シニアデータサイエンティスト

必須

• 【次のすべてを満たす方】

  • 機械学習の実務経験が3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
  • Pythonを用いたモデル開発・評価・運用経験
  • データ分析プロジェクトの技術リードまたはPM経験、何かしらの業務を推進したご経験。
  • 日本語による高度な業務遂行能力（日本語能力試験N1相当）

歓迎

• 金融業界でのデータ活用・AIモデル開発経験（市場分析、与信モデル等）
• PythonやRを用いた一連のデータサイエンス業務の高度な実践経験
• Snowflake、Databricks、BigQueryなどのモダンなデータ基盤の利用経験
• MLOpsの設計・構築・運用経験（MLflow, CI/CD, モデル監視など）
• 社内メンバーへの技術的指導・レビュー・育成の経験
• 応用数学・情報科学・計量経済学などの修士課程修了
• 技術文書の読解・基本的なビジネス英語でのコミュニケーション力

求める人物像

• 分析やモデル開発を通じて、事業や現場に直接的なインパクトを生み出したい方
• 課題設定からモデル設計、実装・運用までを自走して完遂できる推進力のある方
• チームメンバーと積極的に協働しながら、技術的なリーダーシップを発揮できる方
• 実務から得た知見を体系化し、再現性のある仕組みやプロダクトとして残していける方
• 金融という専門性の高い領域に挑戦し、実務を通じて専門性を深めたい方

使用ツール

職務概要

• 本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。
• ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計（MLOps）までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。
• 金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。

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・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント
• 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・評価の全体統括
• Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化
• 本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援
• AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義
• ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成
• 社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・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