株式会社リモディ

金融機関に残る「紙/PDF/Excel中心の業務」を、生成AIを活用した自社クラウドプロダクトへ移行する開発に携わっていただきます。
教育領域からスタート、その後金融機関向けプロダクトへピボットし、現在はいくつかの大手金融機関での導入・運用が進んでいるフェーズです。
現状はエンジニア人数が限られているため、顧客ごとの要望を起点に
「まず動かす」「実運用に耐えさせる」実装力そのものが事業前進に直結する段階にあります。

▍プロダクトの現在地・今後の展望
＜現在地＞
・大手金融機関において、実際の業務で利用されるプロダクトとして導入が進行中
・顧客ごとの帳票・PDF・Excel構造や業務ルールに合わせた個別対応が多く、
　「共通化よりも、まず価値を出す」ことを優先している段階
・生成AIを用いた非構造化データ処理を、監査・正確性が求められる金融業務に耐える形で実装・改善している最中

＜今後の方向性＞
・顧客対応で得られた知見をもとに、以下を進めていく構想
　- 業務ロジック・データ構造・処理フローを整理
　- プロダクトとしての共通化／基盤化
・「人の手で回していたExcel業務」を、再現性・拡張性のあるシステムへ置き換えていくフェーズへ段階的に移行予定
・生成AIについても、PoCや検証止まりではなく、業務フローの一部として安定運用できる形で組み込むことが前提

【募集ポジション】
本ポジションは、自社AIプロダクト（ソフトウェア＋AIエージェント）のバックエンドを担うエンジニアの募集です。技術スタックは、バックエンドがGo / Python（FastAPI）、DBがMySQL、インフラがAWS（ECS、Lambda、S3、DynamoDB等）、フロントエンドがReact / TypeScriptです。
担当領域はバックエンドに専念していただきます。仕様書を受け取って実装するだけの役割ではなく、金融機関の業務要件を理解した上で、AIエージェントを組み込んだ業務システムの設計・実装・運用を担い、使われ方を見て磨き込んでいただきます。

【仕事内容】
・Go / Python（FastAPI）による自社プロダクトのバックエンド設計・開発
・AIエージェントと業務ロジックを組み合わせた処理フローの設計・実装
・LLMの出力を業務品質に引き上げる仕組みの実装：検証ロジック、人の確認を挟むワークフロー、修正結果のフィードバック
・金融業務データのモデリングと、MySQL / DynamoDBを用いたデータ設計
・失敗時の再実行性・冪等性・トレーサビリティを考慮した、堅牢なバッチ・非同期処理の設計
・監査に耐えるログ・権限管理など、金融機関に求められる統制要件の実装
・AWS上でのインフラ構成・デプロイ・運用改善
・フロントエンドチームへのAPI提供と、パフォーマンス・信頼性の改善

【このポジションの面白さ】
LLMを組み込んだシステムの設計には、まだ確立された正解がありません。確率的なコンポーネントを、誤りが許されない業務にどう安全に載せるか。この問いに対する設計判断の一つひとつが、そのまま業界の先例になります。
そして、一社の中で作った仕組みは、その一社で終わります。ここで作るシステムは、複数の金融機関の中で毎日動き続け、この領域の業務の次の標準になり得ます。何十年もExcelと人手だった場所の、次の土台を自分が設計する仕事です。

【入社後90日のイメージ】
・最初の2週間：プロダクトと顧客業務を集中的に吸収します。設計判断の経緯はドキュメントとして蓄積されており、AIに聞きながら追いつける環境です
・1〜2カ月目：既存機能の改善テーマを持ち、設計から実装・リリースまでを一巡します。本番で動く処理の責任範囲を段階的に広げていただきます
・3カ月目：新規機能のバックエンドを主担当として設計・実装します。決裁を待つ工程はありません。決めて、翌週には動きます


バックエンドエンジニア

TypeScript

Python

FastAPI

React

DynamoDB

MySQL

Claude Code

Lambda

【東大経済×トロント大CS｜３人目エンジニア】経営直下で、Financial生成AIエージェントの開発・実装をリードするバックエンドエンジニア募集！

金融機関に残る「紙/PDF/Excel中心の業務」を、生成AIを活用した自社クラウドプロダクトへ移行する開発に携わっていただきます。
教育領域からスタート、その後金融機関向けプロダクトへピボットし、現在はいくつかの大手金融機関での導入・運用が進んでいるフェーズです。
現状はエンジニア人数が限られているため、顧客ごとの要望を起点に
「まず動かす」「実運用に耐えさせる」実装力そのものが事業前進に直結する段階にあります。

▍プロダクトの現在地・今後の展望
＜現在地＞
・大手金融機関において、実際の業務で利用されるプロダクトとして導入が進行中
・顧客ごとの帳票・PDF・Excel構造や業務ルールに合わせた個別対応が多く、
　「共通化よりも、まず価値を出す」ことを優先している段階
・生成AIを用いた非構造化データ処理を、監査・正確性が求められる金融業務に耐える形で実装・改善している最中

＜今後の方向性＞
・顧客対応で得られた知見をもとに、以下を進めていく構想
　- 業務ロジック・データ構造・処理フローを整理
　- プロダクトとしての共通化／基盤化
・「人の手で回していたExcel業務」を、再現性・拡張性のあるシステムへ置き換えていくフェーズへ段階的に移行予定
・生成AIについても、PoCや検証止まりではなく、業務フローの一部として安定運用できる形で組み込むことが前提

【募集ポジション】
本ポジションは、自社AIプロダクト（ソフトウェア＋AIエージェント)のフロントエンドを担うエンジニアの募集です。技術スタックは、フロントエンドがReact / TypeScript、バックエンドがGo / Python、インフラがAWSです。
担当領域はフロントエンドに専念していただきます。仕様書を受け取って画面を組むだけの役割ではなく、金融実務のユーザーが何を確認し、何を疑い、どこで判断しているかを理解した上で、AIの出力を安心して業務に使える体験として設計・実装し、使われ方を見て磨き込んでいただきます。

【仕事内容】
・React / TypeScriptによる自社プロダクトのフロントエンド設計・開発
・AI出力の検証体験の設計：根拠の提示、確信度の表現、元データとの差分表示、人による修正とそのフィードバックループ
・大量データを扱うテーブル・グリッドの高速描画と、キーボード中心の操作性の作り込み
・ユーザーの業務フローに沿ったUI/UXの設計と、コンポーネントへの落とし込み
・バックエンドが提供するAPIと連携する画面の実装（データ取得、エラー処理、ローディング設計）
・導入先ユーザーの利用状況・フィードバックをもとにした継続的な改善
・コンポーネント設計・型設計・テストによる、金融水準の品質担保

【このポジションの面白さ】
フロントエンドが「見た目の担当」ではなく、プロダクトの信頼性そのものを設計する最前線にあります。どこまでをAIに任せ、どこから人が確認するか。その境界線は、画面の上でしか引けません。
そして、一社の中で作った仕組みは、その一社で終わります。ここで作る画面は、複数の金融機関の中で毎日使われ続け、この領域の業務の「新しい標準的な風景」になり得ます。何十年もExcelだった場所の、次の画面を自分が決める仕事です。

【入社後90日のイメージ】
・最初の2週間：プロダクトと顧客業務を集中的に吸収します。設計判断の経緯はドキュメントとして蓄積されており、AIに聞きながら追いつける環境です
・1〜2カ月目：既存画面の改善テーマを持ち、設計から実装・リリースまでを一巡します。ユーザーの実際の使われ方に触れていただきます
・3カ月目：新規機能の画面を、ワイヤーフレームから主担当として設計・実装します。決裁を待つ工程はありません。決めて、翌週には動きます

フロントエンドエンジニア

Jira

GitHub

【東大経済×トロント大CS｜３人目エンジニア】経営直下で、Financial生成AIエージェントの開発・実装をリードするフロントエンドエンジニア募集！

金融機関に残る「紙/PDF/Excel中心の業務」を、生成AIを活用した自社クラウドプロダクトへ移行する開発に携わっていただきます。
教育領域からスタート、その後金融機関向けプロダクトへピボットし、現在は大手金融機関での導入・運用が進んでいるフェーズです。
https://note.com/daisuke_yamada/n/n9e9f5e30a621
（代表の山田がExcel世界大会2025 in LasVegasでベスト16になりました）
ロジックをどう構造化するかの考え方が、そのまま私たちの開発思想にも近いので覗いてみてください。

代表の山田がNHKに出演しました！
2026年5月17日㈰ NHK総合 23:50~00:10 (全国)
ドキュメント２０min.「□からのぞく世界」
https://www.web.nhk/tv/pl/series-tep-YN5YRJ9KP6/ep/4J2WML4Y91

【募集ポジション】
本ポジションは、不定形な業務文書などを対象に、AIが抽出したデータをより実務で使える形へ高めていくAI Engineerポジションです。
主業務は、モデルそのものの研究開発ではなく、AIの出力を評価し、正解データを整備し、誤り傾向を分析しながら、精度改善につながる仕組みを設計・実装していくことです。
〇不定形データ処理・情報抽出基盤の改善
・各種業務文書などから抽出されたデータを検証し、より安定して扱える形へ改善
・構造化しづらいデータを、AIやシステムで処理可能な形式へ整理
〇正解データ・評価データの設計
・AIの出力品質を高めるために、正解データ、学習用データ、評価用データを整備
・曖昧な業務判断を分解し、再現可能な判断基準やデータ仕様として言語化
〇生成AI・LLMの品質改善
・誤抽出、誤分類、誤判定の傾向を分析し、プロンプト、ワークフロー、データ設計、評価方法の改善へ接続
・必要に応じて、OCR、LLM、ルールベース処理を組み合わせた実運用レベルの改善を推進
〇プロダクト・仕様への接続
・他メンバーと連携しながら、業務要件をAIで扱える形に整理
・ご志向や適性に応じて、仕様検討やプロダクト改善にも関与

【職務内容】
・金融業界の非効率な業務を改善するため、不定形な書類等をAIで処理し、業務で活用可能なデータへ変換する仕組みづくりに携わっていただきます。
・単なる実装ではなく、AIの出力結果を評価し、正解データの整備、誤り傾向の分析、改善サイクルの構築まで一貫して担っていただくことを想定しています。
・LLMやOCR等を活用しながら、抽出精度、分類精度、データ整合性を高め、実務に耐える品質へ引き上げることを目的としています。
・また、業務上の曖昧な判断や例外処理を整理し、AIが再現しやすい形に落とし込むことで、継続的な品質改善とプロダクト価値向上をリードしていただきます。
・生成AIを駆使し、少数精鋭チームで大手金融機関向けAIプロダクトを前進させる中で、ニーズ起点の設計・改善を主体的に進めてもらう役割です。
・ご経験に応じて、データ設計、評価基盤整備、プロンプト改善、仕様検討、実装まで幅広く担っていただくことを期待しています。

自社サービス開発

CTO・CEOがカジュ面

BtoB

AI・LLMエンジニア

Gemini

Claude

ChatGPT

Notion

Slack

【東大経済×トロント大CS】Financial生成AIの品質改善を中核で支えるAIデータ設計ポジション

金融機関に残る「紙/PDF/Excel中心の業務」を、生成AIを活用した自社クラウドプロダクトへ移行する開発に携わっていただきます。
教育領域からスタート、その後金融機関向けプロダクトへピボットし、現在は大手金融機関での導入・運用が進んでいるフェーズです。
 https://note.com/daisuke_yamada/n/n9e9f5e30a621
（代表の山田がExcel世界大会2025 in LasVegasでベスト16になりました）
ロジックをどう構造化するかの考え方が、そのまま私たちの開発思想にも近いので覗いてみてください。

代表の山田がNHKに出演しました！
2026年5月17日㈰ NHK総合 23:50~00:10 (全国)
ドキュメント２０min.「□からのぞく世界」
https://www.web.nhk/tv/pl/series-tep-YN5YRJ9KP6/ep/4J2WML4Y91
現状はエンジニア人数が限られているため、顧客ごとの要望を起点に
「まず動かす」「実運用に耐えさせる」実装力そのものが事業前進に直結する段階にあります。

▍プロダクトの現在地・今後の展望
＜現在地＞
・大手金融機関において、実際の業務で利用されるプロダクトとして導入が進行中
・顧客ごとの帳票・PDF・Excel構造や業務ルールに合わせた個別対応が多く、
　「共通化よりも、まず価値を出す」ことを優先している段階
・生成AIを用いた非構造化データ処理を、監査・正確性が求められる金融業務に耐える形で実装・改善している最中

＜今後の方向性＞
・顧客対応で得られた知見をもとに、以下を進めていく構想
　- 業務ロジック・データ構造・処理フローを整理
　- プロダクトとしての共通化／基盤化
・「人の手で回していたExcel業務」を、再現性・拡張性のあるシステムへ置き換えていくフェーズへ段階的に移行予定
・生成AIについても、PoCや検証止まりではなく、業務フローの一部として安定運用できる形で組み込むことが前提

▍お任せしたい役割
当社プロダクトは、金融機関が扱う帳票・PDF・Excel等の非構造化データを、
・「正しく」
・「再現性高く」
・「監査に耐える形で」
システムに落とし込むことがコアです。
まずは顧客導入・運用を前に進めるために、以下の実装を中心に担っていただきます。

▍具体的な業務内容
・顧客要望に基づく新機能の実装・改善（業務UI/入力フロー/データ処理）
・FastAPI（Python）でのAPI開発（認証、バッチ、データ加工、外部連携など）
・React/TypeScriptでの業務画面の実装（状態管理、フォーム、テーブル、権限制御など）
・金融ドメイン特有の「1円の間違いも許されない」品質を満たすための改修（バリデーション、監査ログ、エラーハンドリング）
・生成AIを活用しながら、要件整理・設計・実装・改善を一貫して行い、大手金融機関向け業務プロダクトの開発を推進
・（志向に応じて）テスト整備、CI改善、運用改善へのチャレンジ

▍このポジションのポイント
・顧客ごとのカスタマイズをガンガン進める「実装量＝事業前進」フェーズ
・少数精鋭のため、裁量が大きい（仕様の詰め〜実装〜改善まで近い距離で回せる）
・生成AIを「触る」ではなく、既存機能へ組み込む観点が身につく
・ハイレベルなエンジニアと近い距離で働ける（自走前提／学びの密度が高い）

フルスタックエンジニア

Tailwind CSS

Material-UI

TanStack Query

Docker

Sentry

Cypress

GitHub Actions

Vitest

【東大経済×トロント大CS｜３人目エンジニア】経営直下で、Financial生成AIエージェントの開発・実装をリードするフルスタックエンジニア募集！

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