株式会社みずほフィナンシャルグループ 求人の検索結果一覧
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みずほFG_AIテックリード
募集背景 みずほフィナンシャルグループは、AIで仕事そのものを作り替える、全社的なAIトランスフォーメーションを進めています。これは〈みずほ〉にとって今までにない規模のDXであり、その実現のために大規模なデジタル投資を行い、組織を超えた変革体制で臨んでいます。 めざすのは、「使われ続けるプロダクト」を自分たちの手でつくり、改善し続けること。社員から顧客まで、現場で本当に使われるものを届けます。その最前線を担うのが、AIを内製で開発するデジタル戦略部です。 経営トップ自らがAI活用を主導し、3年間で最大1,000億円規模をAIによる変革に投じる本気の取り組みのもと、同部では常時30〜40件のプロダクトを並行開発しています。 ビジネス部門からの要望（Biz起点）と開発側の提案（Dev起点）の双方でテーマが増える中で、「実現可能性の判断」「要件の整理・合意形成」「技術選定・アーキテクチャ設計」「開発環境の標準化や運用改善」といった技術面の意思決定の重要性が高まっています。 技術的な意思決定と開発推進をリードし、プロダクトの展開と改善を支える「AIテックリード」を募集します。 ポジションの魅力 ① 従業員35,000名以上の現場に届く、AIプロダクト・エージェント開発 生成AI／AIエージェントを活用した業務変革を推進しており、大規模組織で実際に使われるプロダクトをつくり、改善を重ねていける点が魅力です。 成果が特定部門に閉じず、利用の拡大と改善が組織全体に波及していくため、「つくったものが事業を動かす」手応えを得やすい環境です。 ②AIエージェント量産を支える、技術基盤づくりをリードする 複数の生成AIプロダクトが同時並行で進み、いまはAIエージェントを量産するフェーズ。技術選定やアーキテクチャ設計をリードし、開発環境の標準化やベストプラクティスの普及を通じて、内製開発の速度と品質を組織全体で底上げできます。量産を支える仕組み（エージェントファクトリー）やガバナンス基盤の整備にも技術面から関われる、一人の判断が多くのプロダクトに効くレバレッジの大きい役割です。 ③金融の制約を越えて、「信頼されるAI」を成立させる セキュリティ・権限管理・監査性・運用の安定性・業務上の正確性など、金融機関として満たすべき前提が多く存在します。単に開発スピードを上げるだけでは成立しない領域だからこそ、技術的な判断と設計・運用の作り込みが、プロダクトの信頼性と定着度を左右します。責任あるAIとスピードを両立させる、技術的に歯ごたえのある領域です。 ④ 「資金」でも「テーマ」でも困らない環境でリードできる スタートアップのようなスピードと裁量がありつつ、大企業ならではの投資規模・豊富な開発テーマ・安定した財務基盤に支えられています。面白いアイデアが予算やネタ切れで止まらない、腰を据えて技術的な挑戦を続けられる土台があります。 職務内容 グループ全体の生成AI／AIエージェント活用を推進する、デジタル戦略部内のテクノロジー開発チームにて、ビジネス部門の相談対応から技術的な意思決定、開発推進、運用改善までをリードし、複数の生成AIプロダクトの展開を技術面から支えるポジションです。 具体的な業務内容 ビジネス部門からの相談に対し、実現可能性の判断・要件整理を行い、PoC着手までの方針策定をリード 生成AI技術（例：AWS Bedrock、OpenAI、Google Gemini等）を用いたアジャイルPoCの開発・評価、およびプロダクト化に向けたAIアプリケーションの設計・実装・テスト クラウド開発環境の標準化（ツール／ライブラリ等の選定）と、チームの技術基盤整備の推進 大規模言語モデル（LLM）に関する技術調査・選定、生成AIアプリ／AIエージェント開発、プロンプト設計（必要に応じてプライベートLLM、ファインチューニング、LLMOps、運用リスク管理・最適化を含む） 運用上の問題の早期発見と改善を通じた、システムの安定運用・パフォーマンス向上の推進 技術リーダーとして、技術指導・コードレビュー・ベストプラクティスの普及、社内外ステークホルダーとの技術レビューの推進 取り組みの社内外への発信（インタビュー、イベント登壇等） プロジェクト例 技術検証（モデル／プラグイン等）：各種AIモデルやプラグインの活用検討、適用可否の評価 業務支援アプリの内製開発（AWS等クラウド上）：生成AIを活用した面談記録・議事録作成アプリ、社内手続きの照会ツール等の開発・PoC（技術検証）モデル高度化の検証：ファインチューニングを視野に入れた技術検証 みずほ独自モデル：独自モデルの構築および評価・実証 ローコード／ノーコード：開発ツールの試行利用と社内導入の検討 プロダクト例 面談記録・議事録作成支援「めんきくん」 対面/オンラインMTGの面談記録ドラフトを作成するiOS/Webアプリケーション スライド生成支援「みずほスライドジェネレーター」 作成したいスライド内容を自然言語で指示すると、AIが構成を検討し、社内様式を反映したスライドを自動生成 リサーチ支援「みずほDeepResearch アドバンス 」 ユーザの指示に応じてWeb上の膨大な情報をAIが検索・精査し、レポートを自動生成 営業支援「RM Studio」 営業担当者が1日〜5日かけていた調査・資料作成を自動化。過去のお客さまとの打ち合わせ内容や、お客さま情報からAIエージェントが次の商談の資料を自動作成 技術情報（一部） 開発言語 TypeScript, Python フレームワーク Next.js, React, Vue.js, FastAPI, Streamlit, FastAPI AI関連ライブラリ Assistants API, Agents SDK, Strands Agents SDK, LangChain, LangGraph, Vertex AI インフラ・ミドルウェア AWS, S3, ECS, ElastiCache, Terraform, CDK, Bedrock, Bedrock Agentcore テスト Jest, Pytest, Playwright ツール GitHub, Teams, Slack, Jira, Confluence AIツール Anthrpic ClaudeCode, AWS Kiro, OpenAI Codex, Amazon Q Developer, Devin, Dify, v 応募資格（経験/資格など） 【必要要件/must】 以下いずれかに該当し、要件定義〜テストまで自律的に業務遂行できる方 フロントエンド、バックエンドの開発経験が5年以上（TypeScript、Python 等） バックエンド、インフラの開発経験が5年以上（Python、AWS、GCP、Azure 等） 以下いずれかの業務経験がある方 Bizサイドとの折衝を通じて、プロダクト開発や調整等を行ってきた方 技術選定やアーキテクチャ設計を主導した経験がある方 外部への発信（インタビューやイベント登壇等）経験がある方 クラウド（AWS、Azure、GCP）環境における開発経験がある方 テックリードやプロジェクトマネージャー等、組織を牽引する立場で業務を行ってきた方 AI（生成AIを含む）を用いたシステム開発の実務経験がある方 【歓迎要件/want】 クラウド（AWS、Azure、GCP）を設計・構築した経験（IaCやCDKでの構築経験があれば尚可） RAGやエージェント等、AIを用いたシステムの開発経験 業務改善を目的としたプロダクト開発やプロジェクトにおける実務経験 働き方 支給デバイス 業務用端末に加えて開発用端末、iPad、業務用スマホを支給しています。開発用端末はMacbook Airを貸与しますので、スムーズな開発が可能です。 リモート勤務 出社・リモートのハイブリット勤務となり、柔軟な働き方が可能です。 オフィス環境 フリーアドレスであり、席替えで気分転換できます。コミュニケーションが生まれやすいよう工夫しています。 休暇 積極的な休暇取得を推奨しています。有給休暇はもちろんのこと、スポット休暇、看護休暇（時間単位で取得可）、リフレッシュ休暇等があります。 参考資料 AI時代こそ、大企業が面白い。最新AIを翌日使える組織が、メガバンクにある 「思っていた以上に自由で、モダン」異業種から飛び込んだエンジニア2人が明かすメガバンクの開発現場 ▼動画 【エンジニア本気のメガバンク変革】1,000億円規模のAI投資でみずほFGはどう変わる？／“ど変革”を掲げる組織とは／AIエージェントも内製開発／みずほFGならではの仕事の面白さ 【1日密着】みずほフィナンシャルグループ デジタル戦略部・スクラムマスターの1日とは？AI×アジャイル開発の最前線に迫る ▼取り組み紹介 AIは「脅威」ではなく「飛躍」のチャンス。藤井デジタル戦略部長が語る、人とAIが協働する未来の金融。 トップ自らがAI活用を主導。加藤頭取の「バイブコーディング」実践から見た、〈みずほ〉の変革への覚悟 AIエージェントを「量産」せよ。〈みずほ〉の社内量産開発の仕組み「エージェントファクトリー」の全貌 ▼メンバー紹介 〈みずほ〉のDX推進の原動力に。生成AI活用の最前線で、開発をリード。 AI専用共通基盤を整備し、〈みずほ〉のトランスフォーメーションを加速させる。 ▼オフィスの雰囲気・よくある質問 【オフィス紹介】自由な働き方を支える、快適性と機能を兼ね備えたオフィス 5分で知るデジタル戦略部 AIで金融を変える仕事・組織・働き方 キャリア採用でのよくある質問
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みずほFG_クラウドエンジニア
募集背景 みずほフィナンシャルグループでは、中期的に1,000億円規模のデジタル投資を行い、デジタルを軸とした変革を推進しています。 この取り組みは、みずほフィナンシャルグループのデジタル戦略・AI活用推進を担うデジタル戦略部が全社レベルで牽引しており、重点AIプロジェクトの旗振り役として推進する体制を敷いています。 常時30〜40件のプロジェクトが同時並行で進行しており、すでにリリースと運用フェーズに入ったプロダクトも増えています。次の成長段階では、こうした取り組みをグループ全体へ広げ、業務改革と顧客価値につなげていくことが重要です。 こうした事業フェーズにおいて、AIプロダクトを支えるクラウドインフラの重要性はかつてなく高まっています。 生成AIを活用したアプリケーション群は、AWSをはじめとするクラウドプラットフォーム上で稼働しており、開発速度・品質・セキュリティを同時に担保するクラウド基盤の整備が急務です。 しかし、プロジェクトの増加ペースに対し、クラウドアーキテクチャの設計・運用を一手に担える人材が不足しています。そこで今回、クラウド基盤の設計から構築・運用改善まで一貫して担えるクラウドエンジニアを募集します。 ポジションの魅力 ①AI基盤を支えるクラウド環境の設計と標準化をリード 次世代AI基盤「Wiz Base」をはじめ、AIプロジェクトを支えるクラウド基盤の設計・標準化を担います。技術選定・構築・運用監視まで、裁量をもって一貫して推進できる点が魅力です。 ② 高いセキュリティ要件の中で、最新技術を実装する経験 高いセキュリティ・ガバナンス要件を満たしながら、サーバレスアーキテクチャや自動デプロイといった最新の開発手法を実務に組み込みます。制約の多い環境で高速・高品質なインフラを実現する、技術とガバナンス両面のアーキテクト視点が身につきます。 ③ 開発チームと協働し、基盤側からプロダクトに貢献 AIテックリードや開発チームと近い距離で連携し、生成AIプロダクトの基盤側を担います。マルチLLM基盤やAIデータ基盤など最新技術に触れながら、横断的な技術視点を養える点がこのポジション固有の魅力です。 業務内容 みずほフィナンシャルグループ全体のAI・DX推進において、すべてのプロダクトを技術基盤から支えるポジションです。AIテックリードや開発チームと連携しながら、クラウドプラットフォーム上での設計・構築・運用を一貫して担っていただきます。 具体的な業務内容 クラウド利用に関する標準ガイドライン及びAI基盤のアーキテクチャ策定 各種規制を踏まえた非機能要件の定義・レビュー及び設計への反映 マルチアカウント構成を前提としたAWS基盤の構築 AWS Control TowerやSecurity Hub等の、AWS環境全体の統制・セキュリティ設計 スクラム開発に対応した開発/実行環境の構築・運用監視・SRE等を通じた改善活動を・アプリケーションの開発計画に基づくシステム基盤の要件定義と計画策定 開発パートナーが実装した内容に対するレビュー プロジェクトの例 次世代AI基盤「Wiz Base」の運営・高度化 Databricksを活用したAIデータ基盤の企画、構築 AIモデル利用を最適化・統制するAI Gatewayの企画、構築 部門間における各種システムの接続およびデータ連携の推進 監視・運用自動化をはじめとする運用面の高度 各種AIプロダクトの受け入れ支援、及びアーキテクチャ構築支援 プロダクト例 面談記録・議事録作成支援「めんきくん」 対面/オンラインMTGの面談記録ドラフトを作成するiOS/Webアプリケーション スライド生成支援「みずほスライドジェネレーター」 作成したいスライド内容を自然言語で指示すると、AIが構成を検討し、社内様式を反映したスライドを自動生成 営業ノウハウ形式知化「みずほAIインタビュアー」 AIがRMにインタビューし、営業ノウハウをナレッジ化。整理した知見はRAGの知識DBや独自LLMの学習データとして活用予定。 社内手続き検索支援「Wiz Search」 事務・与信など膨大な社内情報から、社員の質問に関連する手続書やマニュアルをAIが検索し、回答を生成。 技術情報（一部） 開発言語 TypeScript, Python フレームワーク Next.js, React, Vue.js, FastAPI, Streamlit, FastAPI AI関連ライブラリ Assistants API, Agents SDK, Strands Agents SDK, LangChain, LangGraph, Vertex AI インフラ・ミドルウェア AWS, S3, ECS, ElastiCache, Terraform, CDK, Bedrock, Bedrock Agentcore テスト Jest, Pytest, Playwright ツール GitHub, Teams, Slack, Jira, Confluence AIツール Anthrpic ClaudeCode, AWS Kiro, OpenAI Codex, Amazon Q Developer, Devin, Dify, v0 応募資格（経験/資格など） 【必要要件/must】 AWSなどのクラウドサービスを用いたシステム基盤の設計・構築経験3年以上 PaaS・サーバーレスアーキテクチャを活用した設計・構築経験があること システム全体構成の検討・方式設計・非機能要件の定義など、クラウドアーキテクチャの設計経験 【歓迎要件/want】 生成AIを搭載したプロダクトのクラウド基盤の構築、運用、監視経験 API基盤・AI Gatewayの設計・構築・運用経験 Databricksを活用したデータ基盤・サービス構築経験 クラウド利用に関する標準ガイドラインやシステムアーキテクチャの策定経験 AIテックリードやアプリ開発チームと連携し、基盤側をリードした経験（SRE経験含む） 働き方 支給デバイス 業務用端末に加えて開発用端末、iPad、業務用スマホを支給しています。開発用端末はMacbook Airを貸与しますので、スムーズな開発が可能です。 リモート勤務 出社・リモートのハイブリット勤務となり、柔軟な働き方が可能です。 オフィス環境 フリーアドレスとなり、席替えで気分転換できます。コミュニケーションが生まれやすいよう工夫しています。 休暇 積極的な休暇取得を推奨しています。有給休暇はもちろんのこと、スポット休暇、看護休暇（時間単位で取得可）、リフレッシュ休暇等があります。 参考資料 AI時代こそ、大企業が面白い。最新AIを翌日使える組織が、メガバンクにある 「思っていた以上に自由で、モダン」異業種から飛び込んだエンジニア2人が明かすメガバンクの開発現場 ▼動画 【エンジニア本気のメガバンク変革】1,000億円規模のAI投資でみずほFGはどう変わる？／“ど変革”を掲げる組織とは／AIエージェントも内製開発／みずほFGならではの仕事の面白さ 【1日密着】みずほフィナンシャルグループ デジタル戦略部・スクラムマスターの1日とは？AI×アジャイル開発の最前線に迫る ▼取り組み紹介 AIは「脅威」ではなく「飛躍」のチャンス。藤井デジタル戦略部長が語る、人とAIが協働する未来の金融。 トップ自らがAI活用を主導。加藤頭取の「バイブコーディング」実践から見た、〈みずほ〉の変革への覚悟 AIエージェントを「量産」せよ。〈みずほ〉の社内量産開発の仕組み「エージェントファクトリー」の全貌 みずほFG、現場主導のAI開発を全社展開へ 金融機関基準のガバナンスを備えたAI開発基盤「Dify Enterprise」を構築 【AWS Summit JAPAN 2025 講演レポート】 藤井デジタル戦略部長が語る、〈みずほ〉のビジネスを変革するAIの活用。 ▼オフィスの雰囲気・よくある質問 【オフィス紹介】自由な働き方を支える、快適性と機能を兼ね備えたオフィス キャリア採用でのよくある質問 5分で知るデジタル戦略部 AIで金融を変える仕事・組織・働き方
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みずほFG_AIアプリ/エージェントのプロジェクトマネージャー（PM）
募集背景 みずほフィナンシャルグループでは、2026年度からの3年間で約1,000億円規模のデジタル投資を行い、デジタルを軸とした変革を推進しています。 この取り組みは、みずほフィナンシャルグループのデジタル戦略・AI活用推進を担う《デジタル戦略部》が全社レベルで牽引しており、重点AIプロジェクトの旗振り役として推進する体制を敷いています。 その中でも生成AI／AIエージェント領域では、デジタル戦略部 テクノロジー開発チームが、ビジネス部門が抱える課題（みずほの重点領域）に向き合うプロジェクト推進チームと連携し、テーマ検証からプロダクト開発、本番運用・継続改善までを一気通貫で進めています。 複数のAIプロダクトがすでにリリースされ、本番運用・継続改善が進んでいます。同時に、新たなPoC開発も並行して進んでおり、「運用で価値を積み上げる取り組み」と「新規プロダクトを生み出す取り組み」が両輪で走っているフェーズです。 並行するプロジェクトが増える中で、スコープ・スケジュール・品質・リスクを統合的に管理し、多様なステークホルダーを巻き込みながらプロジェクトを完遂まで導く推進力の重要性が高まっています。 PoCの立ち上げから本番リリース、リリース後の運用改善などデジタル戦略部が取り組む様々なプロジェクトをリードする「プロジェクトマネージャー」を募集します。 ポジションの魅力 生成AIプロジェクトを、立ち上げから本番稼働まで一気通貫で推進できる リリース済みの生成AIプロダクトが複数あり、本番運用・継続改善が進んでいます。同時に、新規PoC開発も並行して進めており、立ち上げフェーズと運用フェーズの両方のプロジェクトに関われる環境です。計画策定から体制構築、進行管理、開発マネジメント、リリース、運用移行までをプロジェクトマネージャーとして一貫してリードし、プロジェクトの完遂に責任を持って推進できる点が魅力です。 最新モデル・新機能をいち早く扱うプロジェクトを推進できる 最新のAIモデルや新機能を、早い段階で検証しプロダクトに反映できる体制があります。また、シリコンバレーTeamから共有される最新の事例も取り込みながら、技術検証プロジェクトを進められる点も特徴です。さらに、基盤、エージェント、UIの開発推進を通して、情報資産の取り扱いやサイバーセキュリティを踏まえたプロジェクト管理の考え方も身につきます。 Biz×Dev×Designの協働で、推進サイクルを加速できる エンジニア、デザイナー、ビジネスに加えて、R&Dを推進するデータサイエンティストのメンバーとも近い距離で議論しながら、プロジェクトを推進する体制です。内製での開発のため、体制・スコープ・スケジュールの調整を進めやすく、仮説検証からリリース、運用改善までを短いサイクルで回せる点が特徴です。 職務内容 生成AI／AIエージェント活用を推進するデジタル戦略部にて、AIプロダクトやAIエージェントの企画・開発・導入・運用改善プロジェクトのリードを担うプロジェクトマネージャーポジションです。 PoCの立ち上げから本番リリース、リリース後の運用改善プロジェクトまで、スコープ・スケジュール・開発・品質・リスクの管理とステークホルダー調整を一貫してリードしていただきます。 具体的な業務内容 プロジェクト計画の策定（スコープ定義、体制設計、マイルストーン・スケジュール策定） MVP/PoCの進行管理（タスク管理、進捗・課題・リスクの可視化と対応） ビジネス部門・エンジニア・デザイナー等、関係者間の調整と合意形成の推進 本番化に向けた開発・品質・セキュリティ・リスク観点のレビュー調整、リリース管理 リリース判定・移行計画の策定と、運用チームへの引き継ぎ推進 使用ツール コード分析：Claude Code（in VS Code） コミュニケーション：Teams、Slack、Outlook バックログ・タスク管理：Jira、Planner、Gitlab、OneNote 応募資格（経験/資格など） 【必須要件/must】 システム開発またはデジタルサービスに関わるプロジェクトへの参画経験（プロジェクトマネージャー、開発エンジニア、コンサルタント等の立場を問わず） 複数の関係者（ビジネス部門、エンジニア、外部パートナー等）と連携しながら、タスクの進捗管理や課題の整理・解決を主体的に推進した経験 会議のファシリテーションや議事録・ドキュメント作成を通じて、論点を構造化し関係者の合意形成を進めた経験 自らのタスクだけでなくチーム全体の状況を把握し、遅延やリスクに先回りして対応した経験 生成AI/AIエージェント領域への強い関心があり、今後プロジェクトマネージャーとしてキャリアを築いていきたいという意欲をお持ちの方 【希望要件/want】 AI（生成AI含む）を用いたプロダクトのPM経験、または生成AI機能の企画・運用改善経験 0→1（構想～デモ）、1→10（PoC）、10→100（本番化・運用）など、複数フェーズでの推進経験 セキュリティ/プライバシーや規制への理解（要件整理・運用設計に反映できる） パブリッククラウド（AWS/Azure/GCP）を活用した開発・運用の知見 データ分析スキル（SQL/BI等）や、効果測定・改善の実務（A/Bテスト等） システム運用経験（障害対応、インシデント対応、運用改善） 働き方 支給デバイス 業務用端末に加えて開発用端末、iPad、業務用スマホを支給しています。開発用端末はMacbook Airを貸与しますので、スムーズな開発が可能です リモート勤務 出社・リモートのハイブリット勤務となり、柔軟な働き方が可能です。 オフィス環境 フリーアドレスとなり、席替えで気分転換できます。コミュニケーションが生まれやすいよう工夫しています。 休暇 積極的な休暇取得を推奨しています。有給休暇はもちろんのこと、スポット休暇、看護休暇（時間単位で取得可）、リフレッシュ休暇等があります。 求める人物像 ユーザー/現場起点で課題を捉え、データも踏まえて仮説検証を回しながら意思決定できる方 不確実性の高いテーマでも、優先順位付けとスコープ調整を行い、PoCから本番化・運用改善までやり切れる方 セキュリティ／コンプライアンス等の前提を理解し、品質とスピードのバランスを取りながらプロダクトを成立させられる方 関係者の論点を整理し、合意形成を設計して粘り強く推進できる方 オーナーシップを持ってやり切り、学びを言語化してチームに共有・再現性を高められる方 生成AI/AIエージェントの技術動向を継続的に追い、プロダクトへの活用可能性を自ら探れる方 参考資料 【採用情報】「ど変革」──非連続な変革を起こし、未来をつくる ▼取り組み紹介 AIは「脅威」ではなく「飛躍」のチャンス。藤井デジタル戦略部長が語る、人とAIが協働する未来の金融。 トップ自らがAI活用を主導。加藤頭取の「バイブコーディング」実践から見た、〈みずほ〉の変革への覚悟 【エンジニア本気のメガバンク変革】1,000億円規模のAI投資でみずほFGはどう変わる？／“ど変革”を掲げる組織とは／AIエージェントも内製開発／みずほFGならではの仕事の面白さ ▼社員インタビュー メガバンクにおけるAIプロダクトの内製開発。PdMが語る仕事の手応え ▼プロダクト例 資料作成はAIに任せよ。〈みずほ〉が挑む、“バイブ・ドキュメンティング”とは？ ▼オフィスの雰囲気・よくある質問 【オフィス紹介】自由な働き方を支える、快適性と機能を兼ね備えたオフィス キャリア採用でのよくある質問 5分で知るデジタル戦略部 AIで金融を変える仕事・組織・働き方
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みずほFG_ビジネスアナリスト
募集背景 みずほフィナンシャルグループでは、中期的に1,000億円規模のデジタル投資を行い、デジタルを軸とした変革を推進しています。 この取り組みは、みずほフィナンシャルグループのデジタル戦略・AI活用推進を担う《デジタル戦略部》が全社レベルで牽引しており、重点AIプロジェクトの旗振り役として推進する体制を敷いています。 常時30～40件のプロジェクトが同時並行で進行しており、すでにリリースと運用フェーズに入ったプロダクトも増えています。次の成長段階では、こうした取り組みをグループ全体へ広げ、業務改革と顧客価値につなげていくことが重要です。 そのためには、現場のニーズを構造化してテーマ化し、関係者の合意形成を進めながら企画・設計フェーズからPoCを経て本番化までを一貫して推進する役割が欠かせません。金融機関としてのセキュリティ、コンプライアンス、品質担保を前提に、技術観点からの大胆な未来仮説と現場課題の吸い上げの両面からAs-IsとTo-Be整理、PoC計画策定、関係部門との合意形成、開発チームとの協働までを担っていただきます。AI活用の仕組みづくりとプロジェクト推進を加速させるため、「ビジネスアナリスト」を募集します。 ポジションの魅力 ① インパクトある変革に関われる みずほフィナンシャルグループ全体（従業員35,000名以上）を対象に、AI活用による業務変革を推進します。個人向け、法人向けなど複数ラインをまたぐテーマに関われるため、部分最適ではなく「グループ全体に効く」取り組みに携われます。 ② 企画から運用まで、一気通貫で価値を積み上げられる 生成AIとAIエージェントの取り組みは、PoCの立ち上げと本番運用の改善が並走するフェーズです。新規テーマの企画と検証に加え、運用で得た学びを改善や横展開につなげる経験ができます。 ③ 多様な関係者をつなぎ、推進の中核を担える 事業部門の中長期的戦略や課題を起点に、経営層、開発、データ、プロモーションなど多様な関係者と合意形成しながら前に進めます。論点整理から意思決定、PoC計画、本番化までをつなぐ役割として、推進力を磨けます。 業務内容 AI活用に関する全体戦略と基盤を踏まえながら、みずほフィナンシャルグループ全体のAIを活用したデジタルトランスフォーメーション牽引・支援していただきます。 具体的にはプロジェクトマネージャーとして、事業部門の課題起点でテーマを具体化し、PoCから本番化、社内活用の定着までを関係者と協働しながら前に進めます。 これらを通じて、ビジネス価値と競争力の向上に貢献していただくポジションです。 具体的な業務内容 事業部門と連携したビジネスおよびプロセス変革プロジェクトの企画ビジネス戦略と整合を取りながら、AI活用テーマのアイディアを創出。事業部門と連携し、As-IsとTo-Beを整理しながらPoC計画を策定。経営層を含むステークホルダーとコミュニケーションし、論点整理と合意形成を推進 PoCおよび本番開発の企画推進具体化した企画のプロジェクトマネジメントを実施。案件とご経験に応じて、プロジェクトマネージャー、プロダクトオーナー、スクラムマスター、またはその補佐を担う 関係チームとの協働（開発、データ整備、社内活用促進）：エンジニアリングチームと協働し、技術選定や実装方針の論点整理を行い、プロトタイプ作成を推進。データマネジメントチームと協働し、目的に即したデータ要件の整理とデータ整備を主導。プロモーションチームと協働し、社内活用の促進に加え、運用を通じた改善点の抽出や次テーマ候補の整理を推進 プロジェクトの例 具体的に現在〈みずほ〉内で進行中のプロジェクトや業務の一例です。（実際の従事業務は、新規案件など以下と異なる可能性があります） 個人向けデジタルチャネルにおける、AIエージェント活用の新サービス検討（顧客体験の向上） 個人向け運用相談業務における、提案支援と業務プロセスの高度化（品質平準化、対応効率化） 法人向けデジタルチャネルにおける、AIエージェント活用の顧客対応高度化（応対品質向上） 法人営業における、与信関連プロセスと事務プロセスの見直し（リードタイム短縮、負荷軽減） プロダクト例 面談記録・議事録作成支援「めんきくん」 対面/オンラインMTGの面談記録ドラフトを作成するiOS/Webアプリケーション スライド生成支援「みずほスライドジェネレーター」 作成したいスライド内容を自然言語で指示すると、AIが構成を検討し、社内様式を反映したスライドを自動生成 リサーチ支援「みずほDeepResearch アドバンス」 ユーザの指示に応じてWeb上の膨大な情報をAIが検索・精査し、レポートを自動生成 営業支援「RM Studio」 営業担当者が1日～5日かけていた調査・資料作成を自動化。過去のお客さまとの打ち合わせ内容や、お客さま情報からAIエージェントが次の商談テーマを推奨、提案資料を自動作成 応募資格（経験/資格など） 【必須要件/must】 業務改善またはシステム開発・付加価値創出を目的としたプロジェクト推進経験や要件整理から導入、定着までをリードでのリード経験 業務課題の構造化とTo-Be設計の経験As-Is整理、PoC計画、関係者の合意形成ができる 以下のいずれかのスキル一つ 開発者と同じ粒度で実装方針議論・合意形成の経験 Webアプリケーションまたは業務システムの開発経験 ITシステム・ソフトウェアの営業・プリセールスの経験 【歓迎要件/want】 論点整理と仮説検証をリードできる思考力（分析的思考、概念化、批判的思考） 生成AI活用に関する知見（プロンプト設計、評価観点の整理、RAGなどの基礎理解） データ活用スキル（SQLやBIツール等を用いたデータ抽出、可視化、分析） UI、UXやデザインに関する知見（ユーザー体験を踏まえた要件化や改善提案） ITシステム及び機械学習に関する基礎知識（機械学習やディープラーニングの概念理解と適用上の留意点） 働き方 支給デバイス 業務用端末に加えて開発用端末、iPad、業務用スマホを支給しています。 出社・リモートのハイブリット勤務となり、柔軟な働き方が可能です。 オフィス環境 フリーアドレスであり、席替えで気分転換できます。コミュニケーションが生まれやすいよう工夫しています。 休暇 積極的な休暇取得を推奨しています。有給休暇はもちろんのこと、スポット休暇、看護休暇（時間単位で取得可）、リフレッシュ休暇等があります。 参考資料 【採用情報】「ど変革」──非連続な変革を起こし、未来をつくる ▼取り組み紹介 AIは「脅威」ではなく「飛躍」のチャンス。藤井デジタル戦略部長が語る、人とAIが協働する未来の金融。 トップ自らがAI活用を主導。加藤頭取の「バイブコーディング」実践から見た、〈みずほ〉の変革への覚悟 専門性の壁を乗り越える新しい金融DX。〈みずほ〉が「バイブコーディング」で切り拓く“全社員AI活用”文化 【エンジニア本気のメガバンク変革】1,000億円規模のAI投資でみずほFGはどう変わる？／“ど変革”を掲げる組織とは／AIエージェントも内製開発／みずほFGならではの仕事の面白さ ▼社員インタビュー 構想からモックアップまで3日。AIで事業変革に挑む〈みずほ〉のビジネスアナリスト ▼プロダクト例 みずほ銀行、対話型AIアシスタント「あおまるバンク」を2026年9月(予定)より提供開始 「銀行は動きが遅い」を過去にする。現場の声で磨き上げた営業支援AI「RM Studio」 ▼オフィスの雰囲気・よくある質問 【オフィス紹介】自由な働き方を支える、快適性と機能を兼ね備えたオフィス キャリア採用でのよくある質問 5分で知るデジタル戦略部 AIで金融を変える仕事・組織・働き方
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みずほFG_AIエンジニア
募集背景 みずほフィナンシャルグループは、AIで仕事そのものを作り替える、全社的なAIトランスフォーメーションを進めています。これは〈みずほ〉にとって今までにない規模のDXであり、その実現のために大規模なデジタル投資を行い、組織を超えた変革体制を整えています。 社員向けの生産性向上AIプロダクツのみならず、お客さま向けのサービス高度化AIプロダクツも、本当に使われるものを届けます。その最前線を担うのが、AIを内製で開発するデジタル戦略部です。めざすのは、「使われ続けるプロダクト」を自分たちの手でつくり、〈みずほ〉の変革を先導することです。 経営トップ自らがAI活用を主導し、3年間で最大1,000億円規模をAIによる変革に投じる本気の体制のもと、デジタル戦略部では常時30〜40件のプロダクト・エージェントを並行開発しています。 ビジネス部門からの要望（Biz起点）と開発側の提案（Dev起点）の双方でテーマが増える中で、今はAIエージェントを量産するフェーズです。AIアプリ・エージェントの開発に加え、複数プロジェクトで共通化できる観点（プロンプト設計、評価・検証、データ連携、運用の型化 など）を整え、同時多発する開発全体のスピードと品質を高めていく「AIプロダクトエンジニア」を募集します。 ポジションの魅力 ① 最新技術を使用することは当たり前 AI駆動開発を前提としたモダンな環境で、新しい技術をすぐに試し、プロダクトに反映できます。少人数で素早く作って試す文化が根付いており、オールクラウド・モダン技術スタックにより、試作と改善の高速サイクルが日常。技術のキャッチアップと実践を、仕事の中で自然に積み重ねられます。 ② 「資金」でも「テーマ」でも困らない環境で挑める スタートアップのようなスピードと裁量がありつつ、大企業ならではの投資規模・豊富な開発テーマ・安定した財務基盤に支えられています。面白いアイデアが予算やネタ切れで止まらない、挑戦を長く続けられる土台があります。 ③ 舞台は、いま最も動く「金融×AI」 AIの発展とともに注目が集まる「金融」。その変化の最前線で、実際に使われるプロダクトを作りながら、業界が変わる瞬間に立ち会えます。成長余地が大きく、経験がそのままキャリアの価値になる、面白いタイミングです。 業務内容 具体的な業務内容 業務プロセスの自動化に向けたAIエージェントの開発（業務特化型エージェントの開発、複数エージェントの連携 など） 生成AIを活用したWebアプリケーションの設計・実装・テスト プロンプトエンジニアリング（プロンプト設計・改善による出力品質の向上） 生成AIアプリ・AIエージェントの評価・改善・運用 AWSを中心とした生成AI基盤（Amazon Bedrock 等）を用いたPoCの開発・実行・評価 プロジェクト例 技術検証（モデル／プラグイン等）：各種AIモデルやプラグインの活用検討、適用可否の評価 業務支援アプリの内製開発（AWS等クラウド上）：生成AIを活用した面談記録・議事録作成アプリ、社内手続きの照会ツール等の開発・PoC（技術検証） ローコード／ノーコード：開発ツールの試行利用と社内導入の検討 モデル高度化の検証：ファインチューニングを視野に入れた技術検証 みずほ独自モデル：独自モデルの構築および評価・実証 プロダクト例 面談記録・議事録作成支援「めんきくん」 対面/オンラインMTGの面談記録ドラフトを作成するiOS/Webアプリケーション スライド生成支援「みずほスライドジェネレーター」 作成したいスライド内容を自然言語で指示すると、AIが構成を検討し、社内様式を反映したスライドを自動生成 リサーチ支援「みずほDeepResearch アドバンス」 ユーザの指示に応じてWeb上の膨大な情報をAIが検索・精査し、レポートを自動生成 営業支援「RM Studio」 営業担当者が1日〜5日かけていた調査・資料作成を自動化。過去のお客さまとの打ち合わせ内容や、お客さま情報からAIエージェントが次の商談の資料を自動作成 技術情報（一部） 開発言語 TypeScript, Python フレームワーク Next.js, React, Vue.js, FastAPI, Streamlit, FastAPI AI関連ライブラリ Assistants API, Agents SDK, Strands Agents SDK, LangChain, LangGraph, Vertex AI インフラ・ミドルウェア AWS, S3, ECS, ElastiCache, Terraform, CDK, Bedrock, Bedrock Agentcore テスト Jest, Pytest, Playwright ツール GitHub, Teams, Slack, Jira, Confluence AIツール Anthrpic ClaudeCode, AWS Kiro, OpenAI Codex, Amazon Q Developer, Devin, Dify, v0 応募資格（経験/資格など） 【必要要件/must】 以下いずれかに該当し、仕様が固まっていれば主体的に実装を行うことができる方 フロントエンド、バックエンドの開発経験が2〜3年程度（TypeScript、Python 等） バックエンド、インフラの開発経験が2〜3年程度（Python、AWS、GCP、Azure 等） AWS、Azure，GCP等のクラウド環境における開発経験 生成AIを活用し、業務効率化を通じたインパクトの大きな仕事に携わりたい方 【歓迎要件/want】 TypeScriptでモダンフレームワーク（Next.js、React 等）を用いた開発経験 Pythonでフレームワーク（FastAPI、Flask，Django 等）を用いた開発経験 生成AIを用いたシステムの開発経験 プロンプトエンジニアリングやチューニング経験 5名以上のチーム開発の経験があり、報連相を意識した業務遂行経験がある 良いプロダクトづくりのために、意見を発しながら業務を行っていきたい方 働き方 支給デバイス 業務用端末に加えて開発用端末、iPad、業務用スマホを支給しています。開発用端末はMacbook Airを貸与しますので、スムーズな開発が可能です。 リモート勤務 出社・リモートのハイブリット勤務となり、柔軟な働き方が可能です。 オフィス環境 フリーアドレスであり、席替えで気分転換できます。コミュニケーションが生まれやすいよう工夫しています。 休暇 積極的な休暇取得を推奨しています。有給休暇はもちろんのこと、スポット休暇、看護休暇（時間単位で取得可）、リフレッシュ休暇等があります。 参考資料 AI時代こそ、大企業が面白い。最新AIを翌日使える組織が、メガバンクにある 「思っていた以上に自由で、モダン」異業種から飛び込んだエンジニア2人が明かすメガバンクの開発現場 ▼動画 【エンジニア本気のメガバンク変革】1,000億円規模のAI投資でみずほFGはどう変わる？／“ど変革”を掲げる組織とは／AIエージェントも内製開発／みずほFGならではの仕事の面白さ 【1日密着】みずほフィナンシャルグループ デジタル戦略部・スクラムマスターの1日とは？AI×アジャイル開発の最前線に迫る ▼取り組み紹介 AIは「脅威」ではなく「飛躍」のチャンス。藤井デジタル戦略部長が語る、人とAIが協働する未来の金融。 トップ自らがAI活用を主導。加藤頭取の「バイブコーディング」実践から見た、〈みずほ〉の変革への覚悟 AIエージェントを「量産」せよ。〈みずほ〉の社内量産開発の仕組み「エージェントファクトリー」の全貌 ▼メンバー紹介 〈みずほ〉のDX推進の原動力に。生成AI活用の最前線で、開発をリード。 AI開発のプラットフォーム整備やプロトタイプ構築で、〈みずほ〉のDXを加速させる。 「やりたいこと、全部できるじゃん」。元SaaSベンチャーのエンジニアが〈みずほ〉を選んだ理由 ▼オフィスの雰囲気・よくある質問 【オフィス紹介】自由な働き方を支える、快適性と機能を兼ね備えたオフィス キャリア採用でのよくある質問 5分で知るデジタル戦略部 AIで金融を変える仕事・組織・働き方
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みずほ銀行_【情報数理工学研究所】科学技術分野コンサルタント（モビリティ・製造分野、エネルギー・環境分野、社会インフラ・防災分野など）
職務内容 ◆製造、土木（海岸港湾・土質・構造）、材料・化学・バイオ分野におけるシミュレーション、及びそれらを用いた研究・開発等の支援や設計・評価等の関連技術コンサルティング ＜業務例＞ ・燃料電池、バッテリーなどモビリティー電動化に向けた設計解析・技術開発支援 ・流体・構造・マルチフィジックス解析、3D-CAEプラットフォーム導入コンサルティング ・構造・耐震設計（地下空間、海岸港湾）に向けた設計解析や配管（プラント等）における流体解析 ・材料分野におけるナノシミュレーション、インフォマティクス技術開発 ◆データサイエンスを用いた数理解析コンサルティング ＜業務例＞ ・AI・機械学習によるシミュレーションの高速化、事象予測の高度化 ・ビッグデータの統計解析による製品・プラントの異常検知、故障率の分析 ◆科学技術動向の調査、政策提言に関するコンサルティング ＜業務例＞ ・燃料電池・水素分野の技術開発ロードマップの策定、企業動向に関する調査 ・資源、エネルギー、産業保安分野における規制や新技術動向調査 ・ナノテクノロジー・先端材料の技術動向に関する調査 ◆上記分野に関する企画営業・提案活動 応募資格 (経験/資格など) ◆必須要件/must ・数値解析を用いた設計・開発、シミュレーションソフトウェアの開発、または科学技術分野における調査・コンサルティングの実務経験がある方 ・職務内容に合致する経験、知識のある方 ・科学技術による社会貢献に関心を持ち、主体的に挑戦していく姿勢のある方 ◆希望要件/want ・技術士（技術士補）、CAE技術者などのエンジニアリング関係の資格 ・プロジェクトリーダー経験 ・海外企業との業務遂行が可能なコミュニケーション能力
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みずほ銀行_【情報数理工学研究所】先端技術開発（情報通信分野の先端技術開発と応用システム試作）
職務内容 ◆AI（機械学習）、画像処理などの先端技術開発 ◆三次元計測・認識、VR/ARなどの先端技術開発 ◆FVC、HEVC、AACなどの映像・音声圧縮符号化分野の先端技術開発 ◆無線通信、暗号など、情報通信分野の先端技術開発 ◆上記を含む情報通信技術を応用した先端システムの試作 応募資格 (経験/資格など) ◆必須要件/must ・上記の職務内容に合致する経験、知識のある方 ・アルゴリズムの調査、検討、考案ができる方 ・ソフトウェアの開発ができる方 ◆希望要件/want ・高度情報処理資格 事例紹介 https://www.mizuho-rt.co.jp/business/tech/business-field/telecommunications/index.html
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みずほ銀行_【情報数理工学研究所】AIエンジニア・コンサルタント
職務内容 ◆AIエンジニアおよびコンサルタント ＜従事する職務＞ ・AIに関する技術開発や新規サービス開発 ・お客さまの課題に合わせたAI導入に向けたコンサルティング業務 ＜具体的な業務内容＞ 世界トップクラスの専門性と技術力でお客さまや社会の発展に貢献するというビジョンの下、様々なAI技術を活用して金融業界に留まらず、製造業や建設業など幅広い業種の課題解決を行います。 AIを活用した独自サービス開発や、お客さまへの課題ヒアリングから解決策検討、データ分析、AI開発、導入まで一連のコンサルティングや開発業務を担当していただきます。 応募資格 (経験/資格など) ◆必須要件/must ・機械学習等のAIに関する研究経験や開発経験 ・C++、Python等によるAIや探索アルゴリズム等の実装経験 ◆希望要件/want ・課題を抱えたお客さまへのコンサルティング経験 ・KaggleやAtCoderなどのコンペティションの上位成績 ・チームでの開発実績 本ポジションについて ■AI Powerhouseについて https://www.mizuho-rt.co.jp/business/tech/service-flow/ai_powerhouse/index.html
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みずほFG_LLMエンジニア
募集背景 みずほフィナンシャルグループでは、中期的に1,000億円規模のデジタル投資を行い、デジタルを軸とした変革を推進しています。 この取り組みは、みずほフィナンシャルグループのデジタル戦略・AI活用推進を担う《デジタル戦略部》が全社レベルで牽引しており、重点AIプロジェクトの旗振り役として推進する体制を敷いています。 常時30〜40件のプロジェクトが同時並行で進行しており、すでにリリースと運用フェーズに入ったプロダクトも増えています。次の成長段階では、こうした取り組みをグループ全体へ広げ、業務改革と顧客価値につなげていくことが重要です。 その実現に向けて、金融業務で求められる信頼性・安全性を満たすため、汎用LLMの活用に留まらず独自LLM（みずほLLM）の開発を進めています。オープンウェイトモデルをベースに社内ナレッジを活用し、学習・チューニングを組み合わせて継続的に性能を高めています。今後の展開を加速するため、データ設計から学習実装・評価・改善までを一気通貫で担うLLMエンジニアを募集します。 ポジションの魅力 ①金融特化LLM「みずほLLM」の開発推進 汎用LLMの活用に留まらず、金融業務で求められる専門性・信頼性を満たす独自LLM「みずほLLM」の開発を推進しています。社内ナレッジを活用した学習データ設計から、学習手法の検討、チューニングの実装・実行、性能分析までを一気通貫で担い、モデルを継続的に高度化できる点が魅力です。実務テストを前提に、より専門的な業務領域への展開につなげていくフェーズに参画できます。 ②品質と監査性を担保するLLMOps 金融機関でLLMを業務に組み込むには、モデル精度だけでなく、実務テスト設計、誤答検知、ログ設計、アクセス制御など運用面の統制が欠かせません。本ポジションでは、学習・評価に加えて運用ルール整備まで踏み込み、品質と監査性を満たした形でLLMを成立させます。技術とガバナンスの両面で意思決定し、運用に落とし込む経験が得られます。 ③適用先検討とプロダクト連携をリード LLM開発は、モデルを作るだけでは価値になりません。本ポジションは評価結果を踏まえた適用先の検討まで担い、業務支援アプリなどのプロダクトチームと連携しながら、LLMを業務価値へ接続します。モデル特性と業務要件を踏まえて適用方針を定め、現場で使われる形へつなげられる点が魅力です。 職務内容 生成AI／LLM（大規模言語モデル）の業務活用に向けて、データ整備からLLMの選定・構築、学習（チューニング）実装、技術評価、適用検討までを担い、業務改善につながるAIプロダクトを推進するポジションです。 具体的な業務内容 生成AIの利活用に向けたデータの構造化・加工・分析などのデータエンジニアリング モデル開発に必要なデータの特定、およびデータベース設計 LLM（大規模言語モデル）の選定、独自LLM（みずほLLM）のセットアップ 学習手法の検討を含む、チューニング（学習）の実装・実行および性能分析（技術評価） LLMOpsとして、実務テスト設計と誤答検知、ログ・アクセス制御を含む運用ルール整備 評価結果を踏まえた適用先の検討と、プロダクトチームとの連携推進 プロジェクト例 独自LLM（みずほLLM）の構築に向けた、社内ナレッジの整備・学習データ設計 継続事前学習／ファインチューニング／RAG等の手法比較と、最適な組み合わせの技術検証 金融特化LLMの継続的な精度向上とデプロイ・評価（銀行実務テスト（預金・融資・外為・財務分析等）にて評価実施中） 現場部署と連携しながら実務課題を特定し、独自学習の有効性を見極めつつ、要件整理からデータ収集、評価設計、学習試行までを実践 大規模学習を効率的に実行するため、AWS等での分散計算環境（クラスター）構築および運用に向けた技術検証 プロダクト例 面談記録・議事録作成支援「めんきくん」 対面/オンラインMTGの面談記録ドラフトを作成するiOS/Webアプリケーション スライド生成支援「みずほスライドジェネレーター」 作成したいスライド内容を自然言語で指示すると、AIが構成を検討し、社内様式を反映したスライドを自動生成 暗黙知の形式知化「AIインタビュアー」 AIがRMにインタビューし、営業ノウハウをナレッジ化。整理した知見はRAGの知識DBや独自LLMの学習データとして活用予定。 社内手続き検索支援「Wiz Search」 事務・与信など膨大な社内情報から、社員の質問に関連する手続書やマニュアルをAIが検索し、回答を生成。 技術情報（一部） 開発言語 TypeScript, Python フレームワーク Next.js, React, Vue.js, FastAPI, Streamlit, FastAPI AI関連ライブラリ Assistants API, Agents SDK, Strands Agents SDK, LangChain, LangGraph, Vertex AI インフラ・ミドルウェア AWS, S3, ECS, ElastiCache, Terraform, CDK, Bedrock, Bedrock Agentcore テスト Jest, Pytest, Playwright ツール GitHub, Teams, Slack, Jira, Confluence AIツール Anthrpic ClaudeCode, AWS Kiro, OpenAI Codex, Amazon Q Developer, Devin, Dify, v0 応募資格（経験/資格など） 【必須要件/must】 機械学習・データサイエンス領域の知見を有し、下記いずれかに該当する方 AI／機械学習モデルに関するデータ前処理、学習、評価等の一連の検証・開発プロセスを主体的に推進した経験 機械学習・データサイエンス領域のプロジェクトを、要件定義・技術選定・進行管理を主導しながらリードした経験 Python等を用いて、データ処理・検証・評価・改善を自ら実装した経験 関係者と連携しながら、技術検証から適用検討、実装推進まで一連で担った経験 LLMをはじめとする生成AI技術への高い関心・学習意欲 【歓迎要件/want】 独自LLMや大規模言語モデルの構築、追加学習、改善を主担当または中核メンバーとして担った経験 機械学習・生成AIを活用したプロジェクトのマネジメントやチームビルディングを主導した経験 ビッグデータを活用した分析業務、またはAIモデル開発を実務でリードした経験 RAG、検索、AIエージェント、VLM、OCR等を用いたシステムの開発・検証・改善経験 SageMaker、Azure ML、Databricks等の機械学習基盤を用いた、学習・評価・運用環境の構築経験 金融領域におけるデータ分析、またはAI活用の経験 英語文献・論文の調査を通じて、技術選定や改善方針の立案に活かした経験 働き方 支給デバイス 業務用端末に加えて開発用端末、iPad、業務用スマホを支給しています。開発用端末はMacbook Airを貸与しますので、スムーズな開発が可能です。 リモート勤務 出社・リモートのハイブリット勤務となり、柔軟な働き方が可能です。 オフィス環境 フリーアドレスとなり、席替えで気分転換できます。コミュニケーションが生まれやすいよう工夫しています。 休暇 積極的な休暇取得を推奨しています。有給休暇はもちろんのこと、スポット休暇、看護休暇（時間単位で取得可）、リフレッシュ休暇等があります。 参考資料 AI時代こそ、大企業が面白い。最新AIを翌日使える組織が、メガバンクにある 「思っていた以上に自由で、モダン」異業種から飛び込んだエンジニア2人が明かすメガバンクの開発現場 ▼動画 【エンジニア本気のメガバンク変革】1,000億円規模のAI投資でみずほFGはどう変わる？／“ど変革”を掲げる組織とは／AIエージェントも内製開発／みずほFGならではの仕事の面白さ 【1日密着】みずほフィナンシャルグループ デジタル戦略部・スクラムマスターの1日とは？AI×アジャイル開発の最前線に迫る ▼取り組み紹介 AIは「脅威」ではなく「飛躍」のチャンス。藤井デジタル戦略部長が語る、人とAIが協働する未来の金融。 トップ自らがAI活用を主導。加藤頭取の「バイブコーディング」実践から見た、〈みずほ〉の変革への覚悟 専門性の壁を乗り越える新しい金融DX。〈みずほ〉が「バイブコーディング」で切り拓く“全社員AI活用”文化 金融の深みを捉える「みずほLLM」開発プロジェクトが進行中 みずほフィナンシャルグループ、金融特化LLMで“推論に依存しない”「高精度」と「即答性」を両立、専門業務の拡張へ ▼メンバー紹介 〈みずほ〉の未来を担う、生成AI活用とは？最新技術に挑むメンバーにインタビュー。 ▼オフィスの雰囲気・よくある質問 【オフィス紹介】自由な働き方を支える、快適性と機能を兼ね備えたオフィス キャリア採用でのよくある質問 5分で知るデジタル戦略部 AIで金融を変える仕事・組織・働き方
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みずほFG_セキュリティエンジニア
募集背景 みずほフィナンシャルグループでは、中期的に1,000億円規模のデジタル投資を行い、デジタルを軸とした変革を推進しています。 この取り組みは、みずほフィナンシャルグループのデジタル戦略・AI活用推進を担う《デジタル戦略部》が全社レベルで牽引しており、重点AIプロジェクトの旗振り役として推進する体制を敷いています。 常時30〜40件のプロジェクトが同時並行で進行しており、すでにリリースと運用フェーズに入ったプロダクトも増えています。次の成長段階では、こうした取り組みをグループ全体へ広げ、業務改革と顧客価値につなげていくことが重要です。 その実現に向けて、AI・生成AIを活用したプロダクトやプロジェクトを今後さらに拡大していくことを見据え、セキュリティ体制の強化を進めています。現状は既存組織による兼任で対応していますが、今後は新たなセキュリティラインを立ち上げ、評価・運営の中核を担う体制へと進化させていきたいと考えています。従来のセキュリティ対策に加え、AI特有のリスク管理やAIを活用した運用高度化も見据え、AI・生成AI活用案件のセキュリティ評価、評価基準・プロセスの整備、関係部門との調整を担うセキュリティエンジニアを募集します。 ポジションの魅力 ① 大規模なAI活用を、セキュリティの力で前に進められる みずほフィナンシャルグループでは、AI・生成AIを活用したプロダクトやプロジェクトがすでに複数動いており、リリース・運用フェーズに入ったものも増えています。本ポジションは、こうした取り組みを止めるためのセキュリティではなく、AI活用を安全に広げ、事業や業務改革を前に進めるためのセキュリティとして関わる役割です。案件ごとの評価や改善提案を通じて、実装と活用の両方を支えられます。 ② 評価担当ではなく、セキュリティ運営の土台づくりを担える 今回お任せしたいのは、個別案件のセキュリティ評価だけではありません。AI・生成AI活用案件に対する評価基準や評価プロセスを整え、関係部門と連携しながら、継続的に機能する運営の仕組みを作っていくことを期待しています。現状は兼任組織で対応しているため、新たなセキュリティラインの立ち上げに近いフェーズから関われる点も、このポジションならではの魅力です。 ③ AI特有のリスク管理と運用高度化に、先回りして取り組める 金融領域で求められる高い信頼性・安全性を前提にしながら、従来のセキュリティ対策に加え、AI特有のリスク管理やAIを活用した運用高度化にも踏み込めるポジションです。評価・改善に留まらず、今後のAI活用拡大を見据えて、どのような観点を整備し、どのように運用を進化させるかまで関われるため、これまでの経験を活かしながら新しいテーマに挑戦できます。 職務内容 各プロダクト／プロジェクトのセキュリティ評価、評価基準・評価プロセスの整備、関係部門との調整、運用高度化を担い、新たなセキュリティラインの立ち上げを推進するポジションです。 AI・生成AIを活用したプロダクト／プロジェクトに対するセキュリティ評価の実施 AI領域におけるセキュリティ評価基準・評価プロセスの設計、整備、継続的な改善 各案件の企画・開発担当と連携した、セキュリティ観点での要件整理、レビュー、改善提案 全社のサイバーセキュリティ統括部門と連携した審査対応、および評価方針の整理・調整 脆弱性診断やセキュリティ評価に関する外部パートナーの活用方針検討、委託管理、成果物レビュー セキュリティ診断ツールや各種セキュリティソリューションの選定、導入、活用推進 AI特有のリスクや最新の脅威動向を踏まえた運用高度化、新たな施策の企画・推進 プロダクト例 面談記録・議事録作成支援「めんきくん」 対面/オンラインMTGの面談記録ドラフトを作成するiOS/Webアプリケーション スライド生成支援「みずほスライドジェネレーター」 作成したいスライド内容を自然言語で指示すると、AIが構成を検討し、社内様式を反映したスライドを自動生成 暗黙知の形式知化「AIインタビュアー」 AIがRMにインタビューし、営業ノウハウをナレッジ化。整理した知見はRAGの知識DBや独自LLMの学習データとして活用予定。 社内手続き検索支援「Wiz Search」 事務・与信など膨大な社内情報から、社員の質問に関連する手続書やマニュアルをAIが検索し、回答を生成。 技術情報（一部） フレームワーク： Next.js, React, Vue.js, FastAPI, Streamlit, FastAPI AI関連ライブラ： Assistants API, Agents SDK, Strands Agents SDK, LangChain, LangGraph, Vertex AI インフラ・ミドルウェア： AWS, S3, ECS, ElastiCache, Terraform, CDK, Bedrock, Bedrock Agentcore テスト： Jest, Pytest, Playwright ツール： GitHub, Teams, Slack, Jira, Confluence AIツール： Anthrpic ClaudeCode, AWS Kiro, OpenAI Codex, Amazon Q Developer, Devin, Dify, v0 応募資格（経験/資格など） 【必須要件/must】 セキュリティ領域における実務経験3年以上（セキュリティ評価や運用プロセスの設計、整備、改善に関わった経験） 脆弱性診断、セキュリティレビュー、セキュリティアセスメント、セキュリティアーキテクチャ設計の実務経験 アプリケーション、クラウド、API、認証認可などに関する基本的な理解 関係者と連携し、セキュリティ上の課題整理、改善提案、対応推進を行った経験 Python, TypeScript等のコードリーディングができ、簡単なスクリプトを作成できる能力 【歓迎要件/want】 AI・生成AI・AIエージェント活用案件に関するセキュリティ評価やリスク検討の経験 プロダクトセキュリティ、セキュリティアーキテクト、セキュリティコンサルのいずれかの経験 金融機関、事業会社、SaaS企業などでのプロダクトに近い立場でのセキュリティ業務経験 外部パートナー管理、顧客折衝、部門横断での合意形成経験 リード、マネジメント、または体制立ち上げ経験 働き方 支給デバイス 業務用端末に加えて開発用端末、iPad、業務用スマホを支給しています。開発用端末はMacbook Airを貸与しますので、スムーズな開発が可能です。 リモート勤務 出社・リモートのハイブリット勤務となり、柔軟な働き方が可能です。 オフィス環境 フリーアドレスとなり、席替えで気分転換できます。コミュニケーションが生まれやすいよう工夫しています。 休暇 積極的な休暇取得を推奨しています。有給休暇はもちろんのこと、スポット休暇、看護休暇（時間単位で取得可）、リフレッシュ休暇等があります。 参考資料 AI時代こそ、大企業が面白い。最新AIを翌日使える組織が、メガバンクにある 「思っていた以上に自由で、モダン」異業種から飛び込んだエンジニア2人が明かすメガバンクの開発現場 ▼動画 【エンジニア本気のメガバンク変革】1,000億円規模のAI投資でみずほFGはどう変わる？／“ど変革”を掲げる組織とは／AIエージェントも内製開発／みずほFGならではの仕事の面白さ 【1日密着】みずほフィナンシャルグループ デジタル戦略部・スクラムマスターの1日とは？AI×アジャイル開発の最前線に迫る ▼取り組み紹介 AIは「脅威」ではなく「飛躍」のチャンス。藤井デジタル戦略部長が語る、人とAIが協働する未来の金融。 トップ自らがAI活用を主導。加藤頭取の「バイブコーディング」実践から見た、〈みずほ〉の変革への覚悟 専門性の壁を乗り越える新しい金融DX。〈みずほ〉が「バイブコーディング」で切り拓く“全社員AI活用”文化 みずほFG、現場主導のAI開発を全社展開へ 金融機関基準のガバナンスを備えたAI開発基盤「Dify Enterprise」を構築 ▼オフィスの雰囲気・よくある質問 【オフィス紹介】自由な働き方を支える、快適性と機能を兼ね備えたオフィス キャリア採用でのよくある質問 5分で知るデジタル戦略部 AIで金融を変える仕事・組織・働き方
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みずほ証券 DX推進ディレクター
全社DX推進 ディレクター ◇ 役職概要 みずほ証券株式会社における全社DX推進の中核メンバーとして、フィナンシャルグループ横断で、各CUGと連携し、デジタルトランスフォーメーション戦略の企画・実行・推進をリードする役割 を担う。 加えて、AI・データを活用した業務改革の企画推進、全社横断のプロジェクトマネジメント、各種ステークホルダー調整、経営層へのレポーティングなどを主導する。 ◇ 主な職責 ①DX・デジタル戦略の企画立案／実行推進 全社DX方針に沿ったテーマ設定、ロードマップ策定、経営資源（予算・人員）計画の策定 CUG・各部門と連携した改革テーマの創出 施策のGo/NoGo判断プロセスのリード、モニタリング、進捗管理 事業部・IT部門と連携し、横断的な課題解消・障害除去（Facilitation & Orchestration） ② 大規模プロジェクトの推進・PMO機能 DX案件（AI、データ基盤、業務変革、業務効率化等）のプロジェクト運営 要件整理、スコーピング、成果物の品質管理 リスク・課題管理（Issue/Risk Management） IT/ベンダー、関連部門との折衝および調整 経営報告資料・ステアリングコミッティ向け資料作成 ③ ステークホルダーコミュニケーション／チェンジマネジメント 全社ステークホルダーとのコミュニケーション DXの価値訴求（Value Story）、業務部門の巻き込み 組織横断の合意形成ファシリテーション 変革への抵抗を低減するチェンジマネジメント推進 ④ チーム運営／メンバー育成 PJメンバー/若手DX人材へのメンタリング スキルセット向上の計画策定（AIリテラシー、PMスキル等） 部全体の運営改善（会議設計、業務標準化 等） ◇ 必要能力 大規模プロジェクトのPMまたはPMO経験 経営層～現場まで幅広い利害関係者との調整力 論点構造化・資料作成能力（ドキュメンテーション） DX/データ/AIに関する基本的な知識と実務経験 多様な部門を横断した合意形成ができるコミュニケーション力 ◇ 歓迎するスキル AI/データ活用プロジェクトの推進経験（プロトタイプ作成～PoC〜エンタープライズ化） コンサル・企画部門（本部企画・事業企画）の実務経験 技術知識（クラウド、アプリ基盤、AIモデル等） 金融業界（証券・銀行）での業務知識 チームマネジメント経験 実務レベルの英語力 ◇求める人物像 未来起点の発想で「構想力」を持ち、全社変革をリードできる方 部門横断で物事を動かす統合力（Orchestration） 不確実性の高い状況でも、粘り強く推進できる実行力 利害が異なる複数ステークホルダーを束ねるリーダーシップ DXを通じた業務変革への強いコミットメント ◇想定アサイン領域 みずほフィナンシャルグループがCUG毎の横ぐしで取り組む、業務プロセス改革タスクフォース（DX TF）の運営 AI活用推進（AIガバナンス） 業務プロセス改革（事務DX、営業店改革、データ活用） 全社横断PMO機能（リスク管理・進捗管理・予算管理）
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みずほFG_プロダクトマネージャー（PdM）
募集背景 みずほフィナンシャルグループでは、2026年度からの3年間で約1,000億円規模のデジタル投資を行い、AIを軸とした変革を推進しています。 この取り組みは、みずほフィナンシャルグループのデジタル戦略・AI活用推進を担う《デジタル戦略部》が全社レベルで牽引しており、重点AIプロジェクトの旗振り役として推進する体制を敷いています。 その中でも生成AI／AIエージェント領域では、デジタル戦略部 テクノロジー開発チームが、ビジネス部門が抱える課題（みずほの重点領域）に向き合うプロジェクト推進チームと連携し、テーマ検証からプロダクト開発、本番運用・継続改善までを一気通貫で進めています。 複数のAIプロダクトがすでにリリースされ、本番運用・継続改善が進んでいます。同時に、新たなPoC開発も並行して進んでおり、「運用で価値を積み上げる取り組み」と「新規プロダクトを生み出す取り組み」が両輪で走っているフェーズです。 生成AIプロダクトやAIエージェントがお客さまや社員に継続利用される形にするために、信頼性と運用を踏まえたプロダクトマネジメントの重要性が高まっています。 企画構想からリリース後の運用改善までをリードする「プロダクトマネージャー」を募集します。 ポジションの魅力 生成AIプロダクトを育て、テーマ選定から成果までリードできる リリース済みの生成AIプロダクトが複数あり、本番運用・継続改善が進んでいます。同時に、新規PoC開発も並行して進めており、立ち上げと改善の両方に関われる環境です。どのテーマに投資し、何を成功条件とするかの判断が重要になります。役割や領域に制限されることなく、KPI設計・ロードマップ策定から本番化判断、リリース後の改善までを一貫してリードし、成果に責任を持って推進できる点が魅力です。 最新モデル・新機能をいち早く試し、プロダクトに反映できる 最新のAIモデルや新機能を、早い段階で検証しプロダクトに反映できる体制があります。 また、シリコンバレーTeamから共有される最新の事例も取り込みながら、技術検証を進められる点も特徴です。さらに、基盤、エージェント、UIの開発推進を通して、情報資産の取り扱いやサイバーセキュリティを踏まえた考え方も身につきます。 Biz×Dev×Designの協働で、改善サイクルを加速できる エンジニア、デザイナー、ビジネスに加えて、R&Dを推進するデータサイエンティストのメンバーとも近い距離で議論しながら、プロダクトを推進する体制です。 PdMとして、要件や優先順位の意思決定を進めやすく、仮説検証からリリース後の改善までを短いサイクルで回せる点が特徴です。 職務内容 生成AI／AIエージェント活用を推進するデジタル戦略部 テクノロジー開発チームにて、プロダクトやサービスの開発・推進を担うPdMポジションです。 ビジネス課題の整理から、PoC推進・本番化判断、リリース後の運用改善までを一貫してリードし、継続的な価値創出につなげていただきます。 具体的な業務内容 新規プロダクト（企画～リリース） ユーザー分析・リサーチを通じた課題整理と価値仮説の設計 MVP/PoCの計画・推進、検証設計、プロトタイプ改善 KPI/成功条件の定義、要件整理、ロードマップ策定 関係者との合意形成をリードし、本番化判断からリリースまで推進 利用開始・利用拡大に向けた施策設計（プロモーションチーム連携） 既存プロダクト（運用～グロース） 利用状況分析・現場ヒアリングを通じた課題抽出と改善企画 改善優先順位の意思決定および開発推進（進行管理・効果検証） 生成AIの安全な利用を前提とした運用設計とリスク観点の整理 保守・障害対応を含む運用品質の改善、継続的な価値向上 利用拡大・定着に向けた施策推進（プロモーションチーム連携） 使用ツール コード分析：Claude Code（in VS Code） コミュニケーション：Teams、Slack、Outlook バックログ・タスク管理：Jira、Planner、Gitlab、OneNote 応募資格（経験/資格など） 【必須要件/must】 以下いずれかの経験 PdM / PO経験 （企画～開発～リリース後の計測・改善まで一連を推進） システム開発またはITプロダクト開発におけるPM経験 データに基づく課題整理・要件定義と、意思決定の実務経験 エンジニア等と連携しながら開発推進した経験 【希望要件/want】 AI（生成AI含む）を用いたプロダクトのPdM/PO経験、または生成AI機能の企画・運用改善経験 0→1（構想～デモ）、1→10（PoC）、10→100（本番化・運用）など、複数フェーズでの推進経験 セキュリティ/プライバシーや規制への理解（要件整理・運用設計に反映できる） パブリッククラウド（AWS/Azure/GCP）を活用した開発・運用の知見 データ分析スキル（SQL/BI等）や、効果測定・改善の実務（A/Bテスト等） システム運用経験（障害対応、インシデント対応、運用改善） KPI設計・ロードマップ策定および、プロダクト方針をドキュメント化して運用した経験 働き方 支給デバイス 業務用端末に加えて開発用端末、iPad、業務用スマホを支給しています。開発用端末はMacbook Airを貸与しますので、スムーズな開発が可能です リモート勤務 出社・リモートのハイブリット勤務となり、柔軟な働き方が可能です。 オフィス環境 フリーアドレスとなり、席替えで気分転換できます。コミュニケーションが生まれやすいよう工夫しています。 休暇 積極的な休暇取得を推奨しています。有給休暇はもちろんのこと、スポット休暇、看護休暇（時間単位で取得可）、リフレッシュ休暇等があります。 求める人物像 ユーザー/現場起点で課題を捉え、データも踏まえて仮説検証を回しながら意思決定できる方 不確実性の高いテーマでも、優先順位付けとスコープ調整を行い、PoCから本番化・運用改善までやり切れる方 セキュリティ／コンプライアンス等の前提を理解し、品質とスピードのバランスを取りながらプロダクトを成立させられる方 関係者の論点を整理し、合意形成を設計して粘り強く推進できる方 オーナーシップを持ってやり切り、学びを言語化してチームに共有・再現性を高められる方 生成AI/AIエージェントの技術動向を継続的に追い、プロダクトへの活用可能性を自ら探れる方 参考資料 【採用情報】「ど変革」──非連続な変革を起こし、未来をつくる ▼取り組み紹介 AIは「脅威」ではなく「飛躍」のチャンス。藤井デジタル戦略部長が語る、人とAIが協働する未来の金融。 トップ自らがAI活用を主導。加藤頭取の「バイブコーディング」実践から見た、〈みずほ〉の変革への覚悟 【エンジニア本気のメガバンク変革】1,000億円規模のAI投資でみずほFGはどう変わる？／“ど変革”を掲げる組織とは／AIエージェントも内製開発／みずほFGならではの仕事の面白さ ▼社員インタビュー メガバンクにおけるAIプロダクトの内製開発。PdMが語る仕事の手応え ▼プロダクト例 資料作成はAIに任せよ。〈みずほ〉が挑む、“バイブ・ドキュメンティング”とは？ ▼オフィスの雰囲気・よくある質問 【オフィス紹介】自由な働き方を支える、快適性と機能を兼ね備えたオフィス キャリア採用でのよくある質問 5分で知るデジタル戦略部 AIで金融を変える仕事・組織・働き方
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みずほFG_AIアプリ/エージェントのITアーキテクト
募集背景 みずほフィナンシャルグループでは、2026年度からの3年間で約1,000億円規模のデジタル投資を行い、AIを軸とした変革を推進しています。 この取り組みは、みずほフィナンシャルグループのデジタル戦略・AI活用推進を担う《デジタル戦略部》が全社レベルで牽引しており、重点AIプロジェクトの旗振り役として推進する体制を敷いています。 生成AI／AIエージェント領域では、デジタル戦略部がテーマ検証からプロダクト開発、本番運用・継続改善までを一気通貫で進めており、複数のAIアプリがすでにリリース・本番運用フェーズに入っています。 プロダクトが増え、本番運用が広がるほど、「個々のプロダクトを横断して、安全かつ継続的に運用できる仕組み（体制・ルール・監視・保守）をどう設計するか」、そして「次にどのIT・AIツールを社内へ取り込み、何を取り込まないか」という判断の重要性が急速に高まっています。 こうした背景から、AIアプリ・エージェントの本番運用に関わる上流設計を企画・推進し、あわせて導入するIT・AIツールの評価・検証・導入判断をリードするポジションを募集します。企画・設計を主軸としながら、検証やツール評価の場面ではご自身でも手を動かし、実装メンバーと近い距離で仕組みを形にしていく役割です。 ポジションの魅力 最新のIT・AIツールをいち早く検証し、全社のDXに関われる 国内外で次々に登場するAIツール・SaaSや内製開発のアプリ/エージェントを、早い段階で検証環境で実際に試し、効果・コスト・セキュリティの観点から目利きできる立場です。シリコンバレーTeamから共有される最新事例も取り込みながら、「導入する／しない」の意思決定に責任を持って関与でき、〈みずほ〉全体のDXに影響を与えられます。 「運用の型」をゼロから企画し、全社に横展開できる 複数のAIプロダクトが本番運用に入る立ち上がりのフェーズで、運用の仕組みを「これから整えていく」段階です。個別プロダクトの運用にとどまらず、横断的に再利用できる運用モデル（ガバナンス・監視・インシデント対応・コスト管理等）を自ら企画・設計し、標準として広げていける点が最大の魅力です。 Biz×Dev×Designの近い距離で、運用と技術判断を推進できる エンジニア、PdM、デザイナー、など様々な職種と近い距離で議論しながら進める体制です。企画・設計だけでなく、自ら検証環境で手を動かして確かめられるため、机上の論に閉じず、実運用の手応えを踏まえた意思決定ができる点が特徴です。 職務内容 生成AI／AIエージェント活用を推進するデジタル戦略部にて、AIアプリ・エージェントの本番運用の上流設計や導入するIT・AIツールの評価・導入判断を企画・推進するポジションです。 個々のプロダクト開発をリードするPdMやエンジニアと連携しながら、複数プロダクトを横断した「運用の仕組みづくり」と「技術の目利き」を担い、安全性・信頼性・継続性を担保していただきます。要件整理・設計・関係者調整・意思決定を主軸としつつ、検証やツール評価では自らも手を動かして推進していただきます。 具体的な業務内容 ① 内製AIアプリ・エージェントの本番運用に関わる上流設計 本番運用に向けた運用体制・役割分担・運用ルールの企画と設計 監視・ログ・評価（品質／精度／ハルシネーション等）の仕組みの要件整理とフロー定義 インシデント対応・障害対応・エスカレーションのプロセス設計 権限管理・アクセス制御・監査ログなど、情報資産の取り扱いとセキュリティを踏まえた運用ガードレールの企画 利用状況・コスト（API利用料等）のモニタリング・最適化の仕組みの企画 運用に利用するツール（監視・LLMOps基盤等）の選定・検証・導入方針の策定と標準化推進 ② DX/AXに向けたIT・AIツールの評価・導入判断 導入候補となるIT・AIツール／SaaSの情報収集と一次評価 検証環境でのPoC・トライアルの企画と実施（効果・コスト・セキュリティ・運用負荷を自ら検証） 評価結果に基づく「導入する／導入しない」の意思決定および関係者との合意形成 導入後の定着・運用移管を見据えた要件整理と引き継ぎ設計 技術トレンドの継続的なウォッチと、社内への評価ナレッジの蓄積・共有 使用ツール コード分析：Claude Code（in VS Code） コミュニケーション：Teams、Slack、Outlook バックログ・タスク管理：Jira、Planner、Gitlab、OneNote 応募資格（経験/資格など） 【必須要件/must】 以下いずれかの経験 ITプロジェクト／システム導入におけるPM・PMO・企画推進の経験 IT・AIツールやSaaSの評価・選定・導入企画の実務経験 システム運用・IT企画（運用ルール策定、業務プロセス設計等）の実務経験 データや検証結果に基づいて、導入可否や運用方針を判断・言語化した経験 関係者と連携しながら、要件整理・意思決定・合意形成を進めた経験 検証環境等でツールやシステムを自ら触りながら、効果や課題を検証した経験 【希望要件/want】 生成AI／AIエージェントを用いたシステムの運用設計・運用改善に関する知見（LLMOps／MLOps含む） パブリッククラウド（AWS/Azure/GCP）やSaaSを実際に触れた経験・知見 監視・オブザーバビリティ・ログ基盤等の設定・検証経験 セキュリティ／プライバシー／規制への理解（運用設計・ガードレールに反映できる） PoC・技術検証を自ら手を動かして推進し、評価・レポーティングまで行った経験 運用ルールやガバナンスをドキュメント化し、標準として横展開した経験 全社横断・複数ステークホルダーを巻き込んだ仕組みづくりの経験 働き方 支給デバイス 業務用端末に加えて開発用端末、iPad、業務用スマホを支給しています。開発用端末はMacbook Airを貸与しますので、スムーズな開発が可能です リモート勤務 出社・リモートのハイブリット勤務となり、柔軟な働き方が可能です オフィス環境 フリーアドレスとなり、席替えで気分転換できます。コミュニケーションが生まれやすいよう工夫しています 休暇 積極的な休暇取得を推奨しています。有給休暇はもちろんのこと、スポット休暇、看護休暇（時間単位で取得可）、リフレッシュ休暇等があります 求める人物像 個別最適にとどまらず、複数プロダクト・全社を横断した「仕組み」や「型」を考えられる方 不確実性の高い技術領域でも、自ら手を動かして検証し、事実を積み上げて導入可否を判断しきれる方 セキュリティ／コンプライアンス等の前提を理解し、安全性とスピードのバランスを取れる方 関係者の論点を整理し、合意形成を設計して粘り強く推進できる方 オーナーシップを持ってやり切り、学びをドキュメント化してチームの再現性を高められる方 生成AI／AIエージェントや周辺ツールの技術動向を継続的に追い、活用・導入可能性を自ら探れる方 参考資料 【採用情報】「ど変革」──非連続な変革を起こし、未来をつくる ▼取り組み紹介 AIは「脅威」ではなく「飛躍」のチャンス。藤井デジタル戦略部長が語る、人とAIが協働する未来の金融。 トップ自らがAI活用を主導。加藤頭取の「バイブコーディング」実践から見た、〈みずほ〉の変革への覚悟 【エンジニア本気のメガバンク変革】1,000億円規模のAI投資でみずほFGはどう変わる？／“ど変革”を掲げる組織とは／AIエージェントも内製開発／みずほFGならではの仕事の面白さ ▼社員インタビュー メガバンクにおけるAIプロダクトの内製開発。PdMが語る仕事の手応え ▼プロダクト例 資料作成はAIに任せよ。〈みずほ〉が挑む、“バイブ・ドキュメンティング”とは？ ▼オフィスの雰囲気・よくある質問 【オフィス紹介】自由な働き方を支える、快適性と機能を兼ね備えたオフィス キャリア採用でのよくある質問 5分で知るデジタル戦略部 AIで金融を変える仕事・組織・働き方
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みずほFG_ソリューションテックリード
募集背景 みずほフィナンシャルグループは、2026年度からの3年間で約1,000億円規模のデジタル投資を行い、AIを軸とした変革を進めています。デジタル戦略部 テクノロジー開発チームでは、生成AI／AIエージェントを使ったプロダクトをすでに複数本番リリースし、運用・改善しながら、新規PoCも並行して立ち上げています。内製開発が前提で、モデルの検証からエージェント・基盤・UIまで自分たちで手を動かして作っている組織です。 プロダクトと開発チームが増え、複数のチームが同時に走るフェーズに入りました。各チームがそれぞれにモデル選定・RAG構成・評価・ガードレールを検討するなかで、技術的な意思決定やアーキテクチャの水準をチーム横断で引き上げ、得られた知見を組織全体で再利用できる形にしていくことの重要性が高まっています。 そこで、特定の1プロダクトのオーナーではなく、複数の開発チームを横断して技術的に支援し、本番に耐えるアーキテクチャを設計し、再利用できる技術知見を標準化・展開する——組織全体の生成AI開発力を底上げする技術リードを募集します。 ポジションの魅力 1プロダクトではなく、開発組織全体の技術水準を動かせる 「自分のチームの成果」ではなく「複数チームがどれだけ速く・堅く作れるか」がインパクトになるポジションです。共通基盤・共通部品・設計ガイドラインを整備し、各プロダクトへの適用可否を判断していくことで、組織全体の生産性を底上げできます。技術力を土台に、レバレッジの効く仕事に集中できます。 最新モデル・新技術を、PoCで終わらせず本番導入判断まで持っていける 新しいモデルや機能を早い段階で評価できる環境があり、シリコンバレーTeamからの最新事例も入ってきます。ただ試すだけでなく、「これは本番のセキュリティ・可用性・監査性・コスト要件を満たすのか」を見極め、Go/No-Goを技術的根拠で示すところまでを担います。金融機関の本番環境という、非機能要件が厳しい土俵で技術選定に責任を持てます。 内製・裁量・強いメンバー エンジニア、データサイエンティスト、デザイナー、ビジネスが近い距離で、内製で手を動かしている組織です。RAG／エージェント／プロンプト／評価／ガードレールといった技術要素の選定を、現場の開発者と議論しながら主導できます。開発ツールも Claude Codeを含め、生産性を重視した構成です。 職務内容 デジタル戦略部 テクノロジーチームにて、社内外の生成AIプロダクトに関わる各開発チームを横断的に技術支援するソリューションテックリードのポジションです。技術評価・アーキテクチャ設計・知見の標準化を通じて、組織全体の生成AI開発力を引き上げていただきます。 自らコードを書くことよりも、技術的な知見をもとに横断で設計・評価・意思決定を支え、開発チームを牽引することが主な役割です。 具体的な業務内容 技術評価・本番導入判断 生成AI関連技術の調査、PoC設計、技術評価、本番導入判断（Go/No-Go） 要件・ユースケースに応じたLLM選定と方式設計 RAG・エージェント・プロンプト・評価(eval)・ガードレール等の技術選定 AIアプリケーションの品質管理支援 アーキテクチャ設計・レビュー プロダクト／案件横断のアーキテクチャレビュー・設計 セキュリティ・可用性・監査性・コストを考慮した本番アーキテクチャ設計 技術知見の標準化・展開 共通基盤／共通部品／設計ガイドライン／技術標準の設計と、各プロダクトへの適用可否判断・整備 開発チーム向けのナレッジ共有、勉強会、技術相談への対応 取り組みの社内外への発信（登壇・記事等） 関係者連携 ベンダー・関係部署との技術折衝 ※ご経験に応じて、上記のいずれかの業務をお任せします 使用ツール 開発・コード分析：Claude Code（in VS Code）、GitLab クラウド：AWS／Azure／GCP コミュニケーション：Teams、Slack、Outlook バックログ・タスク管理：Jira、Planner、OneNote 応募資格（経験/資格など） 【必須要件/must】 ソフトウェアエンジニア／システム開発の実務経験をベースに、以下いずれかの役割経験 複数チーム／プロダクトを横断するテックリード・アーキテクトとしての経験 エンジニアリングマネージャー／VPoE／CTO等、技術的な意思決定に責任を持つ立場での経験 シニアIC（スタッフ／プリンシパルエンジニア等）として、設計・技術選定を主導した経験 本番運用を前提としたシステム／アプリケーションの設計・アーキテクチャ設計の実務経験 新しい技術を評価し、採否や導入方針を技術的根拠に基づいて判断・提案した経験 【希望要件/want】 生成AI／LLMを用いたアプリケーションの設計・開発経験（RAG・エージェント・プロンプト設計・評価・ガードレール等のいずれか） パブリッククラウド（AWS／Azure／GCP）での本番アーキテクチャ設計・運用の知見 高可用性・高セキュリティが要求される環境での非機能要件設計（監査性・コスト最適化を含む） 共通基盤・プラットフォーム・SDK・設計ガイドライン等の整備と、社内展開・浸透の経験 技術登壇、技術記事執筆、OSS活動など、社外への技術発信の経験 0→1（構想～デモ）／1→10（PoC）／10→100（本番化・運用）の複数フェーズを跨いだ経験 働き方 支給デバイス 業務用端末に加えて開発用端末、iPad、業務用スマホを支給しています。開発用端末はMacbook Airを貸与しますので、スムーズな開発が可能です リモート勤務 出社・リモートのハイブリット勤務となり、柔軟な働き方が可能です。 オフィス環境 フリーアドレスとなり、席替えで気分転換できます。コミュニケーションが生まれやすいよう工夫しています。 休暇 積極的な休暇取得を推奨しています。有給休暇はもちろんのこと、スポット休暇（上期・下期に分けた連続休暇）、看護休暇（時間単位で取得可）、リフレッシュ休暇等があります。 求める人物像 最新技術を自ら評価し、「使えるか／本番に乗るか」を技術的根拠で見極められる方 目の前の1機能ではなく、開発組織全体のレバレッジ（共通化・標準化・再現性）で考えられる方 金融水準の非機能要件（セキュリティ・可用性・監査性・コスト）を前提に、堅いアーキテクチャを設計できる方 開発者・ベンダー・関係部署の技術的論点を整理し、折衝と合意形成を粘り強く進められる方 得た知見を言語化・標準化してチームに展開し、他の人が再現できる形に落とせる方 技術を土台に、複数プロダクトを横断で見て組織の開発力を底上げすることに手応えを感じられる方 参考資料 【採用情報】「ど変革」──非連続な変革を起こし、未来をつくる ▼取り組み紹介 AIは「脅威」ではなく「飛躍」のチャンス。藤井デジタル戦略部長が語る、人とAIが協働する未来の金融。 トップ自らがAI活用を主導。加藤頭取の「バイブコーディング」実践から見た、〈みずほ〉の変革への覚悟 【エンジニア本気のメガバンク変革】1,000億円規模のAI投資でみずほFGはどう変わる？／“ど変革”を掲げる組織とは／AIエージェントも内製開発／みずほFGならではの仕事の面白さ ▼社員インタビュー メガバンクにおけるAIプロダクトの内製開発。PdMが語る仕事の手応え ▼プロダクト例 資料作成はAIに任せよ。〈みずほ〉が挑む、“バイブ・ドキュメンティング”とは？ ▼オフィスの雰囲気・よくある質問 【オフィス紹介】自由な働き方を支える、快適性と機能を兼ね備えたオフィス キャリア採用でのよくある質問 5分で知るデジタル戦略部 AIで金融を変える仕事・組織・働き方
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【情報数理工学研究所】AI Ready アーキテクト
業務内容 〈みずほ〉全体で利用されるAI Agent Platformのアーキテクチャ設計を担い、AI基盤、データ基盤、API基盤等を横断した次世代金融アーキテクチャを構築 AIエージェントやマシンカスタマーが金融機関の厳格な基準を満たしながら安全に動作できる標準アーキテクチャの整備を主導 設計したアーキテクチャを全社へ展開するためのガイドライン・共通アセットを構築し、事業部門・IT部門・研究部門を横断した技術的意思決定を推進 具体的な業務内容 金融サービスをAIエージェントやマシンカスタマーから信頼性を確保しつつ安全に利用可能とする「AI-Readyアーキテクチャ」の設計 全社レベルでAI基盤、データ基盤、業務システムの接続や認証認可等の統合を最適化するToBeアーキテクチャの設計とロードマップ作成 PoCから本番運用を見据えエンタープライズグレードのガバナンス・セキュリティを考慮したAIエージェント基盤・標準アーキテクチャの設計・整備 標準アーキテクチャをAIエージェントの内製開発に適用するための開発ガイドライン・ルールと各種アセットの整備 AI推進部門、IT開発部門、事業部門等のステークホルダーと連携し、上記に関する技術的な課題抽出と解決のためのプロセス立案、技術的な意思決定の推進 プロジェクト例 次世代AI基盤「Wiz Base」の標準アーキテクチャ策定 〈みずほ〉の次世代AI基盤「Wiz Base」でAIエージェントを安全・安定的に運用するための標準アーキテクチャを設計します 認証・認可方式、AI Gateway方式、ガードレール適用処理方式、LLMOps処理方式を設計し、開発チームが再利用可能なテンプレート・CI/CDパイプライン・開発ガイドラインとして整備します 〈みずほ〉システム接続アーキテクチャ検討 AIエージェントとデータアクセス層（DAL）・データ基盤（DAICHI）との接続方式を設計し、アーキテクチャガイドラインを策定します AIエージェントが金融システムと安全に連携するための接続ポイント・認証認可・信頼性要件を整理し、全社横断で適用可能なガイドラインとして標準化します 応募資格 【必須要件/Must】 技術経験 下記いずれかに該当し、開発経験が3年以上の方 フロントエンド、バックエンドの開発経験（TypeScript、Python 等） インフラの開発経験（AWS、GCP、Azure 等） 【希望要件/Want】 技術経験 LLMを使ったアプリケーション、AIエージェントの開発経験 システム開発案件において、ITアーキテクチャをグランドデザインした経験 金融・高規制領域における本番開発・本番化経験 データインテグレーション、API、認証認可、Platform Engineering経験 推進経験 複数の技術・実装案を比較評価し、技術選定の意思決定に貢献した経験 部門をまたぐステークホルダーと合意形成しながら、不確実な状況下でプロジェクト・PoCを主導した経験 技術ガイドライン・標準の策定経験 開発標準化、DevSecOps、開発者体験改善経験 求める人物像 日々進化・アップデートされるAI・データ・クラウド活用のテーマに対しても、新しい技術を積極的にキャッチアップし、自ら手を動かして技術検証しながら推進できる方 技術（AI・データ・クラウド等）だけで閉じず、事業や業務の課題に関心を持ち、ビジネス視点から実装アイデアを出せる方 個別のプロジェクト成果に満足せず、グループ全体が再利用できる設計パターンや共通部品など、成果を「次にも使える型（共通資産）」として残せる方 開発部門、セキュリティ部門、ガバナンス部門など、立場の異なる関係者を粘り強く巻き込み、当事者意識を持ってプロジェクトを前に進められる方
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【情報数理工学研究所】AI駆動開発・AIエージェント実装リード
業務内容 〈みずほ〉全体で利用されるAI Agent基盤、AI Gateway、ガードレール、LLMOpsなどの共通プラットフォームの設計・実装 AI駆動開発やAIエージェント活用を実案件へ適用しながら、金融機関に求められる品質や統制要件を満たす開発手法の標準化と横展開を推進 中長期的には次世代の開発手法やAI技術を探索し、〈みずほ〉全体のソフトウェア開発の変革を牽引する役割 具体的な業務内容 AI駆動開発におけるハーネス（開発標準・評価・統制のフレームワーク）の設計・整備と組織展開：金融基準の開発ルール・プロンプト・承認基準・テンプレートを一式化してAI駆動開発の「型」を構築し、関係部門との連携を通じ、部門横断での定着を推進 実プロジェクトへの伴走支援：業務部門のシステムやレガシーシステムの移行等の実案件に参画し、要件定義・設計・構築フェーズへのAI駆動開発適用を直接支援 AIエージェントアーキテクチャの技術検証・設計：エンタープライズ環境でのAIエージェント活用に必要な最新技術・設計プラクティスを調査・検証し、全体最適を考慮したアーキテクチャを設計 AIエージェント共通基盤の整備・案件伴走：AI Gateway・エージェントカタログ・LLMOps・ガードレール等の共通機能群の設計・実装を支援するとともに、AIエージェント活用案件への技術的伴走 最新技術のモニタリングと動向把握：技術トレンドを継続的に追跡・評価し、組織への展開可能性の見極め プロジェクト例 AI駆動開発ハーネスの設計・整備 金融基準・〈みずほ〉の開発ルールに準拠したAI向けガイドライン・コーディング規約等のドキュメント規約と、Lint・自動テストによる機械的フィードバックループを組み合わせた制御環境（ハーネス）を設計・整備し、誰でも再現可能なAI駆動開発の「型」を構築します AI駆動開発の実プロジェクト伴走・組織横展開 EUC・レガシーシステムマイグレーション等の実プロジェクトへ直接参画し、要件定義・設計・構築フェーズへのAI駆動開発適用を伴走支援します 共通フレームワーク化したAI駆動開発の「型」をDX推進の関係部門と連携しながら全社展開し、グループ全体への定着を推進します 応募資格 【必須要件/Must】 技術経験 下記いずれかに該当し、開発経験が3年以上の方 フロントエンド、バックエンドの開発経験（TypeScript、Python 等） インフラの開発経験（AWS、GCP、Azure 等） 推進経験 プロジェクトチームの一員として、チームメンバーと協力しながら開発・業務推進に取り組んだ実務経験 【希望要件/Want】 技術経験 LLM・RAG・プロンプト設計等を活用したシステム開発、またはコード生成・テスト自動化・仕様解析等のAI駆動開発手法の実務経験 AIエージェントの設計・構築・運用、またはLLMOps・ガードレール等のエージェント基盤に携わった実務経験 金融機関等の高規制環境でのシステム開発・AI導入、またはエンタープライズ環境でのAI評価・ガバナンスの経験 推進経験 企画・PoC・実装・評価・改善を主体的に推進した経験 部門をまたぐステークホルダーと調整しながらプロジェクトを推進した経験 求める人物像 日々進化・アップデートされるAI駆動開発・AIエージェント活用のテーマに対しても、新しい技術を積極的にキャッチアップし、自ら手を動かして技術検証しながら推進できる方 技術（AI駆動開発・AIエージェント）だけで閉じず、事業や業務の課題に関心を持ち、ビジネス視点から実装アイデアを出せる方 個別のプロジェクト評価に満足せず、グループ全体が再利用できるガードレールや評価プロセスなど、成果を「次にも使える型（共通資産）」として残せる方 開発部門、セキュリティ部門、ガバナンス部門など、立場の異なる関係者を巻き込み、当事者意識を持ってプロジェクトを前に進められる方
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【情報数理工学研究所】AIセキュリティ＆トラストアーキテクト
業務内容 生成AI・AI Agentの安全な本番利用を支えるAI Security Platformの設計・実装を担い、「Security for AI」と「AI for Security」の両面から次世代のセキュリティ基盤を構築 AIガードレール、AI Red/Blue Teamingなど、金融機関に求められる安全性と利便性を両立するセキュリティアーキテクチャの整備を推進 次世代暗号技術やAIを活用したセキュリティ運用の実用化を推進し、〈みずほ〉全体で再利用可能なセキュリティ実装のアセットや型を構築 具体的な業務内容 AIセキュリティアーキテクチャ・ガードレール設計：アプリ、クラウド、API、認証認可、データ連携等を踏まえたセキュリティアーキテクチャ設計やガードレール設計 AIシステムの防御・運用プロセスの構築（AI Blue Teaming）：AI特有の脅威に対するモニタリング・検知手法の確立およびインシデント対応・運用プロセスの整備 AIシステムの脆弱性を突く攻撃（AI Red Teaming）の検証・手法確立 AIを活用してセキュリティ運用自体を自動化・高度化するソリューションの検証・推進 認証認可、ゼロ知識証明、PQC（耐量子暗号）といった将来的な暗号技術移行や次世代技術に関わるリサーチ、および金融システムへの実用性・適用可能性の評価から実装、横展開の推進 セキュリティ部門、IT開発部門、事業部門等のステークホルダーに対して、高度なセキュリティ要件と俊敏性を両立させるための技術的な意思決定の推進 プロジェクト例 生成AI利用におけるセキュリティガードレール・防御システムの構築 LLMに「不適切な⼊⼒や出⼒」をさせないための機構（ガードレール）を設計し、組織のポリシーや統制要件に適合した安全な運⽤を実現するための手法を検討・構築します AI Red Teaming手法の確立 日々進化するAIシステムに対する攻撃シナリオ（脱獄・プロンプトインジェクション・データポイズニング）をシミュレートする「Red Teaming」の手法を検証し、〈みずほ〉における適用可能性を検討します AI特有リスク評価プロセスの標準化 AIエージェントを活用し、SIEMから出力される膨大なアラートを要約・優先度付けし、人の確認・承認を適切なタイミングで加えながら、初期調査（トリアージ）や通知等を自動化する仕組みを検討・構築します 応募資格 【必須要件/Must】 技術経験 セキュリティ領域における実務経験（目安：3年以上） 下記のいずれかに関する実務経験 セキュリティレビュー、脆弱性診断、リスク評価、セキュリティアーキテクチャ設計 AI、アプリケーション、クラウド、API、認証認可、データ保護、およびIT統制に関する基本的な理解 ※AIセキュリティの専門経験は必須ではありません。上記セキュリティの実務経験をベースに、AI領域へ自身の専門性を拡張したい意欲を重視します。 推進経験 複数の関係者と長期的な信頼関係を築き、協調して課題整理、改善提案、およびその対応推進を当事者としてリードした経験 専門的・技術的な要件や論点を、非技術人材や異なるバックグラウンドを持つ関係者に対しても分かりやすく説明し、合意形成を図った経験 【希望要件/Want】 技術経験 AI（LLM・AIエージェント等）を活用したシステムに対するセキュリティ評価経験 AI Red Teaming、プロンプトインジェクション対策、モデルリスク評価、セキュリティガードレール設計のいずれかの経験 Webアプリケーションやソフトウェア、クラウド等に対するDevSecOps、アーキテクチャ設計の実務経験 金融などの高規制領域（FISC安全対策基準等）におけるセキュリティ実務・ガバナンス対応の経験 推進経験 セキュリティ体制、評価プロセス、または運用ルールの新規立ち上げを主導した経験 開発を阻害しないセキュリティ標準（共通フレームワーク、ガイドライン等）の「型」を設計・展開した経験 新しいセキュリティ技術やソリューションを、自ら進んで試行（PoC）し、技術検証を行った経験 求める人物像 従来のITセキュリティが通用しない曖昧なAIリスクや新しい技術を積極的にキャッチアップし、自ら検証環境で手を動かして脆弱性を検証・実証（PoC）し、本番システムを安全に稼働させるための実効的なガードレールを「技術的に自ら実装・構築する」エンジニア精神を持っている方 技術（セキュリティ）だけで閉じず、事業や業務の課題に関心を持ち、ビジネス視点から実装アイデアを出せる方 個別のプロジェクト評価に満足せず、グループ全体が再利用できるガードレールや評価プロセスなど、成果を「次にも使える型（共通資産）」として残せる方 開発部門、セキュリティ部門、ガバナンス部門など、立場の異なる関係者を巻き込み、当事者意識を持ってプロジェクトを前に進められる方
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【情報数理工学研究所】先端技術実装・イノベーションリード
業務内容 金融インフラの未来を形作る最先端技術を調査・検証し、〈みずほ〉の事業・業務課題を解決する新たなサービスやプラットフォームとして実装 技術シーズの探索からPoC、本番化までを一気通貫でリードし、研究成果を事業価値へ転換 研究部門・事業部門・IT部門及び外部パートナーを巻き込みながら、〈みずほ〉の将来的な競争力を支える技術テーマの創出と実装を推進。 具体的な業務内容 国内外の先端技術トレンドを調査し、自社適用へ向けたテーマ化 事業部門やIT部門のビジネス課題を起点に、先端技術の事業適用の仮説を構築し、概念実証の推進から本番化に向けた課題整理実行・事業価値創出 研究部門との共同テーマ推進に加え、大学やスタートアップといった外部パートナーとの技術共創プロジェクトを牽引 組織横断で活用できる技術調査レポートの作成、事業価値化に向けた仕組化や共通フレームワークの整備 プロジェクト例 クラウドネイティブ、生成AI、DevSecOpsなど、急速に進化する技術トレンドの調査・検証を主導します。単なるモデル比較にとどまらず、〈みずほ〉内の既存アーキテクチャとの整合性や、システム導入後の運用コスト、長期的な保守性などの多角的な観点で評価し、技術的な有効性や適用可能性を模索することを通じて、組織全体の技術レベル向上をリードします。 技術的な有効性だけでなく、金融機関として求められる堅牢性・説明可能性を担保するための検証環境（サンドボックス）を構築し、プロトタイプの実装を牽引します。さらに、成功した実証結果を個別の成功体験で終わらせず、全社で利用可能なAPI基盤や評価フレームワークとして「型」を構築し、IT実装のスピードを加速させる仕組みを創出します。 国内外の先端技術を持つ企業や学術機関と連携し、〈みずほ〉や社会のビジネス課題を解決するための共同研究・PoCを推進します。 外部の知見を銀行内部へ取り込み、より実用性の高い技術サービスの創出・実装をめざします。 応募資格 【必須要件/Must】 技術経験 AI、データ、セキュリティ、クラウド、ブロックチェーン等の特定または複数領域における専門的な知見や実務経験（目安：5年以上） 最新技術トレンドの調査・把握と、自ら手を動かしての技術検証を推進した実績。 推進経験 技術テーマをビジネス課題や業務課題に結びつけ、解決策の仮説設定と検証計画を策定した経験 複数の関係者と長期的な信頼関係を築き、協調して課題整理、改善提案、およびその対応推進を当事者としてリードした経験 専門的・技術的な要件や論点を、非技術人材や異なるバックグラウンドを持つ関係者に対しても分かりやすく説明し、合意形成を図った経験 【希望要件/Want】 技術経験 研究開発成果の事業適用、プロダクト化、あるいは金融領域などのエンタープライズ環境において本番化を実現した経験 技術戦略の策定、技術トレンドの見極め、研究テーマの選定や投資評価の実績 推進経験 大学、研究機関、スタートアップなどの外部パートナーとの共創プロジェクト推進経験 テックブログ、登壇、記事執筆、論文発表など、社内外での積極的な情報発信経験 求める人物像 技術トレンドを調査するだけでなく、事業・業務・組織の課題に関心を持ち、それを「〈みずほ〉におけるどのビジネス課題・システムに適用できるか」というビジネスマインド・高い視座を持って、主体的にテーマを設定できる方 新しい技術を積極的にキャッチアップし、不確実性の高い先端技術に対して自ら仮説を立て、当事者意識を持ってやり切れる変化対応力を有する方 個別のプロジェクト評価に満足せず、グループ全体が再利用できるガードレールや評価プロセスなど、成果を「次にも使える型（共通資産）」として残せる方 開発部門、セキュリティ部門、ガバナンス部門など、立場の異なる関係者を巻き込み、当事者意識を持ってプロジェクトを前に進められる方
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