジションです。経営層との距離が近く、自ら提案したAI施策が全社規模で導入されるスピード感があります。
【先端技術の実装フェーズに携われる】
生成AIを活用した社内壁打ち環境やRAGによるルールブック検索はすでに全社展開済み。今後はAIエージェントの実装や業務プロセスへの組込み、MLOpsの高度化など、AI前提で業務を再設計するフェーズに主体的に関われます。
【多様な知見が交差する、AI変革の推進組織】
40名超の体制のもと、多様なバックグラウンドを持つメンバーが集結。高い裁量のもと、AIを実業務・事業へと実装し、変革を自ら主導できる環境。
【成長機会とスキル拡張の場】
社内外の専門家との連携やPoCプロジェクトの推進を通じて、技術力だけでなく企画力・提案力も磨けます。また、AIガバナンスや倫理的AIの分野にも関わることができます。
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■データ・ソリューション部の魅力■
【全社データ利活用の中核部門】
データ・ソリューション部は、社内外の多様なデータを活用し、収益拡大や業務課題の解決を支援する全社横断型のCoE（Center of Excellence）部門です。業務プロセスの改善やマーケティング強化など、ビジネスインパクトの大きい領域に直接関与できるポジションです。
【先端技術の実装フェーズに携われる】
量子コンピューティングや大学との共同研究など、常に最先端の技術を探索・検証する姿勢が根付いています。AI・データ基盤の高度化に向けたPoCや、最新アルゴリズムの業務実装など、研究段階から実務への橋渡しを担うことができます。
【外部企業との協業による新たな価値創出】
外部パートナーとの協業を通じて、データを軸とした新たなビジネスモデルの企画・立案に携われます。多様な質のデータを扱う機会が豊富で、最新の技術や知識に触れながら、実践的なスキルを磨くことができます。
【人材育成と社内変革への貢献】
全社のデータリテラシー向上を目的とした人材育成プログラムの企画・運営にも関与できます。教育を通じて社内のデータ活用文化を醸成し、組織全体の変革をリードする役割を担います。
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職種別詳細求人
■AIX推進室■
40名超のメンバーで構成され、全社のAI活用を推進しています。生成AIの社内活用やRAGによる情報検索はすでに業務に定着しており、現在はAIエージェントの活用や業務への組込みを進めています。AIを日常業務の中で活かしながら、働き方や業務のあり方そのものを変えていくことを目指しています。
■データ・ソリューション部■
20名以上の組織で、社内外に蓄積されたデータを活用し、新たなビジネス価値の創出と業務の高度化を担う中核的な役割を果たしています。データを基盤とした意思決定や業務プロセスの変革を通じて、収益拡大および社会課題の解決にも貢献することを目指しています。
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40名超のメンバーで構成され、全社のAI活用を推進しています。生成AIの社内活用やRAGによる情報検索はすでに業務に定着しており、現在はAIエージェントの活用や業務への組込みを進めています。AIを日常業務の中で活かしながら、働き方や業務のあり方そのものを変えていくことを目指しています。
■データ・ソリューション部■
20名以上の組織で、社内外に蓄積されたデータを活用し、新たなビジネス価値の創出と業務の高度化を担う中核的な役割を果たしています。データを基盤とした意思決定や業務プロセスの変革を通じて、収益拡大および社会課題の解決にも貢献することを目指しています。
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応募条件
■管理監督者 ＜部長代理～部長相当＞ ※給与テーブルに依拠せず、柔軟な対応も可
《必須》以下のいずれかを満たす
・Python、SQL等を用いた分析・実装経験が5年以上、かつ生成AI APIやLLMライブラリ（OpenAI／Anthropic SDK、LangChain等）の活用経験
・機械学習・深層学習モデルの本番運用経験が3件以上、うちMLOps基盤（モデル監視・再学習・バージョン管理）の構築主導経験が1件以上
・RAG・ベクトルDB活用システムの設計／実装リード経験が2件以上（目安）、加えてLLMファインチューニングまたは社内LLM基盤の構築経験
・AIエージェント／AIオペレーターの企画～本番展開までを主導した経験が1件以上、24/365運用設計やヒューマン・イン・ザ・ループ設計の知見
・部門横断プロジェクトでのPoC推進を10件以上（目安）、またはAI導入における経営層・事業部門・情シス・リスク管理部門を含むステークホルダー調整経験が5件以上
・AI導入における年間予算管理経験、または5名以上のチームマネジメント経験
《歓迎》
・データパイプライン設計、または特徴量ストア構築経験、組織標準化（ガイドライン策定）を主導した経験
・クラウドAI基盤の設計・構築経験が3年以上、エンタープライズ規模での導入実績（Bedrock、Azure OpenAI、Vertex AI等のマネージドサービス活用を含む）
・金融業界でのAI活用プロジェクト（信用スコアリング・不正検知・顧客行動予測・AIオペレーター等）の実装責任者経験、加えて金融庁ガイドライン・FISC基準への対応知見
・BIツールを活用したデータドリブン経営の推進経験、KPIダッシュボードの全社展開実績、またはセルフサービスBI環境の整備リード経験
・AIガバナンス・XAI・公平性／倫理性対応の社内ルール策定リード経験（個人情報保護法、AI事業者ガイドライン、EU AI Act動向への対応知見を含む）
・AI時代のデータ保護（人事データ保護士相当の知見）、シャドーAI対策・DLP（Netskope等）連携設計、ゼロトラストアーキテクチャ下でのAI実装経験
・外部ベンダー（AIスタートアップ・SIer等）との協業・契約交渉経験
・経営会議・取締役会レベルでのAI戦略プレゼンテーション経験が年5回以上、社外講演・業界カンファレンス登壇経験は尚可・AI技術の組織的なキャッチアップ体制（社内勉強会・読書会・論文輪読会等）の運営リード経験
■AI・データサイエンス経験者 ＜課長代理＞
《必須》以下のいずれかを満たす
・Python、SQL等を用いたデータ分析実務経験が2年以上
・機械学習または深層学習モデルの構築・運用経験が1件以上（業務適用フェーズまで到達したもの）
・RAG構築またはベクトルデータベース（Pinecone、Weaviate、Azure AI Search等）の実装経験が1件以上、もしくはプロンプトエンジニアリングの実務経験
・エージェント型AI（LangChain、LangGraph、Dify、AutoGen等）を用いた業務自動化PoCの実装経験が1件以上
・部門横断プロジェクトでのPoC推進経験が3件以上（目安）、または社内ステークホルダー（3部門以上）との要件調整経験
・生成AI・LLMの最新動向を継続的にキャッチアップする習慣（業界ブログ購読、論文読解、個人開発、技術コミュニティ参加等）
《歓迎》
・データ前処理・特徴量設計・評価指標設計の実務経験が1年以上
・クラウド環境（AWS / Azure / GCP）でのAI開発経験が1年以上（AWS ML Specialty、Azure AI Engineer等の資格保有者は尚可）
・金融業界（銀行・カード・証券・保険）での就業経験、またはAI活用事例の知見（信用スコアリング・不正検知・顧客行動予測など）
・BIツール（Tableau、Power BI、Looker等）でのダッシュボード構築経験が3件以上
・AI倫理・説明可能性（Explainable AI）に関する学習経験、または社内勉強会・AIリテラシー教育での発信経験
・個人情報保護法および社内データ取扱ルールの理解、機密情報を扱うAIシステム開発経験
・3名以下の小規模チーム／サブリーダー経験、または学生時代を含むプロジェクトリード経験
・経営層・事業部門への提案・プレゼンテーション経験、または社内勉強会の登壇経験
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《必須》以下のいずれかを満たす
・Python、SQL等を用いた分析・実装経験が5年以上、かつ生成AI APIやLLMライブラリ（OpenAI／Anthropic SDK、LangChain等）の活用経験
・機械学習・深層学習モデルの本番運用経験が3件以上、うちMLOps基盤（モデル監視・再学習・バージョン管理）の構築主導経験が1件以上
・RAG・ベクトルDB活用システムの設計／実装リード経験が2件以上（目安）、加えてLLMファインチューニングまたは社内LLM基盤の構築経験
・AIエージェント／AIオペレーターの企画～本番展開までを主導した経験が1件以上、24/365運用設計やヒューマン・イン・ザ・ループ設計の知見
・部門横断プロジェクトでのPoC推進を10件以上（目安）、またはAI導入における経営層・事業部門・情シス・リスク管理部門を含むステークホルダー調整経験が5件以上
・AI導入における年間予算管理経験、または5名以上のチームマネジメント経験
《歓迎》
・データパイプライン設計、または特徴量ストア構築経験、組織標準化（ガイドライン策定）を主導した経験
・クラウドAI基盤の設計・構築経験が3年以上、エンタープライズ規模での導入実績（Bedrock、Azure OpenAI、Vertex AI等のマネージドサービス活用を含む）
・金融業界でのAI活用プロジェクト（信用スコアリング・不正検知・顧客行動予測・AIオペレーター等）の実装責任者経験、加えて金融庁ガイドライン・FISC基準への対応知見
・BIツールを活用したデータドリブン経営の推進経験、KPIダッシュボードの全社展開実績、またはセルフサービスBI環境の整備リード経験
・AIガバナンス・XAI・公平性／倫理性対応の社内ルール策定リード経験（個人情報保護法、AI事業者ガイドライン、EU AI Act動向への対応知見を含む）
・AI時代のデータ保護（人事データ保護士相当の知見）、シャドーAI対策・DLP（Netskope等）連携設計、ゼロトラストアーキテクチャ下でのAI実装経験
・外部ベンダー（AIスタートアップ・SIer等）との協業・契約交渉経験
・経営会議・取締役会レベルでのAI戦略プレゼンテーション経験が年5回以上、社外講演・業界カンファレンス登壇経験は尚可・AI技術の組織的なキャッチアップ体制（社内勉強会・読書会・論文輪読会等）の運営リード経験
■AI・データサイエンス経験者 ＜課長代理＞
《必須》以下のいずれかを満たす
・Python、SQL等を用いたデータ分析実務経験が2年以上
・機械学習または深層学習モデルの構築・運用経験が1件以上（業務適用フェーズまで到達したもの）
・RAG構築またはベクトルデータベース（Pinecone、Weaviate、Azure AI Search等）の実装経験が1件以上、もしくはプロンプトエンジニアリングの実務経験
・エージェント型AI（LangChain、LangGraph、Dify、AutoGen等）を用いた業務自動化PoCの実装経験が1件以上
・部門横断プロジェクトでのPoC推進経験が3件以上（目安）、または社内ステークホルダー（3部門以上）との要件調整経験
・生成AI・LLMの最新動向を継続的にキャッチアップする習慣（業界ブログ購読、論文読解、個人開発、技術コミュニティ参加等）
《歓迎》
・データ前処理・特徴量設計・評価指標設計の実務経験が1年以上
・クラウド環境（AWS / Azure / GCP）でのAI開発経験が1年以上（AWS ML Specialty、Azure AI Engineer等の資格保有者は尚可）
・金融業界（銀行・カード・証券・保険）での就業経験、またはAI活用事例の知見（信用スコアリング・不正検知・顧客行動予測など）
・BIツール（Tableau、Power BI、Looker等）でのダッシュボード構築経験が3件以上
・AI倫理・説明可能性（Explainable AI）に関する学習経験、または社内勉強会・AIリテラシー教育での発信経験
・個人情報保護法および社内データ取扱ルールの理解、機密情報を扱うAIシステム開発経験
・3名以下の小規模チーム／サブリーダー経験、または学生時代を含むプロジェクトリード経験
・経営層・事業部門への提案・プレゼンテーション経験、または社内勉強会の登壇経験
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勤務時間
9:20～17:45（平均残業時間：15～30時間/月）
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給与情報②
■正社員 賞与：年2回・昇給：年1回
①職位 ：課長代理
理論年収：750～850万円 ※残業代支給あり
基本給 ：345,600～387,400円
②職位 ：部長代理～部長相当
理論年収：960万～1,200万円 ※残業代支給なし（管理監督者層のため）
基本給 ：536,900～656,000円
※ご本人の適性と能力によって、選考を通じて、年俸制（正社員）をご提案する可能性もございます。
■正社員（年俸制）賞与：年1回・昇給：年1回
既存の職階にとらわれない専門性という付加価値に対する報酬制度にて合意した額を年俸として支給
年収 ：合意した金額
基本給：年収×70％÷12カ月
賞与 ：賞与30％(2年目以降は評価によって0～60％に変動)
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①職位 ：課長代理
理論年収：750～850万円 ※残業代支給あり
基本給 ：345,600～387,400円
②職位 ：部長代理～部長相当
理論年収：960万～1,200万円 ※残業代支給なし（管理監督者層のため）
基本給 ：536,900～656,000円
※ご本人の適性と能力によって、選考を通じて、年俸制（正社員）をご提案する可能性もございます。
■正社員（年俸制）賞与：年1回・昇給：年1回
既存の職階にとらわれない専門性という付加価値に対する報酬制度にて合意した額を年俸として支給
年収 ：合意した金額
基本給：年収×70％÷12カ月
賞与 ：賞与30％(2年目以降は評価によって0～60％に変動)
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諸手当
■通勤手当（5万円／月を上限として、実費全額支給）残業手当（但し、管理監督者として採用の場合はなし）
■住宅補助（世帯主または単身世帯である全ての正社員が対象 ※社内規定に基づく支給条件あり）
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■住宅補助（世帯主または単身世帯である全ての正社員が対象 ※社内規定に基づく支給条件あり）
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休日・休暇
■年間休日122日（過去年実績）
完全週休二日(土日) 祝日 慶弔休暇 年末年始 夏期休暇 有給休暇 産前産後休暇 育児休業制度 介護休職制度
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完全週休二日(土日) 祝日 慶弔休暇 年末年始 夏期休暇 有給休暇 産前産後休暇 育児休業制度 介護休職制度
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福利厚生
■各種保険
社員持株会 財形貯蓄制度 慶弔金 福利厚生サービス
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
■出生／子育て支援
産休育休制度、時短勤務制度、早期復職制度、休暇前面談／復職前面談、出生支援制度
※育休取得率：男女ともに100％
※育児時短：子供が小学校6年生になるまで所定労働時間を最短5時間30分に短縮が可能です。
■プライム休暇（旧夏季休暇制度）
特別休暇3日間＋有給休暇2日間を連続で使用し、土日と併せて9日間の連続休暇を取得できる制度です。
年に1回、4月～3月の間で全社員が取得することが可能です。
■仕事と介護の両立支援
介護休職、時短勤務／短日勤務、所定時間外勤務の免除、時間外勤務の制限
■キャリア支援
自己申告制度、社内公募制度、キャリアサポート面談、継続勤務支援制度
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社員持株会 財形貯蓄制度 慶弔金 福利厚生サービス
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
■出生／子育て支援
産休育休制度、時短勤務制度、早期復職制度、休暇前面談／復職前面談、出生支援制度
※育休取得率：男女ともに100％
※育児時短：子供が小学校6年生になるまで所定労働時間を最短5時間30分に短縮が可能です。
■プライム休暇（旧夏季休暇制度）
特別休暇3日間＋有給休暇2日間を連続で使用し、土日と併せて9日間の連続休暇を取得できる制度です。
年に1回、4月～3月の間で全社員が取得することが可能です。
■仕事と介護の両立支援
介護休職、時短勤務／短日勤務、所定時間外勤務の免除、時間外勤務の制限
■キャリア支援
自己申告制度、社内公募制度、キャリアサポート面談、継続勤務支援制度
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勤務地
本社