AI/データサイエンスオープンポジション

必須

• Pythonによるデータ分析やAI/MLの開発経験（実務・研究いずれも可）
• Pandas, scikit-learnなど主要ライブラリの基本操作
• 統計的仮説検定・回帰分析などの基礎知識
• 可視化ツール（Tableau, matplotlib等）でのアウトプット作成経験
• LLM（例：OpenAI API, Claude, LlaMA等）の利用経験
• Transformersライブラリに関する基本的な理解
• プロンプト設計・LLMの出力評価に関する基礎知識

求める人物像

• 例外を歓迎し、未来予測と現状適応を行き来し、対話を重んじ、決まってないこと、やったことがないことにワクワクできる、面白いほうを選択できる方
• 課題の本質に真摯に向き合い、制約のある中でも、常に「どうやったらできるか」をマインドの中心に据え、行動主義とその結果の学びとともに、知識を作り出していく、そんなチームの中で、テクノロジーの偉大さ、重要性を忘れず、互いに切磋琢磨しながら、自らをきちんと「AIエンジニア」「データサイエンティスト」であると述べられる方

使用ツール

仕事内容

• どのポジションに応募すべきか判断に悩まれる方は、こちらのポジションからご応募ください。
• エントリーいただいた内容を拝見し、経験/スキルに合ったポジションで選考を進めさせていただきます。
• ※複数ポジションの観点で面接を実施する可能性がございます。
• ※エントリー後、まずは書類選考を実施いたします。（オープンポジションは選考を約束するものではありません）

職務内容例

• ビジネス課題に対する分析・レポート作成・仮説検証
• 機械学習による予測モデル構築と評価
• KPI設計やA/Bテストなどのデータドリブン施策支援
• LLM（GPT-4, Claude, Llama等）を用いたアプリ・PoC開発
• LangChain, RAG, ベクトルDBなどを用いた生成AIアーキテクチャの構築 など

ポジション例

• AIエンジニア
• データサイエンティスト

本ポジションの魅力

• 国内有数の決済データを活用できる環境：クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。
• ビジネスに直結する分析テーマ：マーケティング、クレジットカード事業の意思決定に近いポジションで課題を設定。分析結果が直接、施策や戦略に反映されます。
• 専門性を活かせるフラットな組織文化：データサイエンティストが企画部門・システム部門と協働し、仮説提案から実装まで一気通貫で関与できる環境です。
• 金融×AIのリアルな社会課題に挑戦：決済・金融領域における膨大なテキスト・数値データを扱い、会員対応、内部業務、リスク管理など、人とAIの協働を支える仕組みを開発します。
• 生成AIを事業価値に変える先端プロジェクト：ChatGPT, Claude, LlaMAなどの最新LLMを活用し、実際に業務やサービスへ組み込むプロジェクトに携わります。技術検証だけでなく、“動くAI”を社会実装するフェーズに参加できます。
• LLM活用の全工程を経験できる環境：PoC企画からプロンプト設計、評価、チューニング、API化、運用まで一貫して担当。小規模精鋭チームで裁量を持ち、生成AIの可能性を広げることができます。
• 自由な発想と新技術への探究を歓迎する文化：PoC提案や個人開発での挑戦も評価対象。OSSや論文発表など、技術的アウトプットにも積極的なエンジニアを歓迎します。

募集背景

• データを起点にした経営判断や施策立案の重要性が高まる中、三井住友カードでは「データドリブン経営」への転換を進めています。既に社内の各領域でデータ活用が進む一方、より深い分析・可視化・機械学習を通じて意思決定の精度を高めることが課題です。
• そこで、統計的思考と分析技術を備え、ビジネス視点から提案ができるAI/データサイエンス人材を新たに募集します。生成AIを含む新しいアプローチにも積極的に取り組み、分析業務の進化を共に推進していただきます。