大手金融企業にて、各部署ごとのAI活用を推進するプロジェクトが立ち上がっています。全社的にAI活用を進めていく方針のもと、部門ごとに最適なAI環境・データ基盤を整備する必要があります。しかし、業務部門ごとに要件が異なり、単なる開発ではなく「課題整理〜設計〜実装」まで一貫して対応できるエンジニアが不足しています。そのため、AI・データ基盤の知見を持ちながら、現場とコミュニケーションを取りつつプロジェクトを推進できる人材が求められています。

大手金融企業のAI活用を推進するAIエンジニアを募集。年収1020万~1200万円、3年契約の常駐勤務で、金融業界のDXを牽引します。Python/GCPを駆使し、RAGやAIエージェント実装で各部署のAI環境を設計・構築。上流から下流まで一貫してプロジェクトを推進する精鋭チームの一員として、金融の未来を創造しませんか?AI/データ領域の経験を活かし、要件定義から実装までフルスタックで挑戦したい方へ。あなたのスキルが、日本の金融業界の変革を加速させます。共に、まだ見ぬ未来を築き上げましょう。
給与・報酬 | 月給 85万円 ~ 100万円 |
|---|---|
稼働時間 | 140時間 ~ 180時間(週35 ~ 45時間) |
雇用形態 | 業務委託 |
出社頻度 | 週5日出社 |
勤務地 | 東京都(目黒・神保町) |
大手金融企業にて、各部署ごとのAI活用を推進するプロジェクトが立ち上がっています。全社的にAI活用を進めていく方針のもと、部門ごとに最適なAI環境・データ基盤を整備する必要があります。しかし、業務部門ごとに要件が異なり、単なる開発ではなく「課題整理〜設計〜実装」まで一貫して対応できるエンジニアが不足しています。そのため、AI・データ基盤の知見を持ちながら、現場とコミュニケーションを取りつつプロジェクトを推進できる人材が求められています。
・各部署向けAI環境の設計・構築 ・Pythonを用いたバックエンド開発(API/データ処理) ・GCP(Cloud Run / Firestore等)を活用した基盤構築 ・業務部門との要件整理・データ要件定義 ・データパイプラインの設計・構築 ・RAGやAIエージェントの実装(ユースケースに応じて) ・プロジェクト推進(上流工程含む)
・AI/データ領域での実務経験を活かしたい方 ・上流工程(要件定義・顧客折衝)にも関わりたい方 ・Python/GCPを用いた開発経験を活かしたい方 ・長期的に安定した案件でスキルを伸ばしたい方 ・フルスタックに近い立ち回りをしたい方
雇用形態 | 業務委託 |
|---|---|
給与・報酬 | 月給 85万円 ~ 100万円 |
稼働時間 | 140時間 ~ 180時間(週35 ~ 45時間) |
出社頻度 | 週5日出社 |
勤務地 | 東京都(目黒・神保町) |
出社に関する補足情報 | 初日のみ目黒でPC受取・セットアップ、その後は神保町で常駐勤務 / リモート不可(原則常駐) |
技術的な必須条件 ・フルスタックでの開発対応が可能なこと ・開発の実務経験6年以上 ・必須:AI/ML関連プロジェクトへの参画経験 ・必須:データ基盤またはデータパイプライン構築経験 ・必須:Pythonでの開発経験 ・任意:GCP環境での開発または運用経験
その他の必須条件 ・業務部門とのコミュニケーション経験 ・要件定義・仕様調整の経験 ・常駐での勤務が可能な方
技術的な歓迎条件: ・RAGアプリケーション開発経験 ・AIエージェント開発経験 ・FastAPI等のフレームワーク利用経験 ・Vertex AIの利用経験"
その他の歓迎条件: ・プロジェクト推進経験 ・チームリード経験 ・金融系プロジェクト経験
株式会社homulaは、AI開発・データ基盤構築・DX推進を中心に企業の課題解決を支援するテクノロジーカンパニーです。本案件では大手金融企業のAI活用を推進する重要プロジェクトに参画いただきます。
※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

給与・報酬:
月給 60万円 ~ 100万円
稼働時間:
120時間 ~ 160時間(週30 ~ 40時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
フルリモート

給与・報酬:
月給 85万円 ~ 100万円
稼働時間:
140時間 ~ 180時間(週35 ~ 45時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
週5日出社

給与・報酬:
月給 53万円 ~ 400万円
稼働時間:
40時間 ~ 160時間(週10 ~ 40時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
フルリモート

給与・報酬:
年収 600万円 ~ 1,200万円
稼働時間:
09:00 ~ 18:00
雇用形態:
正社員
出社頻度:
週5日出社



開催前
昨今、AIコーディングエージェントの普及により、個々の作業スピードは格段に向上しました。一方で、AIを使って複数のタスクを同時に進める「並行開発」のやり方に関してはいまだに1つの正解がなく手探りの状態が続いているのではないでしょうか。 仕様を決めてからフロント・バックエンドそれぞれにエージェントを立てて動かす方法や、Gitブランチの並行管理、さらにはプルリクエストの自動レビュー&修正する方法など、考えることは多岐にわたります。「結局シングルタスクに集中するのが最強では?」という問いも含め、並行開発の最適解はまだ見えていません。 そこで本イベントでは、「Multi-Folder Git Clone」などの自作ツールを開発し、AIエージェントを活かした並行開発の環境整備について精力的に発信されているUbieの鹿野氏をお迎えし、~並行~開発を実現するための開発環境の工夫をデモ付きで紐解きます。 デモでは鹿野氏より実際の画面をお見せいただきながら、エディターや複数ブランチの管理方法、コンテキストスイッチのタイミングまで、並行開発を加速させる具体的なツールやフローを深堀していきます。 これからAIを用いた並行開発に取り組もうとしている方から、今以上に効率的に並行開発を回していきたい方まで幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
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開催前
昨今、LLMの社会実装が進み、AIエージェントを活用したプロダクトや業務フローが増えてきました。しかし、AIエージェントを「作って動かして終わり」になっていないでしょうか。一度構築したエージェントの精度をいかに担保し、改善し続けられる仕組みを作るかという点に注目が集まっており、最近では「エージェントハーネス」という言葉も耳にするようになりました。 一方で、「そもそもエージェントハーネスとは何か」「コンテキストエンジニアリングとは何が違うのか」といった基本的な部分から整理したいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、AI研究の最前線を走る株式会社松尾研究所の長谷氏をお迎えし、エージェントハーネスの起源や注目が集まっている背景から、具体的な活用方法、そして今後の進化の方向性までをわかりやすく解説いただきます。エージェントハーネスを適切に整えることで、AIエージェントの精度は一度きりのチューニングではなく、継続的に改善し続けることができるその考え方と実践を紐解きます。 前半のLTでは、長谷氏よりエージェントハーネスとは何か、LLMの進化とともになぜ重要視されてきたのかという前提知識を整理いただきます。 後半のディスカッションでは、LTの内容をさらに深堀りながら、具体的な使われ方や松尾研究所での活用事例まで現場目線で深掘りしていきます。 エージェントハーネスという言葉が気になり始めた方から、AIエージェントの制御・改善に課題を感じている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

アーカイブ公開中
昨今、AIエージェントの活用が一般的になってきたことで、「プロジェクト全体のコードを横断的に理解させるには、コードベースが一つにまとまっている方が適しているのではないか」という議論が増えています。 一方で、モノレポにはCIのパフォーマンスやコンテキストの絞り方など運用上の課題も存在し、組織規模やプロダクトのフェーズ、チーム体制などによって最適解は異なります。「どちらが正解か」を一概に難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、iOSやKotlinを含む複数言語のコードを一つのリポジトリに集約して運用されているカウシェと、バックエンド・フロントエンドともにモノレポ化を進めてきたLayerXの2社をお迎えし、それぞれのリポジトリ構成の実例をもとに、モノレポの実際を紐解きます。 前半のLTでは、カウシェからはモノレポになった歴史や複数言語を集約したメリット・デメリットを、LayerXからはリポジトリ統合プロジェクトの進め方や意思決定の裏側をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、両社を交え、モノレポにするタイミングや、CI・IDEとい開発体験に関する課題の課題、AIとの親和性を上げるための工夫やスコープの絞り方など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 モノレポへの移行を検討している方から、すでにモノレポ運用で課題を感じている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年6月11日(木)19:00~20:00

アーカイブ公開中
昨今、AIコーディングエージェントの進化により、開発フロー自体を見直す動きが広がっています。その中で注目を集めているのが「仕様駆動開発( Spec Driven Development)」というアプローチです。 しかし現在は「仕様駆動開発」という言葉だけが独り歩きしており、具体的にどのようなフローであるべきなのか、ツールを使えば実現できるものなのかといった、実態を掴みきれないという声も多く聞かれます。 そこで本イベントでは、仕様駆動開発をはじめとしたAI駆動開発を実践されている中村充志氏をお迎えします。 前半のLTでは、、中村氏より仕様駆動開発SDDの基礎概念についてお話しいただき、ツールのデモを通じてその具体的な仕組みを提示いただきます。からハーネスとの組み合わせ、そして実際のデモを交えた実践までを紐解きます。 後半のディスカッションでは、仕様から出力される膨大なコードをどう効率的にレビューし、生産性を次のレベルへ押し上げるかという「実戦的なフロー」について議論していきます。また、その品質を支える「ハーネスエンジニアリング」という考え方も補足的に交えながら、現場で直面する疑問を紐解いていきます。 AI時代の開発フローに関心がある方から、仕様駆動開発の導入を検討されている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年5月28日(木)19:00~20:00

アーカイブ公開中
React Compilerの登場以降、フロントエンド界隈では「これまで煩雑だったメモ化(useMemoやuseCallback、React.memo)が不要になるのではないか」と大きな話題になりました。 一方で、「本当にそのまま有効化して問題ないのか」「有効化による副作用や注意点はないのか」「従来どおりメモ化を残すべきケースはあるのか」といった不安の声も耳にします。実際に導入してみたチームからは、React Hook FormなどのライブラリやuseRefを使った実装でハマりポイントがあったという話も聞こえてきます。 そこで本イベントでは、React Compilerを有効化して1年以上本番運用されている浅見氏と、導入にあたって生成AI向けのルール整備まで仕組み化されているカケハシの大村氏をお迎えし、React Compilerの特徴や実際の導入プロセス、注意点・ベストプラクティスを紐解きます。 React Compilerが気になり始めた方から、すでに検証・導入を始めている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年5月20日(水)19:00~20:00