年収

1,000万円〜1,800万円

勤務地

東京都

職務内容

■Finatextグループとは
Finatextグループは、「金融を"サービス"として再発明する」をミッションに掲げ、AIエージェント機能の実装を見据えた金融基幹システムの提供を通じて「組込型金融（エンベデッドファイナンス）」を可能にするFintech企業です。金融のDXを推進し、非金融事業者の金融サービスの参入障壁を下げることで、金融がもっと暮らしに寄り添う世の中の実現を目指しています。

金融サービスのあるべき姿をユーザー視点から見直し、パートナー事業者と共に新しい金融サービスを開発する「株式会社Finatext」、オルタナティブデータ解析サービスとデータAIソリューションの「株式会社ナウキャスト」、証券ビジネスプラットフォームを提供する「株式会社スマートプラス」、次世代型デジタル保険の「スマートプラス少額短期保険株式会社」、クレジットビジネスプラットフォームを提供する「株式会社スマートプラスクレジット」といった事業会社を擁しており、多様な事業に携われる機会がございます。

■提供しているソリューションに関して
現在、日本の多くの金融機関は、レガシーで重厚長大なシステムによって、デジタルな顧客体験を最適化するような改善が行えないという課題を抱えています。
こういった課題を抱える日本の金融システムを、モダンな環境（オンプレミス→クラウド）、技術（Go/コンテナ）、設計（モノリス→マイクロサービス）を使って作り直しています。
スタートアップながら、三菱UFJフィナンシャル・グループ、大和証券、MS&AD、日本生命などの日本を代表する企業とインフラ領域で協業し、高い評価を得ております。

■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。

■参考
・Finatextグループ、AIで金融ビジネスを再定義する「AIイネーブルメント」を本格始動
https://finatext.com/hd/news/20260213
・AI-ready SoRの時代へ
https://note.com/ryotafinatext/n/nb79665c549c3
・FinatextグループのAI戦略を完全解説
https://note.com/fozzhey/n/nc7b681faabf6

■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

【その他】
・Snowflake の年一度の最大のイベント Data Cloud Summit に参加して情報収集を行いました。
https://note.com/mugumugu63/n/n3cbb2cc01170
・Data Platform Engineering チームの紹介をしている記事です。
https://note.com/kevinrobot34/n/na74874a44b0f
・ナウキャスト、Snowflakeサービスパートナー「Select」に認定いただきました。
https://nowcast.co.jp/news/20241022/
・Snowflakeの「Industry Solution Partner of the Year」を受賞
https://nowcast.co.jp/news/20250912/
・Finatextホールディングス、VP of Data & AIに大野巧作 / Kevin が就任
https://finatext.com/hd/news/20251021
・大野（Kevin）が「2026 Snowflake Data Superhero」に選出
https://finatext.com/hd/news/pYa0o88X

■メンバー紹介
・大野巧作(データエンジニア / VP of Data & AI )
東京大学大学院理学系研究科を修了後、2020年4月に株式会社ナウキャスト入社。
POSデータのパイプライン構築や分析に携わり、2024年からはデータ分析基盤開発チームのリーダーとしてAWSやSnowflakeを活用したクラウド環境の整備や技術検証を主導。
2025年10月、株式会社FinatextホールディングスのVP of Data & AI に就任。
Kaggle Competition Masterで、複数の機械学習コンペで入賞実績あり。
「2026 Snowflake Data Superhero」に選出。
テックブログ：https://zenn.dev/kevinrobot34

・田島(取締役CTO/CISO)
新卒でVOYAGE GROUP（現 CARTA HOLDINGS）に入社し、システム本部にて全社のインフラを全般的に担当した後、セキュリティチームの立ち上げを経験。
2019年2月にFinatextに入社し、プラットフォームチームのリードエンジニアとしてグループ全体のシステムおよびセキュリティ体制の構築・運用を牽引。
2022年6月、Finatextホールディングスの取締役CTO/CISOに就任。CISSP/OSCP/OSWE保有。
インタビュー記事：https://note.com/finatext/n/ne34953d50264

勤務
固定みなし時間制・事業場外みなし労働制・役割経験により専門型裁量労働を適用（みなし労働時間8時間）
※固定残業時間40時間を含む

企業名

株式会社ナウキャスト

本社所在地

東京都千代田区九段北1－8－10住友不動産九段ビル 9 階

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険雇用保険厚生年金労災保険

休日休暇

有給休暇（入社月に応じた日数を、入社時に付与）,連続休暇（年次有給休暇とは別に最大で連続5日間の休暇）,年末年始休暇（12/30～1/3）,慶弔休暇,特別休暇

情報更新日

2026/04/09

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

1,000万円〜1,800万円

リモートワーク

平均年齢

31歳

ポジションの魅力

AI×データ基盤の最先端フロンティア:
MCP（Model Context Protocol）という最新プロトコルを全社規模で実戦投入し、AIエージェントが実際の金融業務を動かす環境をゼロから構築できます。生成AIを「単に触る」フェーズを超え、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設計・実装する、業界屈指の挑戦が可能です。
CTO直下の少数精鋭チームで圧倒的な裁量:
配属先の「AI+チーム」はCTO直下の独立組織であり、意思決定が極めて速く、最新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。スタートアップらしい高い自律性の中で、グループ全体の技術スタックを横断的にリードできます。
高密度・高難度な金融データへの挑戦:
金融事業やオルタナティブデータ（POSデータ・クレジットカード決済データ・位置情報データなど）といった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」という最高難度の課題に挑戦できます。日本銀行や内閣府も参照するマクロ指数など、社会的影響力の高いデータを扱えます。
三菱UFJFGや大和証券など大手と協業する実績ある事業基盤:
東大発スタートアップとして設立され、Snowflakeサービスパートナー「Select」認定やSnowflake「Industry Solution Partner of the Year」受賞など、業界内での高い評価と実績を持ちます。三菱UFJフィナンシャル・グループ、大和証券、MS&AD、日本生命といった大手企業との協業実績があります。
優秀なメンバー・知的刺激に富んだ環境:
Kaggle Competition Masterを保有し「2026 Snowflake Data Superhero」に選出されたVP of Data & AI（大野）をはじめ、東大・京大大学院出身者や、野村総合研究所・アクセンチュア等出身の優秀な人材が集まっています。金融・データ・AI領域の第一線で活躍するメンバーと日常的に切磋琢磨できます。

必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

データ基盤の設計・構築経験（ETL/ELTパイプライン、データウェアハウス等）
Pythonを用いたデータエンジニアリング実務経験
クラウド環境（AWS / Google Cloud / Azure）での開発・運用経験
LLM・生成AIを活用したシステム開発またはアーキテクチャ設計の知見
Snowflake / dbt / Airflow 等のモダンデータスタック利用経験
セキュリティを考慮したAI基盤またはデータ基盤の設計・運用経験

必須スキル（ソフト）

自律的な課題設定・推進力:
少数精鋭のCTO直下チームであるため、指示待ちではなく自ら課題を発見し、設計から実装まで主体的に推進できることが求められます。
複雑なドメイン知識を咀嚼する知的探求心:
金融事業特有の複雑なルールやデータ構造を理解し、AIや基盤設計に落とし込む力が必要です。専門知識を貪欲に吸収しようとする姿勢が重視されます。
高いセキュリティ意識・ガバナンス感覚:
金融機関を顧客に持つ企業として、高いセキュリティ基準への理解と、サンドボックス環境やガバナンス機能の実装に対する責任感が求められます。
技術変化への柔軟な適応力:
MCPをはじめとする最新プロトコルや生成AIモデルが急速に進化する領域のため、新しい技術を素早くキャッチアップし実務に適用できる学習適応力が必要です。
跨組織のコミュニケーション・巻き込み力:
グループ全体の生産性向上を目的とするチームのため、各事業会社・各チームとの連携を円滑に進め、技術的な提案を分かりやすく伝えられるコミュニケーション能力が求められます。

歓迎スキル

MCPやLLMオーケストレーションの実装経験:
Model Context Protocolを用いた社内SaaS・DBとLLMの接続や、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の経験があると即戦力として活躍できます。
Snowflake・dbt・Airflowを活用したデータ基盤開発の実績:
同社が採用しているモダンデータスタックの実務経験者は、スムーズにプロジェクトに参画できます。
金融業界・Fintechドメインの知見:
金融機関のシステム特性やコンプライアンス要件への理解があると、AIや基盤設計の議論をより深いレベルで進めることができます。
Terraform等のIaCを用いたインフラ管理経験:
クラウドインフラをコードとして管理・自動化した経験は、スケーラブルなAI基盤構築において即座に活かせます。
機械学習・データサイエンスの基礎知識:
Kaggleや業務でのMLモデル構築経験など、データ分析・機械学習に関する知識があると、LLMの評価基盤設計やデータパイプライン設計の質が向上します。

この求人で得られるスキル

金融×AIの高度なアーキテクチャ設計力:
高セキュリティ基準の金融環境下でのAI基盤設計・ガバナンス実装を経験することで、Fintech・エンタープライズ領域で希少価値の高いアーキテクト能力を習得できます。
LLMオーケストレーション・MCP実装の実践知識:
最新プロトコルであるMCPを全社規模で実戦投入する環境の中で、AIエージェント統合・評価パイプライン構築のスキルを体系的に習得できます。
モダンデータスタックの高度な運用ノウハウ:
Snowflake・dbt・Airflowを金融グレードのデータに対して運用する実践経験を通じて、データプラットフォームエンジニアとしての市場価値を大幅に高められます。
金融ドメイン知識とデータ利活用の深い理解:
オルタナティブデータ（POSデータ・クレカ決済データ等）を扱う中で、金融経済データの特性・活用方法についての実践的な知識を身につけられます。
生成AIの全社導入・推進のプロジェクトマネジメント経験:
CTO直下チームとして全社員の生産性向上を牽引することで、AI導入の組織的推進・変革マネジメントのリーダー経験を積むことができます。

キャリアマップ

現在
データAIプラットフォームスペシャリスト MCPやLLMオーケストレーション、Snowflakeなどのモダンデータスタックを深掘りし、グループの技術的な柱となる専門家として活躍。AI基盤設計や評価パイプライン構築のエキスパートポジションへ成長します。
テックリード / アーキテクト AI+チームやデータプラットフォームチームのテックリードとして、設計方針の決定や若手エンジニアのメンタリングを担います。金融×AIの複合ドメインで希少価値の高いアーキテクトとしての地位を確立します。
VP of Data & AI / VPoE 大野（Kevin）氏が就任したVP of Data & AIのように、データ・AI戦略の統括責任者としてグループ全体の技術方向性を牽引するポジションへのキャリアアップが見込めます。Fintech業界内でのエグゼクティブとしての市場価値が高まります。
起業・独立 / 他社CTO・CDO Fintech×データAI領域の貴重な実践経験と人脈を活かして、スタートアップのCTO・CDOとして招聘されるか、自ら起業するキャリアパスも視野に入ります。業界内でのプレゼンスを確立することができます。

AI 口コミまとめ

ナウキャストおよびFinatextグループは、東大発スタートアップとして少数精鋭の優秀なメンバーが集まっており、裁量が大きくチャレンジングな環境との評価が見受けられます。リモートワーク活用や柔軟な勤務体系など、働き方の自由度は高い傾向があります。一方でスタートアップフェーズにあるため、給与水準については大手企業と比較するとやや抑制気味との声もあります。口コミ数がまだ少ない段階のため、個人差が大きい可能性があります。

【ポジティブな評価】
1. 裁量・成長環境: CTO直下チームや少数精鋭体制のもと、意思決定の速さと大きな裁量が評価されています。金融×データ×AIという高度な技術領域での実践経験を積める点が魅力として挙げられています。
2. 働き方の柔軟性: 必須出社日数を定めず、フルリモートや時短・週4日勤務なども対応しているなど、ライフスタイルに合わせた柔軟な働き方が可能との情報がありま...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り378文字)

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※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。

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