【東大発】AIエンジニア・PM・コンサル募集！超急成長中の金融AIスタートアップにて銀行・証券業界の課題解決をする人材募集

会社概要

TempestAI株式会社
企業HP：https://tempestai.co.jp/

■企業概要
「金融の定性・定量情報をAIで解明する」 TempestAIは、金融に眠る定性・定量の両データを生成AIで統合し、最速(Tempest Speed)で金融ビジネスに落とし込み、日本の金融機関・産業の競争力を世界レベルに押し上げます。

■事業内容
ミッション 「金融の定性・定量情報をAIで解明する」

私たちTempestAIは、金融に眠る定性・定量の両データを生成AIで統合し、業務効率化ではなく「意思決定構造そのもの」を変革することを目指しています。東京大学 松尾研究室の研究成果を最速(Tempest Speed)で金融ビジネスに落とし込み、日本の金融機関・産業の競争力を世界レベルに押し上げます。

金融特化AIソリューション事業

銀行・証券など金融機関に対して、生成AIを活用した業務改善・意思決定支援を提供。・融資稟議、信用審査、FAQ対応、営業支援などの金融実務に即したソリューション開発・RAGやAIエージェントを活用し、PoCから本番運用までを一気通貫で支援・研究成果をPoCで終わらせず、「現場で毎日使われるAI」を実装

Fintechパッケージ事業

金融業務に特化した自社プロダクトを開発・提供。・TempestAI融資稟議AIシステム　定性情報を含む稟議資料を解析し、迅速かつ高精度な融資判断をサポート・TempestAIビジネスマッチングAIシステム　取引先データや外部情報を解析し、企業間マッチングを自動化・高度化両事業を通じて、研究知見と金融実務のギャップを埋め、金融業界の意思決定構造を革新していきます。

Let’s Change Together, at Tempest Speed!

インターンの内容

【担当する業務領域】

TempestAIのインターンでは、金融現場に直結するAIプロジェクトに参画していただきます。任される業務は大きく エンジニアタスク と コンサルティング補助タスク に分かれます。

• エンジニア領域
  • RAGを用いた検索システムの設計・実装
  • 融資稟議AIシステムのプロトタイプ開発
  • FastAPIによるAPI開発、Streamlit/ReactによるUI実装
  • データ前処理、埋め込み・インデックス構築、プロンプト設計、評価・改善
• コンサルティング補助領域
  • 顧客との商談同席、ヒアリング記録
  • 要件定義書や提案資料の素案作成
  • PoCの企画補助、ユーザーテスト設計・運用

【特徴】

PoC止まりではなく本番導入を前提に進めるため、銀行役員と議論しながらAIを形にできる希少な経験が得られます。就活でも強力なエピソードとして活用可能です。

成長環境◎

• 得られる経験
  • 金融機関（銀行・証券）を相手に、生成AIのPoCやプロダクト導入の現場を体験できる
  • 研究レベルの技術（LLM、RAG、AIエージェント）を「実装」し、顧客課題に直結させるプロセスを学べる
• なぜ成長できるか
  • 立ち上げ期スタートアップゆえ、実務の最前線を裁量大きく任される環境
  • 東大松尾研の技術顧問や、現役金融プロフェッショナルとの近い距離で学べる
  • PoC止まりではなく「本番導入・実運用」まで走り切るプロジェクトに参画できる
  • 経営層との商談や要件定義に同席し、学生のうちに大企業向けコンサルティング経験を積める

選考プロセス

1. カジュアル面談
2. 技術試験・CTO面談
3. コンサルティング試験・CEO面談
4. 結果通知/内定

募集要項

• 募集職種
  • エンジニア/コンサルタント
• 雇用形態　　　　　
  • インターン　
• 給与　　　　　　　
  • 時給1,200円~3,000円
• 交通費　　　　　　
  • 上限あり
• 勤務地　　
  • 渋谷区宇田川町14-13 宇田川町ビルディング3階　　　　
• 最寄駅　　　　　　
  • 渋谷駅
• 勤務可能時間　　
  • 0:00~23:59
• 勤務時間　　　　　
  • 25時間~/週
• 土日勤務　　　　　
  • OK
• リモート勤務　　　
  • 一部OK
• 求める人物像　　
  • 「インターン生」としての自覚ではなく「AIで金融を変える組織の一員」としての自覚を持てる人
• 必須条件　　　　
  • Python、FastAPI、もしくはNode.js/Reactなどを用いた Webアプリ開発経験
    • 個人開発・研究でも可。ただし「一から環境構築し、デプロイまで完了させた経験」が必須
  • RAGや大規模言語モデル（LLM）を利用した PoC/研究/個人開発の実装経験
    • 単なるAPI利用ではなく、EmbeddingやIndex構築・プロンプト設計に踏み込んでいること
  • Git/GitHubを用いた チーム開発経験
    • PRレビュー、Issue管理を含む
  • 英語の技術文献や論文を自力で読み取り、コード実装へ落とし込める能力
  • 週25時間以上、最低4ヶ月以上のコミットメント
    • 顧客会議や商談に参加できる柔軟性を含む
• 歓迎条件　　　　
  • 銀行・証券・保険など 金融業界の知識やリサーチ経験（授業・研究・ゼミ等でも可）
  • クラウド環境（Azure, AWS, GCP）での AI/MLシステム構築経験
  • RAGにおける評価指標（nDCG, Recall@k など）を理解し、改善サイクルを回した経験
  • 大規模言語モデルの ファインチューニングや量子化 の実務経験
  • 顧客折衝や要件定義など、エンジニアリング以外の場面で主体的に行動した経験
  • 金融工学や統計学、数理最適化の素養