ウェルスナビ（エンジニア）
ウェルスナビのAIエンジニア
顧客規模の拡大やMAP（マルチプロダクト化）が進む中で、今後さらに大きな成長を支えるためには、「業務効率化」と「複数サービスを考慮した顧客体験の向上」が今まで以上に重要になってきています。その実現には、プロダクトやサービス全体に自動化やパーソナライズを可能にするAI技術が不可欠です。
AI推進チームでは、10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指し、業務効率化や顧客体験の向上を通じて、ウェルスナビのミッションである「働く世代に豊かさを」の実現に挑戦しています。
このような背景から、ウェルスナビではあらゆる業務やサービスにAIを導入し、安定的に運用・改善していくためにチームの体制強化を進めています。
※AIは統計モデル、機械学習、LLMを含む学習モデル全般を意味します
インターン概要
ウェルスナビのAI推進チームは、AIの企画・開発・運用からAIガバナンスに至るまで、AIに関する幅広い業務を一手に担い、社内のさまざまな部署と連携しながら「10倍規模」を見据えたAIドリブンな事業基盤の構築に取り組んでいます。
本インターンシップでは、No.1資産運用サービスの現場でAIに関する実践的な業務をリアルに体験できます。単なるテーマ設定や検証だけでなく、現場で必要とされるAIの企画立案、プロトタイプ開発、運用改善、ガバナンスまで一貫して挑戦できるのが特徴です。
さらに、資産運用やお金に関する知識、そしてビジネスパーソンとしての基礎となる考え方も身につきます。
技術・金融知識・ビジネススキルの三つを同時に伸ばせる密度の高い成長機会。ここで得た経験は、今後のキャリアを支える確かな土台になるはずです。
インターン進行イメージ
オンボーディング、プロジェクト理解
まずは環境に慣れるところからスタートします。
業務内容、取り扱いデータ、現在の課題について説明・理解
ワーク環境（Python、FastAPI、AWS等）の整備、社内メンバーとの顔合わせ
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プロジェクト企画・実装
チームや先輩エンジニアと共に、AI活用テーマの選定・要件定義・仕様検討を行います。
データ分析、モデル選択、プロトタイプ作成、仮説検証、APIや業務フローの設計など、実業務を通して開発・検証を進めます。
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運用・改善
作り上げた機能・モデルを実運用環境に組み込み、利用実績や効果検証も行います。
中間レビューや技術的ディスカッション、フィードバックを受けてさらなる改善も目指します。
※習熟度・プロジェクト進捗により内容が変動する可能性があります。
◆想定するテーマ例◆
以下はあくまで例です。
スキル・志向・事業優先度に合わせて、面談・オンボーディング後に擦り合わせます。
テーマ1：LLM活用による業務効率化
・業務効率化を実現するAIシステムの開発
・社内AIアシスタントの開発・利用促進
テーマ2：AI開発を促進する共通AI-APIの開発
・使いやすさとパフォーマンスを両立する共通的なAI-APIの開発
テーマ3：プロダクトにおけるAIシステムの開発
・プロダクト向けのAIシステムの開発
テーマ4：AIソリューションの企画・推進
・業務効率化を実現するAI導入企画立案から実装まで
◆専属メンター制で、徹底的なサポート◆
インターン期間中、専属メンターのサポートを受けながらリアルな現場での開発経験を通じて、エンジニアとして成長する機会が得られます
業務内容
・AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行
全社AIプロジェクト企画と推進
プロジェクト企画と評価のためのデータ分析
・AIによるビジネス課題の特定と解決
社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案
プロダクトチームとのコミュニケーションを通じたAI導入プロジェクトの推進
プロジェクト企画と評価のためのデータ分析
・AIドリブンな事業基盤の開発・運用（DevOps）
AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用
・AIガバナンス
AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用
AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進
技術スタック
主に使用：Python / FastAPI / AWS / GitHub
クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤)
実行環境：AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda
データベース：AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB
開発言語：Python
コード管理：GitHub
CI/CD：GitHub Actions, ArgoCD
コンテナオーケストレーション：Kubernetes
外部サービス：Datadog
分析基盤：BigQuery
ドキュメンテーション：Notion
エディタ：VSCode
開発支援AI：GitHub Copilot, GPT-4o(Azure OpenAI Service経由)
生成AI API：Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Gemini API
勤務条件について
▼雇用形態
・インターン（アルバイト）
▼勤務開始日
・応相談
▼雇用期間
・3ヶ月以上を想定
▼勤務地
・東京都品川区西五反田8-4-13 五反田JPビルディング9階
▼勤務時間
・平日9:30-18:30 休憩60分
・週3日（週20時間以上想定）
・授業やテスト期間にあわせて、勤務時間は柔軟に対応します。
▼給与
・時給1,500~2,500円
※選考時の評価によって決定いたします
▼休日
・土日祝日、年末年始、その他会社が定める休暇
▼諸手当
・弊社規定に基づき支給
▼社会保険
・各種社会保険（厚生年金・健康保険・雇用保険）
※ 稼働時間により変更あり
※ 労災保険 加入
▼その他
・Mac貸与
募集要件
▼応募資格
・2028年3月に専門学校・大学・大学院を卒業予定の方
▼必須要件
・PythonでのAIサービス開発経験（授業/研究/個人開発可）
▼歓迎要件
・コンピュータサイエンスの基礎知識（データ構造、アルゴリズムなど）
・AIモデル開発経験（授業/研究/個人開発可）
・Gitを用いた開発経験
・機械学習/統計の基礎（回帰・分類・評価指標）
・LLM活用（プロンプト設計、評価）の経験
・AWS等クラウド利用経験、Docker、FastAPI
・英語力（技術調査のため）
選考フロー
(1) 書類選考
(2) WEBテスト
(3) 面接（2~3回）
(4) 参加決定
※選考フロー、面接回数は状況に応じて変更になる可能性があります
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