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株式会社ナウキャスト

株式会社ナウキャスト

208.LLMエンジニア

年収

700万円〜1,500万円

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。

■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業やデータ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。

■募集する背景
ナウキャスト（Finatextグループ）は、各ユニットにおいてLLM（大規模言語モデル）を活用し、業務の効率化や新たな価値創出を目指しています。

現在、新事業の立ち上げや全社的なAI活用組織「AI+（エーアイ・プラス）」の始動など、生成AIを軸とした変革が加速しています。
各プロジェクトをさらに推進するため、生成AI・LLMに精通し、業務課題に特化したAIシステムの開発やAI基盤構築に挑戦したいエンジニアを募集します。

具体的には以下いずれかの配属を想定しております。
※配属先はご経験、スキル、およびキャリアのご希望を踏まえた上で、選考を通じて決定いたします

■業務の概要
①生成AIを用いたプロダクト (Data AI Solution事業)
2024年4月に始動した新事業ユニットです。
生成AIを活用したデータ基盤の構築や、クライアントの業務課題を解決するカスタムシステムの開発を推進しています。
<具体的な業務内容>
・LLMを活用した業務システムの設計・開発
・生成AIを活用したデータ基盤の構築
・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援
<関わるサービス>
・Finatext Advisory Assistシリーズ
　資産運用業務に特化した営業支援基幹システム
　1stパーティーデータ × 基幹システム × 生成AIを融合し、金融機関の営業業務の高度化と効率化を実現
　https://nowcast.co.jp/news/20240419/
　https://nowcast.co.jp/news/20240905/
　https://finatext.com/news/20250404/
・MCPプロダクト（新規立ち上げ）
　組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発。
　金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中です。
　https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast

②商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト (Real Estate Unit)
2024年3月に新規事業として不動産業界向けのデータ活用プロダクトを展開。マイソク（物件概要書）の読み取り、ショッピングセンターのスクレイピング、営業自動化などの分野でLLMを活用していただきます。
<具体的な業務内容>
・不動産業界向けプロダクト（マイソク読み取り・SCスクレイピング・営業自動化など）の開発
・LLMを活用した不動産データ解析および営業支援システムの開発
・新規プロダクトにおける生成AIの活用検討・実装
<関わるサービス>
・「DataLens店舗開発」
　人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
　https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property
・「DataLensオフィス営業」
　AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
　https://lp.datalenshub.com/office

③投資家向けソリューション (Financial Reserch Unit)
オルタナティブデータを軸としたデータサービス事業を展開するユニット。
機関投資家向け個別銘柄分析サービス「AlternaData」や民間統計サービスを提供。現在はAIを活用し、投資家の意思決定や業務プロセスの高度化支援へと領域を拡大しています。
<具体的な業務内容>
・LLMを活用した決算説明資料等からの定量指標の抽出、およびデータパイプラインの構築
・決算速報レポートの自動生成（IR支援、Paid Research向け）
・投資判断に有用なデータ（ECサイトの商品単価や予約サイトの待ち時間等）のスクレイピング・構造化
・Excel等の財務モデルとAIを連携させたレポーティング業務の自動化

④法人関連データの収集・構造化・プロダクト化 (Data Holder Unit)
法人関連データへの社内外からのニーズ増加に伴い、内製によるデータ収集・構造化を推進し、高頻度・高精度なデータプロダクトの提供を目指しています。
有価証券報告書や適時開示などのPDF/XBRLや企業HP等からの情報を抽出するミッションを、「LLMを情報の構造化における手段」と定義し、専属でデータパイプラインの設計・運用を担うエンジニアを募集しています。
<具体的な業務内容>
・データパイプライン構築： スクレイピングやOCR、LLMを組み合わせ、非構造化データ（有価証券報告書・適時開示・Webページ等）から情報を抽出・構造化するETL基盤の設計・運用
・LLMOps/品質監視： LLMの確率的な出力に対する精度評価システムの構築および、モデル更新時の精度変化を継続的にモニタリングする監視体制の整備
・品質保証の仕組み化： オペレーターによるチェックとAI自動評価を連携させ、大規模なデータ抽出における信頼性と効率性を両立する仕組み作り

⑤Finatextグループ
下記いずれかの自社開発SaaSプロダクトに携わっていただきます。
・証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」
・SaaS型デジタル保険システム「Inspire」
・SaaS型クレジット基幹システム「Crest」

■その他プロジェクト事例
エンタープライズ企業との共創による実運用フェーズの生成AIプロジェクトにも多数取り組んでいます。
・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発
https://nowcast.co.jp/news/20240731
・ナウキャスト、エムエスティ保険サービスの社員専用生成AI環境「AI-MO」を構築
https://nowcast.co.jp/news/20250716/
・ナウキャスト、東京海上アセットマネジメント社員専用の生成AIアプリケーション 「TMAM AI」を開発
https://nowcast.co.jp/news/20250819/
・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発
https://nowcast.co.jp/news/20260107/
・ナウキャスト、三菱地所の全社データ分析基盤「SoDA」に生成AI駆動型のアプリケーション開発環境を構築
https://nowcast.co.jp/news/20260218/

■社員インタビュー
・刺激のある環境で成長速度を加速したい。裁量のある環境で挑戦し、視座を高めるLLMエンジニア
https://finatext.com/recruit/finalog/interview_ikeda

■ポジションの魅力
◎AI/LLMの専門性を深められる環境
・社内AI基盤構築や顧客向けプロダクト開発など、生成AI・LLM案件に集中できるポジションです。
・AIを単なるRAGやテンプレート用途にとどめず、業務課題に特化したAIシステムの開発に注力できるほか、MCP、AIエージェント、長期メモリー、コンテキストエンジニアリングなど最先端技術にも直接携われます。
◎フルスタック×裁量のある技術環境
・データ基盤・クラウドインフラ整備、AI統合基盤構築、生成AIシステム開発まで一気通貫で担当可能です。
・ゼロレガシーなデータプラットフォームを活用し、技術的制約に縛られず最適なAIアーキテクチャを設計・実装できます。金融など精度が求められる業界での本番導入経験も積めます。
◎AI活用の高度化に挑戦
・LLM/NLPやDocument AIに特化したチームの知見を共有しつつ、Human in the LoopやAIフロー設計の改善に主体的に関われます。
・AIを活用した業務自動化や分析支援など、実務レベルで高度なAI活用に挑戦できます。
◎柔軟な働き方と学習支援
・フルリモート可、裁量労働制、年間12万円の学習支援制度や住宅手当などスキルアップと働きやすさを両立できます。

■技術スタック
Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

■メンバー
・片山 燎平(取締役/Data AI Solution事業責任者)
大阪大学電子情報工学科で統計的因果推論を研究。
卒業後、野村総合研究所に入社し、システム開発やデータ分析業務に従事。
2017年にナウキャスト入社。MLエンジニアとして機関投資家の投資銘柄予測モデルを構築などを行う。
その後、オルタナティブデータを用いた投資分析サービスの事業責任者を経て、2024年4月にData AI Solution事業責任者に就任、
同年6月からナウキャスト取締役。
テックブログ：
https://techblog.finatext.com/nowcast-data-engineering-introduction-a7f643d1276c
https://zenn.dev/fozzhey

・池田遼太郎(LLMエンジニア)
東京工業大学にて経営工学を専攻。
学部を卒業後、パーソルプロセス&テクノロジー株式会社に入社し人事系SIerのフルスタックエンジニアとして従事。
生成AI関連のプロジェクトに複数携わり興味を持ち、さらなるスキルアップを図るためLLMエンジニアとしてナウキャストに入社。
テックブログ：https://zenn.dev/shilla

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 想定給与
700万円〜1,500万円
リモートワーク リモートワーク
-
平均年齢 平均年齢
31歳
ポジションの魅力
  • 生成AI・LLM専門性を深められる環境:
    社内AI基盤構築から顧客向けプロダクト開発まで、生成AI・LLM案件に集中できるポジションです。RAGやテンプレート用途にとどまらず、MCP・AIエージェント・長期メモリー・コンテキストエンジニアリングなど最先端技術に直接携われます。
  • フルスタック×高裁量な技術環境:
    データ基盤・クラウドインフラ整備からAI統合基盤構築・生成AIシステム開発まで一気通貫で担当できます。ゼロレガシーなデータプラットフォームを活用し、技術的制約に縛られず最適なAIアーキテクチャを自ら設計・実装できます。
  • 金融×AIの実務本番導入経験:
    ニッセイアセットマネジメント・東京海上アセットマネジメント・大和アセットマネジメント・三菱地所など、国内大手エンタープライズ企業との実運用フェーズの生成AIプロジェクトに数多く携われます。精度が強く求められる金融業界での本番導入経験を積めます。
  • 学習支援・住宅手当など充実した福利厚生:
    年間12万円の学習支援制度により、最新AI技術のキャッチアップコストを会社がサポートします。住宅手当・1円無償ストックオプション・出産お祝い金50万円など、スキルアップと生活の安定を両立できる制度が整っています。
  • 東大発スタートアップ×Finatextグループの成長環境:
    オルタナティブデータのリーディングカンパニーである東大発スタートアップで、Finatextグループ全体でAIネイティブ化を推進しています。全社AI活用組織「AI+（エーアイ・プラス）」の始動など、生成AIを軸とした変革の中心に立てるポジションです。
必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・知識が求められます。


  • Pythonを用いたバックエンド開発経験
  • LLM・生成AIを活用したシステム開発経験（RAG・プロンプトエンジニアリング等）
  • AWSまたはGoogle CloudまたはAzureを用いたクラウドインフラ構築経験
  • データパイプライン・ETL基盤の設計・開発経験
  • REST API設計・開発経験
必須スキル（ソフト）
  • 課題解決への主体性:
    業務課題を自ら定義し、LLM・生成AIを活用した解決策を設計・実装まで推進できる自律的な姿勢が求められます。
  • 技術変化への適応力:
    生成AI・LLM領域は日進月歩の変化が激しいため、最新の研究動向や新技術をキャッチアップし続ける学習意欲と適応力が必要です。
  • ビジネス課題の理解力:
    金融・不動産・投資など各ドメインの業務課題を正確に把握し、技術的な解決策に落とし込む「ビジネスとテックの翻訳力」が求められます。
  • 品質・精度へのこだわり:
    金融などの精度が強く求められる業界での本番導入を担うため、LLMの確率的な出力に対しても品質保証・精度評価の仕組みを設計・運用できる責任感が必要です。
  • チームでの協調性と情報共有力:
    LLM/NLPやDocument AIに特化したチームと連携しながら、Human in the LoopやAIフロー設計を共同で改善していく協調性と、積極的な情報共有姿勢が求められます。
歓迎スキル
  • LLMOps・品質監視の経験:
    LLMの出力精度評価システムの構築や、モデル更新時の精度変化を継続的にモニタリングする監視体制の整備経験があると活躍の幅が広がります。
  • AIエージェント・MCPの実装経験:
    AIエージェントの設計・開発やMCP（Model Context Protocol）を用いたシステム構築の経験は、新規プロダクト開発において特に歓迎されます。
  • Snowflake・dbt・Airflowなどのデータ基盤ツール経験:
    SnowflakeやRedshiftなどのDWH、dbtやAirflowを用いたデータパイプライン構築経験があるとデータ基盤構築業務でも即戦力となれます。
  • 金融業界・不動産業界の業務知識:
    資産運用・機関投資家・不動産DXなど、各ユニットのドメイン知識があると、業務課題の深い理解と高品質なAIシステムの開発に直結します。
  • フロントエンド開発経験（Vue.js / React）:
    LLMを活用したシステムのUI実装まで担える方は、フルスタックエンジニアとして更に高い評価を受けられます。
この求人で得られるスキル
  • エンタープライズ向けLLMシステムの設計・実装スキル:
    金融機関・大手事業会社向けの本番運用AIシステム開発を通じて、精度・セキュリティ・ガバナンスを考慮したエンタープライズグレードのLLMアーキテクチャ設計力が身につきます。
  • LLMOps・AIシステムの品質管理スキル:
    LLMの確率的な出力に対する精度評価システムの構築や、モデル更新時の継続的モニタリング体制の整備を通じて、AIシステムの品質を安定運用するためのLLMOpsスキルが習得できます。
  • オルタナティブデータ活用・データ基盤構築スキル:
    POSデータ・クレジットカードデータ・位置情報データなど多様なオルタナティブデータを扱い、Snowflake・dbt・Airflow等を用いた大規模データ基盤の設計・運用ノウハウを習得できます。
  • 最先端AI技術（AIエージェント・MCP・長期メモリー）の実装スキル:
    MCPゲートウェイ開発やAIエージェント設計など、業界最先端の生成AI技術を実務レベルで実装する経験を通じて、市場価値の高いAI専門スキルを磨けます。
  • 金融ドメイン知識×AIの複合スキル:
    資産運用業務支援・投資判断支援・IR自動化など、金融業界特有のユースケースに対してAIを活用する経験を通じ、希少性の高い「金融×AI」の専門人材としてのキャリアを形成できます。
キャリアマップ
  • 現在
  • シニアLLMエンジニア エンタープライズ向けAIシステムの設計・開発をリードし、LLMOpsや品質評価基盤の整備など技術的難易度の高い領域を担う専門家として活躍します。複数プロジェクトの技術的な意思決定を担うポジションです。
  • AIアーキテクト / テックリード AI統合基盤全体のアーキテクチャ設計や技術戦略の策定を担い、チームの技術方向性をリードします。MCP・AIエージェント・LLMOpsなど最先端技術の組織への展開を推進する役割です。
  • Data AI Solutionプロダクトマネージャー 生成AIプロダクトの企画・開発・事業推進を一手に担うポジションです。技術的バックグラウンドを活かしながらビジネス側にも踏み込み、新規プロダクトの0→1フェーズを牽引できます。
  • AI事業責任者 / 取締役 Finatextグループ内でAI活用組織「AI+」などの全社的な取り組みをリードする事業責任者・経営幹部へのキャリアパスです。現取締役のData AI Solution事業責任者のように、エンジニアからの経営参画実績もあります。
AI 口コミまとめ
口コミサイトの集計データによれば、ナウキャスト・Finatextグループは裁量の大きさとフレキシブルな働き方への評価が高く、エンジニアがオーナーシップを持って働ける環境が魅力とされています。スタートアップならではの成長スピードと、充実した子育て支援・学習支援制度が特に好意的に受け止められています。一方で、組織規模がまだ小さく口コミ件数自体が少ないため、評価の信頼性には一定の留保が必要です。全体的には、自律型のエンジニアにとって働きがいのある環境と評される傾向があります。

【ポジティブな評価】
1. 働き方の柔軟性: 裁量労働制とリモートワーク・ハイブリッド・出社型の3タイプ選択制により、ライフスタイルに合わせた働き方が実現できるとの声が多い。業務開始・終了時間も柔軟に調整可能で、保育園の送迎など育児との両立もしやすいと評価されている。
2. 裁量とオーナーシップ: 部署・部門を設けないフラットな組織構造と「アロケーションマップ」による責任の明確化により、若手でも大きな裁量を持ってプロジェクトに関われる点が高く...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り444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。