▍はじめに ・本ポジションは、金融ドメイン知識・定性分析の構造化・オルタナデータ分析・LLMエージェント開発という複合的かつ高度な専門性を要するロールです。ご経験・スキルに正当に報いることをお約束します。詳細は面談にてご相談させてください。 ・画像にて添付させていただいた弊社のビジョン・最終プロダクトの構想に強く共感し、実装力のある方のみを求めております。 ▍お任せすること 金融機関との協業プロジェクトにおいて、企業の定性情報から成長企業を発掘するAIエージェントおよびオルタナティブデータを活用した株価予測AIの開発をリードしていただきます。 【PJ①：伸びる企業レコメンドAIエージェント】 ・決算説明会資料、中期経営計画、統合報告書、IR資料等から経営者のビジョン・戦略の質・実行力を読み解くLLMエージェントの設計・実装 ・定性情報（経営方針の一貫性、投資姿勢、事業ポートフォリオ転換の兆候、組織文化等）を構造化・スコアリングするロジックの構築 ・財務データとの突合により「数字にはまだ表れていないが伸びる兆候がある企業」を検出するレコメンデーションエンジンの開発 ・財務分析エージェント・業界動向エージェント・定性評価エージェント等を統括するマルチエージェント・オーケストレーション構成の設計 ・RAGパイプラインによるナレッジDB（有報、適時開示、業界レポート等）との連携 ・推論根拠の説明可能性・出典トレーサビリティの担保 【PJ②：オルタナティブデータ × 株価予測（ML／LLMエージェント）】 ・伝統的財務データとオルタナデータを組み合わせた特徴量設計・シグナル生成 ・時系列モデル・機械学習モデルによる株価予測モデルの構築・バックテスト ・LLMエージェントを活用した非構造化データ（ニュース、SNS、決算テキスト等）のリアルタイム解析・シグナル化 ・MLモデルとLLMエージェントを協調させるハイブリッド予測アーキテクチャの設計 ▍プロジェクト概要 ◼️ PJ①：「伸びる企業」レコメンドAIエージェント 決算短信の数字だけでは見えない「企業の伸びしろ」を、定性情報から読み解くAIエージェントを開発するプロジェクトです。 優れた投資家やアナリストが決算説明会資料や中期経営計画を読み込んで感じ取る「この会社は伸びる」という判断――経営者の本気度、戦略の解像度、事業転換の兆し、組織としての実行力――これをLLMエージェントで再現・拡張することを目指します。 単一のLLMではなく、財務分析・業界構造分析・定性評価など役割の異なるエージェントが協調するマルチエージェント構成を設計・実装いただきます。 ◼️ PJ②：オルタナティブデータ × 株価予測（ML／LLMエージェント） 従来の財務指標では捉えきれない企業活動の実態を、オルタナティブデータから読み解き、株価予測シグナルとしてプロダクト化するプロジェクトです。 機械学習モデルによる定量予測と、LLMエージェントによる非構造化データ解析を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを構築します。データ取得から特徴量設計、モデル構築、バックテスト、プロダクト実装まで一貫して担当いただきます。 ▍必須要件 LLMエージェント（LangChain／LangGraph等）の設計・実装経験（プロダクトレベル） 以下いずれかの実務経験： ・金融テキスト（開示資料・IR資料・ニュース・アナリストレポート等）のNLP処理・構造化 ・オルタナティブデータの収集・加工・シグナル化 ・株価予測・定量分析モデルの構築・バックテスト ・RAGパイプラインの構築・チューニング経験 ・Python／FastAPIを用いたバックエンド開発経験 ・Gitを用いたチーム開発経験 ・日本語での要件定義・技術ドキュメント作成ができる方 ▍歓迎要件 クオンツ・データサイエンス領域での実務経験 企業分析・バリュエーション・ファンダメンタル分析の知見 衛星画像、POSデータ、SNSデータ、求人データ等のオルタナデータ活用経験 マルチエージェント構成（オーケストレーション／ルーティング）の実装経験 EDINET API、TDnet、XBRL等の金融データソースの取り扱い経験 ハルシネーション対策・回答品質評価・説明可能性の仕組み構築経験 GCP（Vertex AI、Cloud Run、BigQuery等）でのインフラ構築経験 金融工学・計量経済学・統計学・自然言語処理のアカデミックバックグラウンド LLM・ファイナンス関連の学術論文を継続的にキャッチアップしている方