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。

【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

TypeScript

Python

FastAPI

React

Excel

【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し金融領域へピボット、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。

現状は顧客ごとの帳票・業務ルールに合わせた対応が多く、まず価値を出すことを優先してきました。
ここから先は、顧客導入で得られた知見をもとに 「個別対応→共通化／基盤化」へ移行し、スケールするプロダクトへ作り替えることがテーマになります。

▍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
本ポジションでは、顧客価値を出し続けながら、プロダクトを“運用に耐える仕組み”としてスケールさせる技術判断を担っていただきます。
・個別要望を吸収できる拡張性の高いアーキテクチャ設計
・監査・正確性が求められる金融業務に耐えるための設計原則／品質基盤の整備
・顧客導入で増えがちな“例外”を、プロダクトに還元していく共通化・リアーキの推進
・技術選定・設計・実装のバランスを取りながら、チームの開発生産性を引き上げる

▍具体的な業務内容
・顧客要望と中長期のプロダクト方針を踏まえた アーキテクチャ設計／技術選定
・個別対応が積み上がる中での データモデル／業務ロジックの再設計（共通化・基盤化）
・監査・正確性要件を満たすための 品質設計（バリデーション方針、監査ログ設計、エラーハンドリング方針）
・FastAPI（Python）バックエンドの 境界設計・責務分割・リファクタリング、運用に耐えるAPI設計
・React/TypeScriptフロントエンドの 状態管理・権限制御の設計方針、画面実装のスケール戦略
・生成AIを業務フローに組み込む上での 前提設計／検証手順／回帰評価 を含めた開発プロセス整備
・（志向に応じて）CI/CD・テスト戦略・運用設計の強化、テックリードとしての推進

▍このポジションのポイント
・導入済プロダクトを、スケールする「本物のプロダクト」へ作り替えるフェーズ（0→1の次、1→10の設計が主戦場）
・顧客価値と技術負債のバランスを取りながら、リアーキ／共通化を意思決定できる裁量
・生成AIを「機能」ではなく、監査・再現性・運用を前提にした業務基盤として組み込める
・経営・事業に近い距離で、技術投資が事業価値に変わる瞬間を作れる

▍その他トピック
・ 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！
https://note.com/daisuke_yamada/n/n9e9f5e30a621?sub_rt=share_pw

フルスタックエンジニア

テックリード

MySQL

Docker

Claude

Gemini

ChatGPT

Vitest

GitHub Actions

Sentry

Cypress

Jira

【東大経済×トロント大CS｜2人目エンジニア】経営直下で、Financial生成AIエージェントの設計・開発をリードするシニアフルスタックエンジニア / Tech Lead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。

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）

Material-UI

Tailwind CSS

TanStack Query

DynamoDB

Lambda

【東大経済×トロント大CS｜2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！

・ https://note.com/daisuke_yamada/n/n9e9f5e30a621?sub_rt=share_pw （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）
・金融業界の非効率な業務を改善するため、手作業で行われているExcelでのデータ管理・解析業務を、生成AIを活用したクラウドベースの弊社プロダクトに移行する開発に携わっていただきます。
・FastAPIとReactを用いたWebアプリケーションを開発し、煩雑な業務フローをデジタル上で完結させることで、生産性向上に貢献することを目的としています。
・生成AIを駆使し、少数精鋭チームで大手金融機関向けAIプロダクトをリードいただきます。 顧客ごとに担当を持ち、ニーズを起点にした設計・開発・改善を主体的に進めてもらう役割です。
・上記を具体化するため、FastAPI（Python）でのAPI／認証／バッチ、Reactでの業務UI／状態管理、RBAC・監査ログ・テスト／CI などを“現実的なやり方”で整え、人の手に依存したExcel運用を安全にプロダクト化していきます。

【東大経済×トロント大CS】Financial生成AIエージェント開発を経営直下でリード｜フルスタック

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【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

【東大経済×トロント大CS｜2人目エンジニア】経営直下で、Financial生成AIエージェントの設計・開発をリードするシニアフルスタックエンジニア / Tech Lead募集！

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