Applied ML Engineer (Vertical AI / 金融)

職務内容

ミッション

SB Intuitionsが研究開発する国産生成AI「Sarashina」を、金融の実務において実際に使われるソリューションとして社会実装すること。

SB Intuitionsは創業からの3年間、国産生成AIの研究開発に注力してきました。2026年、その成果を社会に届けるフェーズへ移行するため、PM/BizDevとエンジニアが一体で動く当社初の混合組織「事業開発部」を新設します。事業開発部のミッションは、国産生成AIを医療・製薬・金融・製造業に導入することです。

中でも金融領域は、複数の国内金融機関などとのパートナーシップに向けた議論がすでに動いており、来年度の商用化に向けモデル開発を推進していく重要なフェーズに差し掛かっています。

本ポジションは、この金融分野を担うチームのコアメンバーとして、顧客提示用のPoC・デモ実装、金融特化モデル（Fin-Sarashina）やAIエージェントの開発を自ら手を動かして推進し、規制下で専門知識や暗黙知が複雑に絡み合った金融実務の現場において価値を出せるソリューションを開発する役割を担います。

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業務内容

【金融分野におけるPoCおよび商用化に向けた開発】

• 銀行・証券・保険会社等金融機関との共同研究において、顧客の課題をヒアリングし、技術的実現可能性の検証とPoC設計・実装を担う。
• 自社生成AIを用いた、融資、会計、監査、財務分析、市場調査などの金融関連の業務におけるプロトタイプ・PoCにとどまらず、その先の商用製品の導入、本番環境への展開、実運用に向けたシステム実装と顧客デモの遂行。
• 顧客である金融機関のネットワーク環境やデータ基盤の要件を踏まえた、金融特化LLMおよびAIエージェントのシステム設計・実装。

【金融特化モデル（Fin-Sarashina）・AIエージェントの開発】

• 金融分野向けのファインチューニング・RAG・AIエージェント構築の実装と改善。
• 金融関連の開示資料・内部資料・専門文書・金融関連法令・資格試験などのデータ収集と前処理および評価データセットの構築。
• 金融業務の専門家のフィードバックを取り込んだ性能評価と、モデル・プロンプト・パイプラインの継続的な改善。

【技術調査・共通基盤への貢献】

• 金融業務への適用に向けた最新技術（LLM、RAG、ガードレール、マルチモーダル、エージェント等）の調査と社内への還元。
• 金融分野で得た知見を医療・製薬・製造など他分野へ横展開するための共通モジュール・基盤の開発。
• 基盤モデル研究チームへの現場フィードバック。

【事業開発チームとの協働】

• 事業開発チーム（PM/BizDev）と連携し、顧客要件を技術タスクへ落とし込み、実装からデリバリーまでを担う。
• 顧客・ドメイン専門家との技術的なディスカッションに参加し、技術的な制約と選択肢を説明する。

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この仕事の魅力

• 基盤モデルの内側まで踏み込める：API越しにLLMなどの生成AIを使うのではなく、自社で開発する国産基盤モデルそのものに手を入れ、ドメイン特化を進められる国内でも数少ない環境です。
• 入社直後から実案件に関われる：国内金融機関とのパートナーシップや商用化に向けた検討がすでに動いており、机上のPoCではなく、現場の専門家と対話しながら開発を進められます。
• 「作って終わり」ではなく「使われるまで」を経験できる：モデル開発、PoC実装、顧客デモ、現場導入まで、Vertical AIのライフサイクル全体を一人のエンジニアとして一貫して担えます。
• 立ち上げフェーズの少人数チーム：社会実装フェーズの立ち上げメンバーとして、チームの開発プロセスや技術基盤づくりに初期から関わり、裁量を持って動けます。当社初のPM/BizDevとエンジニアの混合組織であり、ビジネスと技術の距離が極めて近い環境です。
• ドメイン専門性とAI技術の両方を伸ばせる：金融という高度な専門性、固有の法規制や商習慣のある領域の知識と現場での応用を、実務を通じて獲得しながら最先端の生成AI技術を実装できます。
• 横展開のスケール：金融領域で確立した手法を他領域へ展開し、ソフトバンクの法人顧客基盤・グループ内トライアルを通じて社会に届ける機会があります。
• 「AIで金融業界を変えたい」といった思いを持つ方には、極めて魅力的な環境です。

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応募資格

応募資格（必須）

• 機械学習・LLMを用いたプロダクトまたはPoCの開発経験（目安3年以上）
• LLMの継続事前学習・ファインチューニング（SFT、RLHF/DPO等）の実務経験
• モデル性能に関するベンチマークの設計・構築・評価改善の経験
• 銀行、証券、保険、コンサル、フィンテック、システムベンダー等金融領域における開発実務経験、または当該領域の顧客・専門家と技術的に対話しながらモデルおよびアプリケーションを開発した経験（目安3年以上）
• LLMおよびRAGまたはAIエージェントのいずれかを用いたシステムの設計・実装経験
• PythonおよびLLM/MLフレームワーク（PyTorch、Hugging Face、LangChain/LlamaIndex等）を用いた実装力
• Gitなどを用いたチームでの開発経験
• 顧客やビジネスサイドと対話し、技術的な内容をわかりやすく説明できるコミュニケーション力
• ビジネスレベルの日本語に堪能であり、業務上支障なくコミュニケーションがとれること

応募資格（歓迎）

• 金融規制やセキュリティ・データガバナンス・法令遵守に関する知識（金融庁ガイドライン、FISC安全対策基準、各金融機関の実務基準、金融商品取引法、個人情報保護法等）
• 融資審査、財務分析、リスクガバナンス、AML/不正リスク検知、監査、契約書、社内手続など、金融実務全般におけるデータ・業務プロセスへの理解
• LLM・マルチモーダルによる金融ドキュメント処理、財務・数値推論など関連分野での研究・開発経験、または当該分野の修士・博士学位
• オンプレミス・閉域ネットワークでのMLシステムの構築・運用経験
• 顧客向けPoC・受託開発・SIなど、顧客と直接対話しながら開発を進めた経験
• 事業立ち上げフェーズの組織、または機能横断チーム（ビジネス×エンジニア）での就業経験
• Kaggle、FDUA等のコンペティションでの実績、OSSへの貢献、論文執筆・学会発表などの対外的な技術活動

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勤務地

東京都港区海岸一丁目7番1号

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募集要項

勤務時間

• フレックス勤務：可
• 所定労働時間：午前9時〜午後5時45分
• 休憩：1時間
• 時間外労働：有り

賃金・賞与

• 月給：541,667円～1,500,000円
• 想定理論年収：6,500,000円～18,000,000円
  • ※上限金額はその限りではございません
  • ※月給・想定理論年収：基本給＋固定時間外手当(35時間相当)
  • ※時間外手当は一般職のみとなり、かつ、固定時間外手当(35時間)を超えて勤務した場合は実績に応じて支給いたします
  • ※別途インセンティブが支給されることがあります

諸手当

• 通勤手当有り（上限：150,000円/月）
• 一般職：時間外勤務手当、深夜勤務手当、休日勤務手当、通勤手当など
• 管理職：マネジメント手当、深夜勤務手当、通勤手当など

休日・休暇

• 土日完全週休二日、国⺠の祝日
• 年末年始(12月29日〜1月3日)、その他会社が指定した日
• 年次有給休暇（6日〜21日）
  ※入社月によって付与日数は異なります。

福利厚生

• 健康保険、雇用保険、労災保険、厚生年金
• ベネフィット・ワン、プレミアム優待
• 財形貯蓄制度、総合福祉団体定期保険
• 保険制度（団体生命保険、団体扱い生命保険、団体損害保険、団体扱い損害保険など）
• 確定拠出年金（401K）

出社頻度

• リモートワークと出社のベストミックス（出社頻度の規定なし）
  • 平均実績 週1～2日出社
  • 業務の必要性に応じて出社指示の可能性あり
• 国内遠方居住の場合は、フルリモート可。但し事前申請が必須。
  • 尚、遠方居住でも出社時の交通費は会社負担（上限あり）

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