会社名

アフラック生命保険株式会社

会社概要

日本初のがん保険を提供した、米国アフラック社の日本支社としてスタート。2018年には日本法人化し、日本市場に深く根付いたビジネスを展開しており、多くの代理店を通じて個人および法人向けの保険商品を販売しています。

主に生命保険および医療保険を取り扱い、特に「がん保険」と「医療保険」に強みを持っています。がん保険市場では国内トップシェアを誇り、その他にも介護保険、就業不能保険、死亡保険など、幅広い商品ラインナップを展開。金融機関や郵便局との提携を活かし、全国規模で保険商品の販売を行い、個人のリスク管理をサポートしています。

また日本法人ならではのDX推進も活発。生成AI・顔認識AIを利活用したマッチングサービスやシュミレーション、アバター機能を取り入れたコンテンツ提供など、新たな体験価値を創出し、社会的課題の解決に取り組んでいます。

社会貢献活動にも積極的で、小児がん支援や病院の設立支援などを行っています。外資系ながら日本市場に適応し、国内企業と同等の信頼を築いている点も特徴の一つです。

ポジション

AI基盤構築｜AI基盤エンジニア（MLOps/生成AIアーキテクト）

仕事内容

職務内容 Mission
・AI基盤（MLOps/生成AI/AIエージェント等）を整備・提供することで、全社のAX（AIトランスフォーメーション）の推進・実践に貢献する。

Scope of responsibilities（責任範囲）
・AI基盤（MLOps/生成AI/AIエージェント等)における企画、実行、推進、管理を行い、• AX（AIトランスフォーメーション）の推進・実践に貢献する。
・最新の技術動向を調査しながら、各種ステークホルダーのニーズをくみ取ったAI基盤を提供することで、新たな価値創出に貢献する。

【具体的に想定している業務】
AWS（Bedrock/SageMaker）を中心としたAI基盤の構築、機械学習パイプラインの自動化（MLOps）、および社内開発の伴走支援をお任せします。
・生成AI基盤・エージェント構築: Amazon Bedrockを活用したAIエージェントのアーキテクチャ設計および開発ディレクション
・内製化・開発支援: 開発チームやオフショアチームに対し、Bedrock等の活用ノウハウを教え込み、自立して開発できるよう伴走・技術支援
・MLOps推進: Amazon SageMaker等を活用し、これまで手動で行っていた機械学習モデル運用・データ取得～活用のプロセスを自動化するパイプライン構築　など

【部門の雰囲気について】
アフラックのIT・デジタル部門ではすべての部でフレックスタイム制度やハイブリッドワークを活用しており、柔軟な勤務が可能です。
年次や性別に関係なく多様な人財が活躍しています。

参考リンク（ダイバーシティの推進 ）：https://www.aflac.co.jp/corp/value/diversity/

＜変更の範囲＞
・会社が指示した業務
※会社が出向を指示した場合は出向先の定める業務となります

求める経験・スキル

◆必須要件・スキル
・以下のいずれか複数（目安2つ以上）の実務経験を3年以上有していること
　-システム関連プロジェクト運営（PM/PMO/開発リーダー）の経験
　-システム開発、またはインフラ・クラウド構築の経験
　-AI開発・AI基盤構築の経験
・以下のいずれか複数（目安2つ以上）のスキルを有していること
　-プログラム言語の知識とスキル（Java, Python、SQLなど）
　-クラウド環境（AWS/Azure/GPC）に関する基礎知識
　-システムアーキテクチャ、システム設計の知識とスキル
　-プロジェクト管理の知識・スキル（PMPなど）
・高度な専門知識を関係者に分かりやすく伝えることのできるコミュニケーションスキル
・課題を発見・整理し、解決策を立案するスキル
・論理的思考力があること
・非喫煙者もしくは入社時点で喫煙されない・禁煙する意志がある方(*)
(*)当社は「『生きる』を創るリーディングカンパニー」として、そして何よりも社員の健康維持・増進のために、「2028年までに社員の喫煙率を０％にする」ことを目指して、禁煙を促進する取り組みを強化しています。上記背景より入社時点で非喫煙者であることを募集要項に記載しています。

◆歓迎スキル・経験
・AI基盤・データ分析基盤に関する知識・構築経験(例：AWS Sage Maker, AWS Bedrock, Azure AI Foundry, Salesforce Agent force, DataRobot)
・AIフレームワークに関する知識・構築経験 (例：Machine learning, Deep Learning, Generative, AI, MLOps, AI Agent)主流クラウドの知識・業務経験 (例：AWS, Azure, Salesforce)
・セキュリティーに関する知識・業務経験(例：認証認可、暗号化)
・データ戦略・データアーキテクチャの知識・企画経験
・データモデリングとデータベース設計の知識とスキル
・データ分析・データ利活用を行うための各種システムに関する知識・構築経験（例：CDP、DWH、Data Lake、ETL、BIツール、BigData）
・データベースマネジメントに関する知識・業務経験（例：DBA , DA）
・ビジネスモデルとデータモデルに関する知識・業務経験（例：ACORD）
・データ利活用とデータドリブン文化構築に関する知識・業務経験
・金融ビジネス全般とデジタルマーケティング全般に関する知識・業務経験