【正社員】AIオンボーディングエンジニア（事業統括部Applied AIグループ）の求人

## 会社概要 コインチェックは、2014年より暗号資産取引サービスを提供し、現在では国内トップクラスのダウンロード数を誇るプラットフォームへと成長してきました。2025年現在、暗号資産は「デジタルアセット」としての認識が進み、単なる投資対象から、価値交換・証券化・新たな経済圏の基盤へと変容しつつあります。 私たちはこの社会的な変化を、サービスとして実装するテック集団です。マネックスグループの一員として、高いコンプライアンス水準を守りながらも、新規サービスの立ち上げやブロックチェーン領域への挑戦など、スタートアップ的なスピードと柔軟さをあわせ持つ独自のポジションにあります。 インフラ、セキュリティ、バックエンドといったプロダクトの基盤は、すべて自社開発。数秒単位で価格が動く世界においても、安定かつスケーラブルな体験を提供することは、シンプルながら極めて高度なチャレンジです。こうした技術的課題を楽しめる方が、金融やEC、SaaSなどさまざまな業界からジョインし、活躍しています。 コインチェックが求めているのは、「クリプトに詳しい方」だけではありません。「今は詳しくないけれど、社会構造を変える技術に携わりたい」「未知のドメインに挑戦したい」といった熱量を持つ方を歓迎しています。 私たちと一緒に、次の経済基盤を創り出しませんか？ > _配属部門について_ Applied AIグループは、「AIの能力を業務で最大限発揮させられる環境を作ること」を目的としたチームです。AIツールを作ることだけではなく、AIに渡すべき社内コンテキストを整備し、情報をAPIで取得可能な状態にし、業務ワークフローをAIフレンドリーに設計すること、そしてそれらのアクションがAIのパフォーマンスに与える影響を定性・定量的に評価し、継続的なリソース投下の正当性を証明することで、事業におけるAI活用を促進することが主な業務です。「普通のことを普通に徹底的にやる」ことで、AIの成果を最大化することに取り組んでいます。 チーム構成▽ グループマネージャー（30代男性）1名 メンバー：（20〜30代男女）数名 ※事業統括部内の少数精鋭チーム > _募集背景_ AIによる成果 = ①使えるAIの能力 × ②AIの能力の発揮度合い ①はOpenAI、Anthropic、Googleが日々改善してくれます。しかし②は、私たちの内部にしかない情報を、AIが理解できる形に整える「私たちの努力」なしには決して上がりません。全社的なAI活用基盤の構築を加速するため、この領域を専門とするメンバーを募集します。 > _本部門における課題_ ・情報にラベルがついていない ・情報がAPIでやり取りできる状態になっていない ・情報が一つの場所にまとまっていない ・情報が更新可能性が高い形式で整理されていない（PDF等で管理されており、AIにとってホワイトでない環境に置かれている） これらの課題を解決し、AIが自律的に業務コンテキストを取得・活用できる環境を構築することが求められています。また、これらの課題解決の成果を、Ragas等の評価ライブラリを用いて評価し、継続的なリソース投下の正当性を証明することも、私たちの重要なミッションです。 > _現在進行中のプロジェクト_ ・coincheck-rules-central リポジトリの整備と利用促進: AI向けコンテキスト（業務ルール、組織情報、ビジネス要件）の構造化と各プロジェクトへの横展開 ・MCPサーバ群の開発・運用: Slack、Jira、Confluence、社内DBからの情報を、AIエージェントが自律的に取得・加工できる仕組みの構築 ・プロジェクト推進支援: 新規事業プロジェクトにおけるAI活用基盤の設計・運用（日報自動生成、進捗監視、成果物間のトレーサビリティ検証） ・Flow-to-Stockパイプライン: 動的情報（Slack/Jira）から静的マスタ（ドキュメント）への情報蒸留プロセスの自動化 > _主に担当していただくこと_ ・AIに渡すコンテキスト（業務ルール、組織情報、ビジネス要件）の構造化・メタデータ設計 ・MCPサーバ（Model Context Protocol）の開発・運用 ・Cursor MDCルール等のコンテキスト連携システムの設計・保守 ・社内情報ソース（Slack、Jira、Confluence、HR-DB等）との連携設計・実装 > _入社してまずお任せしたいこと_ ・coincheck-rules-central リポジトリの構造理解と既存MCPサーバの動作確認 ・既存コンテキスト資産の品質向上（ラベル整備、メタデータ拡充） > _将来的にお任せしたいこと_ ・新しい情報ソースへのMCP連携設計・実装 ・コンテキスト管理のベストプラクティス策定 ・社内エンジニアへのAIオンボーディング支援の仕組み化 ・AIガバナンスルールの策定・運用支援 > _この業務を通して得られる経験や、出来ること/魅力_ ・AIと真剣に向き合う環境: 「AIを使っている」ではなく「AIと共に働く」ことを本気で設計している組織 ・思想を持った仕事: 技術的な実装だけでなく、「なぜそう設計するのか」を言語化し続ける文化 ・影響範囲の広さ: 全社のAI活用基盤を設計する、レバレッジの効く仕事 ・新しい職種の開拓: 「AIオンボーディングエンジニア」という、まだ世の中に確立されていないキャリアパスの開拓 > _必須要件_ ・Python等のプログラミング言語でのAPI開発経験（MCPサーバ開発に活用） ・Cursor、Claude、Code等のAIコーディングツールの深い利用経験 ・情報設計・メタデータ設計の経験（ラベリング、タグ設計、ディレクトリ構造設計など） ・API連携の実装経験（Slack API、Atlassian API、Google Workspace API等いずれか） > _歓迎要件_ ・MCPサーバ開発経験（FastMCP等） ・Markdownベースのドキュメント管理システムの設計経験 ・データパイプラインやETL処理の経験 ・規程・ガバナンス文書の読解・整理経験 ・組織横断的なプロジェクト推進経験 > _歓迎する人物像_ ・「普通のことを普通に徹底的にやる」ことを楽しめる人: 派手なAIプロダクトを作ることより、情報の整理・構造化・ラベル付けに価値を見出せる ・抽象化と具体化を行き来できる人: 雑多な業務情報から「AIが理解しやすい構造」を設計できる ・「やらないこと」を決められる人: すべてを作ろうとせず、外部ツール・世界の進歩に任せる領域を見極められる > _開発環境/使用ツール_ ・言語：Python（FastMCP, FastAPI）、Go、Ruby on Rails ・AIツール：Cursor, Claude Code ・コンテキスト管理：Markdown, YAML, MDCファイル ・外部連携：Slack API, Atlassian API (Jira/Confluence), Google Workspace API, Workato ・バージョン管理：GitHub ・コミュニケーション：Slack ・プロジェクト管理：Jira, Confluence > _関連記事_ * note * [コインチェック株式会社 公式note](https://note.coincheck.com/)