仕事内容
PayPayの金融事業領域で、7000万人以上のユーザーを持つ大規模な決済・金融サービスにおいて、AI・機械学習技術を活用し、リスク評価やプロダクト改善を推進する機械学習エンジニアの募集です。ビジネス課題の定義からMLシステムの設計・実装、本番運用までを一気通貫で担当し、金融サービスの品質向上と新しい金融体験の創出に貢献します。
業務について
- PayPay金融事業統括本部は、PayPayアプリ上でお金にまつわる全てのユースケースを創り上げる実行部隊である。
- スマホファーストな金融サービスのUIUXを発明し、大手金融機関での新規事業開発経験者やデータ専門家など多様なメンバーで構成されている。
- PayPayはNo.1のFintech企業を目指し、AI・データ活用は事業成長とプロダクト進化の中核を担う。
- 決済・金融サービスに関わる大規模なデータを活用し、ユーザーや加盟店に便利で安心な金融体験を提供するため、AI・機械学習技術の社会実装を進めている。
- ユーザー・加盟店向け金融サービスの領域で、データを活用したリスク評価・プロダクト改善に取り組む。
- 「PayPay資金調達」や「PayPay店舗専用ローン」など、加盟店向け金融サービスの中核を支えるデータ活用・機械学習システムの設計・開発を担ってきた。
- 機械学習モデルには、ビジネス要件を満たし、高い性能を発揮することに加えて、信頼性、説明可能性、安定性、セキュリティ、継続的な改善が求められる。
- ビジネスチームと密に連携し、課題定義からMLシステムの設計・実装、本番運用までを一気通貫で担う。
- 機械学習エンジニアとして、AI・機械学習技術を活用しPayPayやグループ各社における金融サービスの開発を加速する役割を担う（テックリード相当）。
- 機械学習を活用した金融サービスの製品化に向けて、社内のエンジニア・データサイエンティストのチームとともに開発を行う。
- プロジェクト初期のビジネス要件定義・プロトタイピングフェーズから参画し、製品化に向けた本開発フェーズを円滑に進める。
- ビジネス上の問題解決のためのソフトウェア要件および、機械学習システム特有の品質要件を定義し、チーム開発方針を決定する。
- コードレビュー、テストなど、効率化・品質向上のために必要な開発者文化を自ら推進し、チームや会社全体に根付かせる。
- PayPayにおけるMLOpsの成熟度を継続的に高めるべく、主体的に活動する。
本ポジションの魅力
- 7000万人を超えるユーザー、全国の加盟店により良い金融体験を提供するためのサービス開発を経験できる。
- 自分しか持っていないデータ、自分たちしか経験できないビジネス課題に関わることができる。
- AI活用組織のグロースに中心的立場で携わることができる。
- ビジネス開発部門に所属しながら、多様な専門性をもつメンバーや他部署のメンバーと密に連携し、コミュニケーションスキルや視野の広がりが得られる。
求めるスキル・経験
必須
MLOpsに関する経験・知見（MLパイプラインのアーキテクチャ設計、ワークフローエンジンに関する知見、特にMLシステムのワークフロー管理の経験を含む） Apache AirflowML Ops経験
クラウドサービスを利用した開発経験
日本語でのコミュニケーションが可能であること
歓迎
機械学習ライブラリ、OSSへのコントリビューション経験 OSSコントリビューション
社内MLOps基盤の開発経験 ML Ops経験
チームリード経験（5～10名程度以上） チームリード経験
機械学習・データサイエンス関連分野での研究経験、または論文などの再現実装の経験
データサイエンス・コンピュータサイエンス関連分野での学位
ビジネス英語力 (TOEIC 800点以上) ビジネス英語TOEIC 800点以上
募集要項
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 応相談
- 出社・リモート
- ハイブリッド / リモート可
- レベル
- リーダー
- 勤務時間
- スーパーフレックス（コアタイムなし） / 実働7.75時間 / 休憩60分
- 休日休暇
- 完全週休2日制 / 祝日休み