「LLMサイエンティスト/フルフレックス/リモート可」のポジションの求人です
<仕事内容>
【職務概要】
本ポジションは、個々の分析、コンサルティング案件に参画いただき、様々なデータサイエンスによるご支援をシニアレベルのLLMサイエンティストと共にお客様にご提供しながら、同社としてのコアとなる技術の種を作っていく仕事となります。金融業界の様々な業種・場面におけるデータ活用に触れることができ、ビジネス観点からの企画や提案から、モデル構築、本番適用・運用設計、MLOpsに至るまで様々なデータ活用に関するご支援に携わっていただくことができます。
【プロジェクト体制】
2名~6名程度でチーミング
【具体的な業務内容】
・LLMのプロンプト設計、パラメータ調整、API連携方針に基づく業務アプリ開発を実行
・生成AI/RAG/エージェント開発を通じた業務効率化・PoC支援
・AIコンサルタント(データ戦略担当)やデータエンジニアと連携し、設計方針に基づく実装・検証を担当
・自社プロダクト(Trust GenGA/TLanP)へのLLM適用および機能改善を推進
・上位職(シニア/マネージャー)のもとで、成果物の品質向上や技術検証を主体的に遂行
【プロジェクト事例】
・銀行様におけるローカルLLMを活用した業務効率化支援
・銀行様におけるAIガードレールに関する技術検証支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革(同社プロダクトTrust GenGAを活用)
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援(同社プロダクトTrust TLanPを活用 )
<魅力ポイント>
【プロジェクトの魅力】
・大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい分析案件に携われる
・プロフィットセンターとしてのデータ分析部門で、事業価値に直結する成果を出せる
・金融業界に強いコネクションと高難度な課題解決に取り組める
【組織とカルチャー】
・CTO自らが事業部長を兼任し、役職を超えたフラットなコミュニケーションが特徴
・全社定例・部門横断の情報共有や交流会によりオープンな連携環境
・社内イベント(スポーツ大会・屋形船・シアター会など)で活発なチーム文化
・外国籍の方も多く働く環境のため、英語…
【求める人材】
【必須要件】
【次のすべてを満たす方】
・AI/データ活用関連の2年程度の実務経験があること。
・クラウドベンダーなどが提供するLLMのAPIの利用を含むLLMを活用したアプリケーションの開発に取り組んだ経験があること。
【給与】
年収 600 ~ 900 万円
賃金はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。
賞与※会社の業績、本人の勤務成績、その他やむを得ない事由により支給時期を変更し、又は支給しないことがあります ※月収は固定残業手当を含めた表記です
固定残業時間:有(30時間)※管理監督者はなし
なお、経験・スキルに応じて変動の可能性があります
【勤務地】
東京都
中央区日本橋箱崎町1-2 THE SHORE 日本橋茅場町 5F
【勤務時間】
09:30~18:15
【雇用・契約形態】
【休日・休暇】
完全週休二日(土日)年間有給休暇10日~(下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります)
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Tokyo Trust株式会社 ¥6,000,000 - ¥9,000,000本ポジションは、個々の分析、コンサルティング案件に参画いただき、様々なデータサイエンスによるご支援をシニアレベルのLLMサイエンティストと共にお客様にご提供しながら、同社としてのコアとなる技術の種を作っていく仕事となります。 ...
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Tokyo Trust株式会社本ポジションでは、個々の分析、コンサルティング案件にプロジェクトマネージャーとして参画いただき、様々なデータサイエンスによるご支援を主導し、ジュニア~ミドルレベルのデータサイエンティストと共にお客様に価値をご提供しながら、同社としてのコアとなる技術パッケージやプロダクトを作っていく仕事となります。金融業界の様々な業種・場面におけるデータ活用に触れることができ、ビジネス観点からの企画や提案からモデル構築、本番適用・運用設計、LLMOpsに至るまで様々なデータ活用に関するご支援を行います。 · ...
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Tokyo Trust株式会社 ¥6,000,000 - ¥9,000,000本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます。 · - 金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援(シニアDSと協働) · - テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価 · - Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計 ...
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