【千葉銀行100％子会社/リモート有り】データサイエンティスト・AIエンジニア（リード）

エッジテクノロジー株式会社（EDGE Technology Inc.）は、2014年5月12日設立、代表取締役社長・島田雄太氏が率いるAI企業で、株式会社千葉銀行の100%子会社。本社は東京都千代田区神田美倉町（Daiwa神田美倉町ビル4F）、資本金98百万円、取締役副社長は塚本聡氏。「テクノロジーで世界中の人々を幸せに」を企業理念とし、ビッグデータ解析や人工知能実装コンサルティングサービス、AI人材の育成、AIを用いたSaaSなど、データ分析・AIを軸とした事業を展開するAIスタートアップとして130％以上のスピードで急成長してきた。理化学研究所 革新知能統合研究センター長の杉山将氏、言語処理学会理事・日本ディープラーニング協会理事の岡崎直観氏、東京大学先端科学技術研究センター特任准教授の江崎貴裕氏、データサイエンティスト協会スキル定義委員の杉山聡氏らをアドバイザーに迎え、AI教育は日本ディープラーニング協会（JDLA）認定プログラム、経済産業省第四次産業革命スキル習得講座認定、厚生労働省専門実践教育訓練講座指定を受ける。日本ディープラーニング協会正会員、データサイエンティスト協会・人工知能学会賛助会員。有料職業紹介事業（13-ユ-307390）、一般派遣事業（派13-311998）。

事業概要

AIイノベーション推進部
お客様の課題や背景をヒアリングして最適なソリューションを提案して実装しています。
業務を分析し、解決可能な課題を判別してPoCを実施、モデルを既存の業務に適用あるいはシステムに実装して運用するところまでを一気通貫で行っています。
プロジェクト実行体制は社員メンバー以外にも各業界・各技術領域に専門性を持ったフリーランス等を活用して体制構築しています。
千葉銀行グループ内の様々な課題をAIにより解決する案件の提案機会も豊富です。

【会社、事業の強み】
金融コアデータを扱う業界で、一貫した技術的裁量を提供します。また、独立系AIベンダーのアジリティを維持しつつ、金融機関の安定した事業基盤の上で、長期的なAI能力構築に専念できます。

また、独立系AIベンダーとして様々な企業様のAI導入PJもございます。金融ドメインに限らず幅広くサービスを提供しています。

仕事内容

主に株式会社千葉銀行の各担当者と千葉銀行グループ全体のAI活用、開発PJに関わって頂きます。銀行業界特有のあらゆるPJを想定しています。

各部署の課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上でAI実装のプロジェクトをマネジメントします。データサイエンティスト、エンジニアと共同しながらソリューションを検証・実装、PJデリバリまで担当します。週１~２回程度、千葉銀行本店（千葉みなと駅）で勤務頂く想定となります。

【PJイメージ】

• 金融商品販売モニタリング
• 不正口座検知
• 粉飾検知
• 離職リスク関連
• デフォルト検知
• 審査モデル
• RPAの効率化
• ニーズランクモデル

【具体的には】

• AI導入/分析提案
• 要件定義
• 動作/分析基盤構築
• データ集計
• データ前処理
• データ可視化
• 特徴量エンジニアリング
• AI/分析モデル構築
• モデル評価
• 報告書作成
• システム連携
• クライアントとの調整

主に担当いただく業務
プロジェクト開始前の提案からデータ前処理、可視化、分析、モデル構築、報告資料作成となります。クライアントワークも行っていただきます。

【そのほか、可能性のある業務】

• 他メンバーの技術的なサポート、アドバイス
• エッジテクノロジーのAI活用促進、他部署の業務効率化の検討
• 様々なスキームの構築、検討

【配属先情報】
AIイノベーション推進部
部長：1名
副部長：1名
チーフデータサイエンティスト：1名
AIコンサルタント：1名
プロジェクトマネージャー：2名
エンジニア：4名
データサイエンティスト：2名

※2025年11月時点の情報です

【変更の範囲】会社内での全ての業務

期待する役割・将来像

プロジェクトメンバーと一緒に案件を成功へ導き、組織の拡大に貢献いただきます。

募集背景

事業拡大につき増員。
顧客から依頼を受けたAI/DXに関するビジネス実装案件に携わっていただく社員を募集しています。

このポジションの魅力

• フリーランス人材データベース活用により、社員にないケイパビリティも含めた体制構築が可能です。
• 拡大中の組織のため、事業の拡大を体感しながら、キャリアを積んでいくことが可能です。

• Python等のプログラミング言語を用いてデータ分析や機械学習モデルの構築を行った経験（2年以上）

【具体的には】

• データのアセスメントと前処理、課題解決に用いる技術・手法の選定と選定した技術の実施経験。
• 分析結果を適切に資料化し、専門家でない顧客にも分かりやすく説明する能力
• 論理的思考能力・科学的思考能力（ディスカッションができるレベル）

• AWS、GCP、Azureなどのクラウドサービスを活用した分析・開発経験
• データ活用提案やスコープ定義、期待値調整などの顧客折衝経験
• 非構造データ（文書や画像、音声など）や生成AI技術を起点にしたデータ分析、課題解決経験
• DevOps、MLOpsの経験
• データサイエンスに関する論文発表や学会発表等
• 論文に記載の内容をコーディングして実装した経験
• 金融業界のドメイン知識

• 基礎技術を正確に理解している方
• 技術トレンドに追随できる方

書類選考
↓
1次面接（会社説明、選考フローの説明で30分程度）
↓
自己紹介スライド作成課題の提出（２，３ページ程度）
↓
2次面接（60分程度）
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最終面接（60分程度）

※選考フローは、ご経験等により増える可能性もございますので、ご了承くださいませ。
※選考は全てオンライン(Googlemeet)で実施します。
※選考期間は2~3週間程度です。
※ご要望、必要に応じてカジュアル面談も実施しています。