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【データ開発本部】AIエンジニア
2026/03/04(水) 更新
求人カテゴリー
マーケティング本部
職種
スペシャリスト職
キーワード
エンジニア、データ分析
配属部署
■データ開発本部について
配属先となる「データ開発本部」は2020年度に組成された戦略的部署で、中期経営計画の注力分野であるデータビジネス事業を推進しております。小売/メーカー/金融など様々な業界のビジネス課題に向き合い、キャッシュレスデータを活用した優良顧客分析/商圏分析/インバウンド分析/ダイレクトプロモーションの予測モデル構築/CDP構築・運用など、様々な取り組みを行うことでデータによるビジネス価値の創出を目指しております。
事業の推進スピードの向上を目的として、2024年4月よりアジャイル組織に移行しています。
※アジャイル組織:従来のピラミッド型の組織とは異なり、権限を分散させたフラットな組織構造を持ち、小さなチームが自律的に行動し、継続的な改善を行う組織
■データ開発本部体制について
「データビジネス」「社内AI/データ活用」「データ基盤」等の業務に応じたスクワッドで構成される、150名程度の組織(うち、約7割程度の社員が経験者採用入社)。
配属先となる「データ開発本部」は2020年度に組成された戦略的部署で、中期経営計画の注力分野であるデータビジネス事業を推進しております。小売/メーカー/金融など様々な業界のビジネス課題に向き合い、キャッシュレスデータを活用した優良顧客分析/商圏分析/インバウンド分析/ダイレクトプロモーションの予測モデル構築/CDP構築・運用など、様々な取り組みを行うことでデータによるビジネス価値の創出を目指しております。
事業の推進スピードの向上を目的として、2024年4月よりアジャイル組織に移行しています。
※アジャイル組織:従来のピラミッド型の組織とは異なり、権限を分散させたフラットな組織構造を持ち、小さなチームが自律的に行動し、継続的な改善を行う組織
■データ開発本部体制について
「データビジネス」「社内AI/データ活用」「データ基盤」等の業務に応じたスクワッドで構成される、150名程度の組織(うち、約7割程度の社員が経験者採用入社)。
仕事内容
当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、AIエンジニアの観点からご活躍いただきます。
当社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、生成AIを中心に活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。
【職務詳細】
■業務部門と連携したAIエージェント/RAG等の技術を用いたアプリケーション開発
・各部署のナレッジに特化したRAGアプリの設計・開発
・社内の業務フローに即したAIエージェントの設計・開発
・開発高速化を目的とした生成AIアプリケーションのテンプレート化
■生成AIアプリケーションのモニタリングによる継続的な評価・精度改善
・AIガバナンス対応のためのガードレール設計・構築
・継続的改善に向けたモニタリングの仕組み構築
・フィードバックに基づいた改善の実施
■アプリケーション安定提供のための適切なAIサービスの技術選定、基盤強化の企画
・AWSを中心とした利用サービスの選定
・マルチクラウドを見据えたAI活用環境の企画
【本ポジションの魅力】
・国内有数の決済データ:クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。
・ビジネスに直結:マーケティングやレコメンドなどの攻め領域、不正検知や与信審査などの守り領域など、様々なビジネスに直結する課題に取り組めます。ビジネスの上流~下流まで、一気通貫で取り組むことができます。
・幅広い技術:予測AI/生成AI関わらず、ビジネス課題を解決するために様々な技術を扱っています。特有の技術にとらわれることなく、日々新しい技術を取り入れ、業務活用することができます。
当社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、生成AIを中心に活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。
【職務詳細】
■業務部門と連携したAIエージェント/RAG等の技術を用いたアプリケーション開発
・各部署のナレッジに特化したRAGアプリの設計・開発
・社内の業務フローに即したAIエージェントの設計・開発
・開発高速化を目的とした生成AIアプリケーションのテンプレート化
■生成AIアプリケーションのモニタリングによる継続的な評価・精度改善
・AIガバナンス対応のためのガードレール設計・構築
・継続的改善に向けたモニタリングの仕組み構築
・フィードバックに基づいた改善の実施
■アプリケーション安定提供のための適切なAIサービスの技術選定、基盤強化の企画
・AWSを中心とした利用サービスの選定
・マルチクラウドを見据えたAI活用環境の企画
【本ポジションの魅力】
・国内有数の決済データ:クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。
・ビジネスに直結:マーケティングやレコメンドなどの攻め領域、不正検知や与信審査などの守り領域など、様々なビジネスに直結する課題に取り組めます。ビジネスの上流~下流まで、一気通貫で取り組むことができます。
・幅広い技術:予測AI/生成AI関わらず、ビジネス課題を解決するために様々な技術を扱っています。特有の技術にとらわれることなく、日々新しい技術を取り入れ、業務活用することができます。
必須スキル
【必須(MUST)】
・AIプロジェクトにおけるチーム開発のリード経験
・生成AI/RAG/AIエージェントを用いたプロトタイプアプリケーションの開発経験
・LLMや生成AIを活用したPoC・業務効率化の経験
・クラウドサービス(AWS/Azure/GCP)の構築経験(3年以上)
【歓迎(WANT)】
・自然言語処理技術を用いたLLMのモデル学習・開発経験(Ollama/Hugging Face/Transformers等)
・コンテナ技術(Docker/Podman等)を活用した開発経験
・データ分析・AIツール(Dataiku/Databricks/DataRobot/Snowflake等)の活用経験
・金融・決済ドメインの知識、または厳格なセキュリティ要件下での開発経験
・AIプロジェクトにおけるチーム開発のリード経験
・生成AI/RAG/AIエージェントを用いたプロトタイプアプリケーションの開発経験
・LLMや生成AIを活用したPoC・業務効率化の経験
・クラウドサービス(AWS/Azure/GCP)の構築経験(3年以上)
【歓迎(WANT)】
・自然言語処理技術を用いたLLMのモデル学習・開発経験(Ollama/Hugging Face/Transformers等)
・コンテナ技術(Docker/Podman等)を活用した開発経験
・データ分析・AIツール(Dataiku/Databricks/DataRobot/Snowflake等)の活用経験
・金融・決済ドメインの知識、または厳格なセキュリティ要件下での開発経験
休日/休暇
・(原則)週休2日制(土・日)
・祝日
・年末年始(12月30日~1月3日)
・有給休暇
-初年度、最高14日(入社日に応じて変動)
-次年度以降、20日
・特別休暇(慶弔休暇・子の看護等休暇・介護休暇・リフレッシュ休暇など)
・祝日
・年末年始(12月30日~1月3日)
・有給休暇
-初年度、最高14日(入社日に応じて変動)
-次年度以降、20日
・特別休暇(慶弔休暇・子の看護等休暇・介護休暇・リフレッシュ休暇など)
給与情報
・想定年収:600万円~1,500万円
・賃金形態:月給制
・月額基本給:300,000円~900,000円
・固定時間外手当:69,440円~128,440円
・賞与:年1回(6月)
・所定時間外労働:有(時間外労働の有無に関わらず30時間分の固定時間外手当を支給、30時間を超えた時間外労働については別途時間外手当を支給)
※管理監督者に該当する場合は、固定時間外手当の支給対象外
・賃金形態:月給制
・月額基本給:300,000円~900,000円
・固定時間外手当:69,440円~128,440円
・賞与:年1回(6月)
・所定時間外労働:有(時間外労働の有無に関わらず30時間分の固定時間外手当を支給、30時間を超えた時間外労働については別途時間外手当を支給)
※管理監督者に該当する場合は、固定時間外手当の支給対象外
待遇/福利厚生
・雇用形態:正社員(試用期間なし)
・社会保険:健康保険・厚生年金保険・雇用保険・労災保険
・給与更改:年1回(7月)
・通勤手当:会社規定に基づき支給 など
・社会保険:健康保険・厚生年金保険・雇用保険・労災保険
・給与更改:年1回(7月)
・通勤手当:会社規定に基づき支給 など
勤務時間
・所定労働時間:7時間30分(休憩60分)
・フレックスタイム制:有(コアタイムなし)
・フレックスタイム制:有(コアタイムなし)
選考プロセス
書類選考→面接(2回)→内定
※内定後~入社前に在籍確認のため以下書類をご提出頂きます。
①最終学歴にあたる出身校の卒業証明書(原本)
②直近お勤め先の在籍証明書(原本)
③源泉徴収票(原本)又は直近一カ月の給与明細写し
※内定後~入社前に在籍確認のため以下書類をご提出頂きます。
①最終学歴にあたる出身校の卒業証明書(原本)
②直近お勤め先の在籍証明書(原本)
③源泉徴収票(原本)又は直近一カ月の給与明細写し
キャリア採用比率
正規雇用採用者のキャリア採用比率は以下の通りです。
2022年度 44%
2023年度 70%
2024年度 52%
最終更新日:2025年4月1日
2022年度 44%
2023年度 70%
2024年度 52%
最終更新日:2025年4月1日
求人に関するインタビュー記事
勤務地
豊洲本社