職種
AI・LLMエンジニア年収
600万円 〜 900万円利用技術
- Python
- AWS
- BigQuery
- AWS Lambda
- Azure
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-05-13最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
プロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
GitHub Copilot, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, Gemini, Notion AI, MCP, OpenAI API
生成AI活用状況の詳細
Github Copilotによるコードの自動補完・生成を活用し、エンジニアの生産性を向上させています。また、Gemini、SlackAI、Microsoft Copilotや、社内WEBで安全に利用できる独自チャットボットも利用可能です。
業務効率化や顧客体験向上のために、全社的にAIの導入を進めています。
▼ 詳細は以下ページをご参照ください
https://recruit.wealthnavi.com/careers/engineering
業務効率化や顧客体験向上のために、全社的にAIの導入を進めています。
▼ 詳細は以下ページをご参照ください
https://recruit.wealthnavi.com/careers/engineering
仕事内容
▮ 募集背景
当社は創業以来、全自動で世界水準の資産運用を行うロボアドバイザー『ウェルスナビ』の開発・運営を通じて成長を続けてきました。2024年から始まった新NISA制度を追い風に『ウェルスナビ』をさらに強化・改善していくと同時に、資産運用だけではなく、個人が利用するさまざまな金融サービスについて総合的なアドバイスを提供し、一人ひとりのお金の悩みを解決していく個人向け金融プラットフォーム/マルチプロダクト化を本格的に推進する第二創業期を迎えています。
顧客規模の拡大やマルチプロダクト化を背景として、規模拡大を可能とする業務効率化と複数サービスを考慮した顧客体験の向上が今まで以上に重要になってきています。業務効率化と顧客体験の向上のためには、自動化や
開発環境
クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤)
実行環境：AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda
データベース：AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB
開発言語：Python
コード管理：GitHub
CI/CD：GitHub Actions, ArgoCD
コンテナオーケストレーション：Kubernetes
外部サービス：Datadog
分析基盤：
求人の特徴
利用技術
- Python
- AWS
- BigQuery
- AWS Lambda
- Azure
- Kubernetes
- Datadog
- ArgoCD
- GitHub Copilot
- Azure OpenAI Service
- GitHub
- VSCode
- Notion
- GitHub Actions
趣向性
- 社会的な影響力や意義
- 法人顧客向けサービスの開発
- 技術力・専門知識の獲得
- 職場の一体感
- これまでにない挑戦
- 新しい取り組み・技術の活用
- サービス企画・提案業務への参加
- 最後までやり抜く責任感
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- 周囲とのコミュニケーション
- グローバルな環境への適応
- 部下・メンバーのサポート
- 成果に対する意識
- 継続的な改善活動
- ロジカルさや問題解決能力
- セキュリティ
- ビッグデータ・データ解析
- 機械学習
- 開発の効率化・最適化
- 上流工程・要件定義
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計
- 海外・グローバル
- コンピュータサイエンスの学習