データサイエンティスト

必須

• 【次のすべてを満たす方】

  • 機械学習を用いた実務経験が1年以上
  • 構造化データ（テーブルデータ）を対象とした分析の実務経験
  • 日本語での業務遂行能力（日本語能力試験N1相当）

歓迎

• ビジネス課題を理解し、分析を通じて価値創出に貢献した経験
• 金融業界でのデータ分析またはモデル開発の経験
• PythonまたはRを用いたモデリング・評価・適用の一連の経験
• Snowflake、Databricks、BigQueryなどデータ基盤での分析経験
• 応用数学・情報科学・計量経済学などの修士課程修了
• 英語による技術文書の読解や基本的な業務コミュニケーションが可能な方

求める人物像

• 「なぜ分析するか」「どう価値につなげるか」を考え抜ける方
• チームや他職種と協働しながら、専門性を活かしてプロジェクトを前進できる方
• 金融業界に関心があり、実務を通じてドメイン知識を深めたい方
• 新しい技術やテーマにも主体的に挑戦し、手を動かしながら学び続けられる方

使用ツール

職務概要

• 本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計（MLOps）など技術面の支援を担当いただきます。
• AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます。

プロジェクト体制

• 2名～6名程度でチーミング

具体的な業務内容

• 金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援（シニアDSと協働）
• テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価
• Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計
• 本番運用を見据えたモデル設計・実装（MLOps観点を含む）
• AIコンサルタントと連携し、技術観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援
• 自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積

プロジェクト事例

• 銀行における市場分析モデルの開発・運用支援
• 銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証
• 金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトTrust GenGAを活用）
• 金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
• データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
• 金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援

プロジェクトの魅力

• 大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい分析案件に携われる
• プロフィットセンターとしてのデータ分析部門で、事業価値に直結する成果を出せる
• 金融業界に強いコネクションと高難度な課題解決に取り組める

成長環境

• 東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
• 書籍・資格・セミナー・カンファレンス参加など、自由度の高い研鑽費用補助制度
• 固定学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
• 全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用を推進
• 最新技術への取り組みと、自社プロダクト開発にも関与可能