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業務内容	■募集背景 **** StrategyのAI&Data Practiceでは、クライアント企業のAI活用プロジェクトおよび自社AI新規事業（**** AI Agent Platform）の本格展開に向けて、機械学習モデル開発・AIエージェント開発を担うData Scientist / AI Engineerを募集します。 ・クライアント企業のAI活用プロジェクト（予測モデル、最適化、生成AI等）の増加 ・**** AI Agent Platform（IAP）のAIエージェント開発・機能拡張 ・最新AI技術（LLM、マルチエージェント、RAG等）の実装・実用化の推進 ・AI技術を活用した新規ビジネスモデル創出の加速 ■業務内容 ・機械学習モデル開発 ‐ビジネス課題に対する機械学習モデルの設計・開発・評価 ‐予測モデル、推薦システム、最適化アルゴリズムの実装 ‐時系列分析、異常検知、クラスタリング等の分析手法の適用 ‐モデルのパフォーマンス改善・チューニング ・AIエージェント開発 ‐LLM（Large Language Model）を活用したAIエージェントの設計・開発 ‐マルチエージェントシステムの設計・実装 ‐RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの構築 ‐プロンプトエンジニアリング・ファインチューニング ・クライアントプロジェクト支援 ‐クライアント企業のAI活用プロジェクトへの参画（PoC〜本番運用まで） ‐ビジネス課題のヒアリング・AI活用シナリオの提案 ‐データ分析・インサイト抽出・可視化 ‐AI導入効果の測定・ROI評価支援 ・自社AI事業支援 ‐**** AI Agent Platformの機能開発・拡張 ‐新規AIソリューションの企画・プロトタイプ開発 ‐技術パートナー・スタートアップとの協業による先端技術検証 ・技術調査・研究開発 ‐最新AI技術・論文調査・技術検証 ‐社内ナレッジ共有（勉強会、ホワイトペーパー執筆等）
職種	【**** Strategy / AI&Data Practice】 Data Scientist / AI Engineer
勤務地	東京都
採用要件	■必須スキル・経験 ・機械学習実務経験: 機械学習モデルの設計・開発・評価・運用経験 3年以上 ・AIエージェント開発経験: LLM、AIエージェント、RAGシステム等の開発・実装経験 ・プログラミングスキル: Python（scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、LangChain等）での実装経験 ・データ処理スキル: データ前処理、特徴量エンジニアリング、データ可視化の実務経験 ・基礎知識: 機械学習・深層学習・統計学の基礎知識 ■歓迎スキル・経験 ・LLMファインチューニング・プロンプトエンジニアリングの実務経験 ・マルチエージェントシステム・自律エージェント開発経験 ・生成AI（GPT-4、Claude、Gemini等）の業務活用・システム統合経験 ・MLOps環境構築・運用経験（MLflow、Kubeflow、SageMaker等） ・クラウド環境（AWS/Azure/GCP）でのAI/MLシステム構築経験 ・BtoB AI/MLソリューションの企画・開発・市場投入経験 ・論文執筆・学会発表・技術ブログ執筆等の対外発信実績 ・コンサルティングファーム、IT企業でのクライアントプロジェクト経験 ・新規事業立ち上げ／PoC〜事業化フェーズの推進経験 ・データサイエンスコンペティション（Kaggle等）での上位入賞実績 ■求める人物像 ・AI技術を活用した社会・ビジネス課題解決に強い情熱と使命感を持つ方 ・最新のAI技術・研究トレンドへの継続的な学習意欲がある方 ・ビジネス視点とテクノロジー視点を両立し、実用的なソリューションを提案できる方 ・複数のステークホルダー（ビジネス、エンジニア、経営層）と協働できるコミュニケーション能力を持つ方 ・技術的な課題に対して、自発的に仮説検証・解決策を実行できる方 ・前例のない新規技術・サービス創出に果敢に挑戦できる方

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業務内容	【募集背景】 ****は、大規模な銀行の一角を占めるりそなグループの中核銀行です。 中小企業・個人分野を中心に厚い顧客基盤を有しており、日本の商業銀行でも稀なフルラインの信託業務を併設していることが特徴です。また従来の銀行の常識を打破する「金融サービス業」への転換をビジョンに掲げ、経済産業省と東京証券取引所が選ぶ「デジタルトランスフォーメーション銘柄」に選出されるなど、ビジネス変革にいち早く着手しています。 膨大なビッグデータを以下のように多角的に分析することでビジネスとしてマネタイズを目指す中で、多種多様なバックグラウンドを持つメンバーで構成しAIやIT技術に関するケイパビリティを拡大していく必要があることからキャリア採用を募集するものです。 【配属ポジション、組織構成】※私服勤務 りそなホールディングス データ戦略部 データサイエンスGrまたはデータガバナンスGr（**** 経営企画部を兼務） 約60名（50代：2名、40代：4名、30代：20名、20代：14名[髙橋秀行1] ）※キャリア採用者は約25名 データ戦略部は以下3つのGrがございます。 　 1.データサイエンスGr ：データ分析の実働部隊（モデル開発によるAIの実用化、業務用アプリケーションの開発、BIツールを活用したデータのビジュアル化等） 　 2.データガバナンスGr ：全社のデータガバナンスの確立（データ統制態勢企画、分析基盤の強化・統制） 　 3.ビジネスプランニングGr ：データ起点のビジネスモデルの創出（新たなデータビジネスや戦略的提携の検討） 【業務内容】 今回は、業務内容1～2での採用を想定しております。 1.データサイエンスGr：データ分析の実働部隊（モデル開発によるAIの実用化、業務用アプリケーションの開発やBIツールを活用したデータのビジュアル化等） データ分析の実働部隊として、銀行のビッグデータを用いたビジネスモデルの高度化や多様なビジネスに資する分析モデルやアプリケーションの開発、多角的なダッシュボード構築を行います。 2.データガバナンスGr：分析基盤の強化・統制 データマネジメントの一環として、AIを利用するために必要な分析環境の構築や管理、データレイクやデータウェアハウスに蓄積されるデータの品質維持、また次世代の分析環境の構想や推進等を行います。 【魅力/特徴】 りそなグループは、国内商業銀行で4番目の規模であり、中小企業・個人分野を中心に厚い顧客基盤を有しています。 有人チャネルの店舗数は国内最大級、非対面チャネルのりそなグループアプリは1,000万ダウンロード超と、顧客接点の質の向上と量の拡大を進行中です。 有人店舗や渉外担当者の営業情報やお客さまのアプリログデータ・デビットカードの購買履歴情報などお客さま行動データが飛躍的に拡大しており、従来銀行が保有する性別・年代や入出金履歴などのデータと組み合わせ、機械学習/ディープラーニング/生成AI等の高度な分析手法も活用しながらスピーディかつデータドリブンなビジネスに向けた意思決定を行えることが魅力です。 【平均残業時間／テレワーク】 ・残業：業務の繁閑により異なりますが、平均1~2時間/1日くらいです。 ・平均週2回のテレワークを実施しております。（柔軟に対応可能）
職種	【RB】データ戦略部
勤務地	東京都
採用要件	【応募要件】 SI、コンサル、事業会社等で以下いずれかの経験者 ・BIエンジニアの業務経験 ・データサイエンティストの業務経験 ・クラウド環境の新規構築・改修の業務経験 ・ETLツールの利用やデータベース構築の業務経験 ・アプリケーションエンジニアとしての業務経験 【歓迎要件】 ・GCP、Azure、AWS等のクラウドサービスの実装経験 ・SQL、Python、C♯等のコーディング経験 ・データレイク、データウェアハウス構築プロジェクトの実務経験 ・Tableau等のBIツール利用経験

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