職種
AI・LLMエンジニア年収
800万円 〜 1,200万円利用技術
- Python
- AWS
- BigQuery
- AWS Lambda
- Azure
こだわり条件
- 一部リモート可
- 自社サービス開発
- BtoC
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
AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。
■AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行
・全社AIプロジェクト企画と推進
・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析
■AIによるビジネス課題の特定と解決
・社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案
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
こだわり条件
- 一部リモート可
- 自社サービス開発
- BtoC
利用技術
- Python
- AWS
- BigQuery
- AWS Lambda
- Azure
- Kubernetes
- ArgoCD
- GitHub Copilot
- Azure OpenAI Service
- Gemini
- GitHub
- VSCode
- Notion
- GitHub Actions
趣向性
- 法人顧客向けサービスの開発
- 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
- 迅速な意思決定
- 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