88133:データサイエンティスト・クオンツ(生成AI等のモデル検証業務含む):リスク統括部
520~1300万
株式会社埼玉りそな銀行
埼玉県さいたま市, 東京都江東区
520~1300万
株式会社埼玉りそな銀行
埼玉県さいたま市, 東京都江東区
データサイエンティスト
クオンツ商品開発
金融モデル/リスク管理
1. デリバティブ取引等金融商品の評価モデル構築 2. リスク計測モデルの構築・システム開発 3. 与信審査モデルの構築 4. 不正感知、顧客行動分析等ビッグデータを用いた予測モデルの構築 →取組例:機械学習を用いた住宅ローン審査モデル・法人オンラインレンディング審査モデルの構築、金融商品プライシングモデルの開発 等多数。 ・業務の進め方に関しては事業部門とのコミュニケーションをとりながら業務を進めるため、データを通じて事業部門が抱える課題解決を経験できたり、またグループ内のIT関連部署ともコミュニケーションを取って、データ分析/利活用に関する動向調、技術検証等にも携われるなど、多岐に渡る部門と連携しながら業務を推進し、同時に学べることも多くございます。 <お任せしたい職務内容> ・機械学習を用いた審査モデル等の構築、検証 ・リスク計測システムの開発及び検証 ・生成AI等のモデル検証業務 <入社後の働き方> ご入社後はOJTという形で1つの案件を先輩社員と一緒に担当します。 案件内容にもよりますが、おおよそ半年程度で1案件の完了に向けて業務遂行いただきます。 また、外部講師に依頼し部内勉強会を行っており、知識のキャッチアップ機会が多くあります。※週1回、2~4時間程度 勉強会後は課題に取り組みながら、実際に自分で考えて解決を目指す力を身に着けることが可能です。 ゆくゆくは案件の主担当として、進捗管理や判断もお任せし組織の中核的存在を目指していただきます。
【必須】 以下のいずれかを満たす方 ・金融機関などでの経験があり、金融工学の知識を有しており今後専門性を高めていきたい方(実務経験不問) ・統計モデルや機械学習を用いた予測モデル構築の業務経験がある方 【歓迎】 ・デリバティブ取引等金融商品評価またはリスク計測モデル構築の経験がある方 ・与信判断に関するスコアリングモデル構築の経験がある方 ・ランダムフォレスト、ディープラーニング等の機械学習を用いたモデリングができる方 ・C#、VB等を用いた金融商品プライシングの実装経験がある方
正社員
520万円〜1,300万円
内訳:土曜 日曜 祝日
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
埼玉県さいたま市
東京都江東区
・通勤手当:規程に従い支給 ・家族手当:次世代育児支援手当(扶養対象の子供が対象) ・住居手当:扶養有/無、職務等級、地域により決定 ・寮社宅:厚生社宅制度を利用できる場合あり ・企業年金制度:有(DC・DB) ・退職金制度:有 ・定年制度:60歳〜65歳までの間で選択可能 継続雇用制度:70歳まで ※いずれも条件あり ・りそなビジネススクール(法務事例研究、ポートフォリオ理論、新規開拓力強化、法人ソリューション、手話講座、他)、社外派遣研修、等 ・資格取得報奨金 ・資格取得奨励金 ・キャリア形成支援制度/FA制度 ・ポストチャレンジ制度 ・キャリアチャレンジ制度 他
最終更新日:
500~1300万
具体的には下記のような業務内容を想定しています。 ※最終的な業務内容は選考を通じて確定したポジションに応じて再度ご案内予定。 以下は一例。 ■社内ITコンサル ・担当業務部門の新規業務施策に対するITソリューションのコンサルティング ・担当業務部門のIT投資ニーズの一元管理および投資計画の策定、予算管理、投資行為審査 ・システム開発を担う子会社と協働での開発計画策定、および開発推進フォロー 等 ■デジタル戦略立案 ・社内のデジタル戦略立案・システム企画をミッションとし、主に下記施策を主たる推進者としてステークホルダーと協働して企画をリードいただきます。 ・Microsoft365活用によるコラボレーション高度化(M365 Copilot、Teams Premiere、およびE5サービス各種) ・OpenAIのChatGPT業務活用 ・Power Platformによるローコード開発の全社推進 ・Azure、Sansanなど、SaaS/PaaSサービス導入 ・最先端の次世代PCデバイスの導入・推進 ・次世代ネットワーク(WIFI6、5G、SDLAN等)企画・推進 ・スマートビル、仮想オフィス(メタバース空間)などの検討 ■システム基盤エンジニア ・多岐に亘る銀行基盤システム(統合/連携/運用/ネットワーク/セキュリティ/業務等の各基盤)に対して、上流工程から下流工程(企画・要件定義から、設計、開発、テスト、保守)まで一気通貫で開発実務及び・プロジェクトマネジメント業務を実施いただきます。
■必要条件 【必須要件】 下記いずれかの経験3年以上目安 ・システム基盤導入・開発経験(業界問わず) ・基盤構築プロジェクト管理経験(PMに限らずPL、PMO経験も可) ・3年以上のシステム開発経験(アプリケーション・インフラ問わず) ■内定の可能性が高い人 【歓迎要件】 ・大規模プロジェクトで、社内外の複数ステークホルダーとシステム要件などを折衝した経 験 ・グローバル案件経験※オフショア拠点との開発経験、T24、GPP等のグローバルパッケー ジ導入経験(特に要件定義)、及びパッケージベンダー・インプリベンダーとの英語での交 渉経験 ・ビジネス英語(ビジネス英語の経験がなくとも英語力を改善していこうとする姿勢) ・大規模システムの基盤やネットワーク構築経験(金融機関なら尚良し) ・大規模プロジェクトにおいて、複数ステークホルダー(社内部門、参画ベンダー)に相対 し、システム要件などを折衝した経験 ・グローバル案件経験※オフショア拠点との開発経験、グローバルパッケージ導入経験 (T24、GPP等) ・OS・DB・ミドルウェアなどインフラコンポーネントを選定した経験 ・IaaSなどクラウド構築・運用経験 ・アジャイル型開発経験 【資格】 ・特になし。実務経験重視
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700~1100万
次世代プラットフォーム「Databricks」を活用し、顧客のデータ活用内製化を支援。データ基盤やインフラの設計・構築から、データの収集・最適化、BIツール向けのデータマート構築まで一気通貫で担います。 ・データ基盤環境の設計、構築 ・データの収集、クレンジング、最適化 ・ETL/ELTパイプラインの実装(Python等) ・BIツール向けデータマート構築、内製化支援 【魅力】上流の活用構想から分析基盤構築、定着まで一気通貫で伴走。Claude CodeなどAI開発ツールを積極導入し、開発生産性を高めています。
【必須】・AzureまたはAWSでの環境構築、運用の経験 ・PythonまたはSQLでのコーディング経験 ★データ領域未経験からスタートしたメンバーも活躍中!ポテンシャルを活かせる環境です。 【歓迎スキル】・ビッグデータ技術の経験(Hadoop、Spark、Pysparkなど) ・アジャイル手法を用いたプロジェクトへの参画経験 ・英語マニュアルの使用経験 【求める人物像】・相手の目線に立った行動ができる方 ・主体的に業務や技術学習に取り組める成長志向のある方 【研修制度】丁寧な研修からスタートするため、最先端データ領域の知識を安心して身につけられます。
◆インフラ基盤事業:サーバ・ネットワーク要件定義・設計・構築/ オンサイトBPOサービス(サーバ・ネットワーク構築・運用・保守 )等 ◆開発事業:Webサービス、企画開発、自社サービス展開等
600~1500万
沢山のスカウトメールの中からご開封いただき誠にありがとうございます。 お世話になります。Hays Japanの田村と申します。 私はITコンサルティング・DX・データ活用領域に特化した案件でご支援させていただいております。 早速ですが今回ご紹介する企業は、国内最大級の会員基盤を持つ大手テクノロジー企業であり、EC・金融・決済・モバイル・メディアなど多岐にわたる事業を展開しております。 膨大なデータアセットを活用しながら、AI・データドリブン経営を推進している企業様です。 ======================= ≪国内最大級のデータを活用し、事業変革を推進するデータアナリストポジション≫ ⭐魅力⭐ ◇ 70以上のサービスから得られるビッグデータを活用可能 ◆ EC・金融・決済・モバイルなど幅広い業界データに携われる ◇ データ分析だけでなく、課題発見・戦略立案・実装推進まで一気通貫で担当 ◆ 事業部門と開発部門の橋渡し役として事業インパクトの大きい案件に参画可能 ◇ AI・データサイエンス領域の専門組織でキャリア形成が可能 ◆ グローバル環境で英語を活かせる ◇ コンサルティングファーム出身者も多数活躍 【年収】~1500万円(ご経歴や面接のご評価で決定します。これ以上も可能性あり) 【勤務地】本社:東京 【雇用形態】正社員 【仕事内容】 国内最大級のデータ基盤を活用し、各事業やクライアント企業に対してデータドリブンな課題解決を推進いただきます。 データ分析だけでなく、ビジネス課題の特定からソリューション提案、実装推進まで幅広くご担当いただきます。 ▼具体的な業務 ・データ分析を活用した事業課題の抽出・解決提案 ・ビジネス課題に対する仮説設計および戦略策定 ・事業部門と開発組織をつなぐプロジェクト推進 ・マーケティング・広告領域におけるデータ活用支援 ・分析結果をもとにした経営層への提案・レポーティング ・AI・データ活用施策の企画および推進 【大歓迎】※下記いずれかに該当する方はぜひご検討いただきたく存じます。 ・データ分析やデータ活用に関する業務経験 ・コンサルティングファームでのご経験 ・事業会社での分析・戦略立案経験 ・SQL、Python、R等を活用した分析経験 ・事業企画、経営企画、マーケティング分析の経験 ・データを活用した課題解決や事業変革に興味をお持ちの方 =======================。 データ分析のみに留まらず、事業課題の解決や経営インパクトの創出まで携わることができる希少なポジションかと存じます。 ご興味ございましたら、是非お気軽にご連絡ください。 田村 栞/Shiori Tamura コンサルタント・IT・エキスパート部門
【大歓迎】※下記いずれかに該当する方はぜひご検討いただきたく存じます。 ・データ分析やデータ活用に関する業務経験 ・コンサルティングファームでのご経験 ・事業会社での分析・戦略立案経験 ・SQL、Python、R等を活用した分析経験 ・事業企画、経営企画、マーケティング分析の経験 ・データを活用した課題解決や事業変革に興味をお持ちの方
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800~1500万
○顧客との対話を通して、顧客の課題を抽出・具体化し、AIの解析結果に基づいた課題解決案を提案します(提案内容の検討から運用環境の立ち上げまで、一連の業務を遂行します)。 ○AIを活用したライフサイエンス領域の研究を推進し、ビジネスの基盤を築きます。 ○医学・薬学の知識をもって、高度な専門知識を必要とする領域での業務遂行上の課題抽出や解決策を検討・探索します。
■実データを利用した研究開発(データ分析、アルゴリズム考案など)に携わった経験 ■社内関連部門および外部研究者と適切に協働し、良好な関係を構築しつつコミュニケーションまたは交渉に取組んだ経験 ■自然言語処理(NLP)、機械学習、データマイニング、統計解析、ビッグデータ解析のご経験を有する方 ■Pythonによるデータサイエンスの業務経験がある方 ■1件以上の筆頭著者論文もしくは、特許出願がある方
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400~640万
当社の持続的な成長を支えるため、オペレーショナルリスクや統合的リスクの分析・評価、およびリスク管理態勢の整備・運用をお任せします。 「リスク管理」とは、単にブレーキをかける仕事ではありません。当社がどこまでアグレッシブに攻められる(新しい領域や方法に挑戦できる)のかを、定量的・定性的な知見と論理に基づいて明らかにし、経営の意思決定を支える「社内のコンサルタント」のような役割です。 入社後当面は、事務ミスやシステムトラブル等を防ぐ「オペレーショナルリスク管理」の領域(全社ルール作りや他部門との調整など)を中心に担当いただく想定です。物事を深く考え、仕組みとして実装することが得意な方のポテンシャルを重視します。 <具体的な業務内容> ・各種リスク(オペリスク、統合的リスク等)の状況把握、分析、評価 ・社内で発生したリスク事象(事務ミス、個人情報漏えい等)の情報収集、データ集計、原因の深掘り・分析、現場部門への再発防止策策定の支援 ・リスクの状況に関する各種レポート(経営層や監督当局へ提出)の作成 ・リスク管理態勢や社内ルール等の整備・運用
応募条件(MUST) ・以下のいずれかの実務経験 ‐リスク管理、情報セキュリティ、外部委託管理、保険の事務企画 ‐コンサルティング、または、何らかのプロジェクトの進行管理・調整 ・「なぜこの問題が起きたのか?どうすれば防げるのか?」を順序立てて深く考えられる思考力 ・リスク管理業務へのご関心 応募条件(WANT) ・業務フローの改善、マニュアルやルールの作成経験 ・他部門や外部パートナーとの交渉・調整業務の経験 ・金融機関(生損保、銀行、証券など)での就業経験(職種不問) ・データを扱う業務や文書を作成する業務への苦手意識がない方
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500~1000万
<主な業務> ・データ抽出・集計・分析(各種データの取得、加工、可視化まで一気通貫) ・効果分析(施策の成果を定量化し、改善ポイントを特定) ・レポート作成(「見やすい」だけでなく「判断できる」アウトプットを設計)、BI/ダッシュボード構築・改善 ・データに基づくサービス提案:防犯 × リテールメディアの両面から多角的に分析し、クライアント課題に対する打ち手を提案します ・KPIマネジメント(設計→検証→改善):KPIを設計→実績検証→改善実施・指標の定義から運用、管理まで、パフォーマンス最大化をドライブします <仕事のやりがい> 新規事業の0→1フェーズで、型をつくる側に立てる:仕組み・指標・レポートの正解を与えられるのではなく、自分で定義し、運用に落とし込めます。 一石二鳥の価値をデータで証明できる:防犯とリテールメディアの両立という独自性を、分析と提案で「成果」として可視化できます。 分析がそのまま提案・改善につながる手触り:数字を読むだけでなく、次のアクションまで設計し、クライアントの価値創出を前進させられます。 <事業の魅力> 当事業の強みは、単体のサイネージに留まらないこと。万引き対策(防犯)と、リテールメディア(広告・販促)を両立する“一石二鳥”の次世代AIサイネージを提供しています。 店舗様の「安心」をデータで可視化し、現場の行動変容につなげることができます。さらに、視聴分析を通じて、店舗で見られやすいメディアコンテンツの最適配信を実現するなど、リアル接点での効果をデータで証明しながら、事業成長に直結する取り組みが可能です。 <裁量権や組織カルチャー> 新規事業の立ち上げフェーズならではの、裁量の大きい環境で挑戦できます。 単なるレポーティングにとどまらず、指標を自ら定義し、仮説→検証→改善のサイクルを高速で回す、データドリブンな業務を自律的に推進できます。
必須: ・大規模データを扱った経験(一定のデータ量での抽出・加工・集計・分析の実務経験) ・データ分析~改善施策の立案・実行経験(示唆出しで終わらず、打ち手に落として回した経験) ・論理的思考に基づく問題解決力(課題設定→仮説→検証→結論の構造化ができる) ・コミュニケーション能力(関係者と調整し、合意形成しながら進められる) ・分析能力(定量・定性) ・数字に基づく定量分析ができる ・状況に応じて定性情報も踏まえて解釈できる ・資料作成能力(意思決定者が一目で判断できる、視覚的にわかりやすい資料を作れる) 歓迎: データの解釈~提言までできる高度な分析力(示唆を「提案」に変換できる) BI/分析ツールの活用経験(いずれか/複数)SQL、DOMO、Tableau、Python など
Eコマース、フィンテック、モバイル、プロスポーツなど、70以上のサービスをワンストップで提供する「楽天エコシステム(経済圏)」を展開。世界30カ国・地域に拠点を持ち、国内外で約17億人のユーザーに利用されています。
690~2500万
職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓生成AI(LLM)やAIエージェント、機械学習、ナレッジ基盤などの設計・実装およびPoC開発の推進 ✓数理最適化、ML、RL、マルチモーダル等を活用した、実効性のある業務プロセス自動化のロジック構築 ✓RAG、ベクトルDB、GraphDB、セマンティックレイヤー等を含む高度なデータ環境の設計・統合およびチューニング ✓クライアントのAI活用を前提とした、先進的なシステムアーキテクチャ設計・モダナイゼーションの実施 ✓顧客内製チームに対する技術移転や、AIを活用した業務変革(BPR)および新規サービス開発のハンズオン伴走支援 ■プロジェクト例 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓AIエージェント(単体・マルチ)の設計・実装とPoC開発プロジェクト ✓数理最適化やマルチモーダルAIを活用した、既存業務プロセスの自動化・再設計(BPR) ✓RAG・ベクトルDBを活用したナレッジ検索基盤の構築、および顧客内製化に向けた技術移転・ハンズオン伴走
必須条件(MUST) ✓デジタルテクノロジーに関連する業務経験3年以上、およびクラウドを活用したシステム設計・開発・構築・運用のいずれかの経験 ✓AIエンジニア、データサイエンティストなど、AI関連領域での実務経験、またはAI活用を前提とした業務変革/サービス開発の実務経験3年以上 歓迎条件(WANT) ✓FDEやAI駆動開発、分析・データ活用基盤(データレイク/DWH等)の構築・導入などデータマネジメント経験 ✓プロジェクト責任者として顧客協働をリードした経験、またはプロダクトマネジメント、コンサルティング実務経験3年以上
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500~1500万
◎詳細 AI/ML技術を積極的に活用し、当社において運営するサービスはもちろん、将来的には社会全体に革新をもたらすAIソリューションアーキテクトのポジションとなります。 当ポジションは現在注目されているGenAIや最新技術を取り入れ、社内をより快適で効率的に変えていくキーポジションでもあります。 主な業務は下記の通りです。 ・Generative AI技術を利用した社内業務の効率化システムの開発 ・自社サービスへのリコメンド機能の導入 ・MLOpsプラットフォームの開発 ・データサイエンティストと協力して、モデルの性能改善 ・学習、推論処理のパフォーマンスチューニング 技術調査や研究を行うのみならず、弊社では一気通貫で技術調査/研究、応用方法の発見/提案、AI/ML基盤の開発、サービスへのAI/ML機能の導入などAI/MLに関する業務を多岐にわたって幅広く行っていただくことができます。 新たなイノベーションの牽引者となり、未来のテクノロジーに挑戦していく方を募集しております。 ◎当ポジションの魅力 ・業界で注目されている〈GenAIの活用〉という最先端技術に国内でもいち早く携われる ・企画から提案まで関われる環境であるため、AIに取って代わられることのないクリエイティブな業務経験が積める ・社内に在籍するデータサイエンティストやデータエンジニア、マーケターなど多職種と連携し幅広い知見を得られる ◎開発環境 ・開発言語:Python, TypeScript ・フレームワーク:React, gRPC, FastAPI ・ライブラリ:Tensorflow, PyTorch, LightGBM, pandas, scikitlearn, Apache Beam ・モデル:ChatGPT, Gemini, Palm, Claude2 ・サービス:Azure OpenAI, AWS SageMaker, AWS Bedrock, AWS Personalize, Vertex AI, Google Cloud dataflow, dbt ・DB:Aurora MySQL, BigQuery, DynamoDB ・開発マシン:MacBook Pro (従事すべき業務の変更の範囲:会社の定める業務)
◎必須要件 下記いずれかのご経験 ・システム開発の実務経験2年以上、かつ、機械学習に関する基礎的な知識を持っている ・データサイエンティストまたはデータアナリストとしての実務経験、かつ、趣味等でのサービス開発経験
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600~900万
【職務内容】 データサイエンティスト組織のリーダーとして、機械学習モデル開発、データ基盤整理、AIモデルを活用した事業設計などを幅広く担います。 【具体的には】 ・中古車売買データを活用した独自のプライシングモデル開発 ・IoTデバイスの運転データや支払いデータを用いた与信スコアリングモデル開発 ・マーケティング、営業組織の生産性向上につながるデータ分析 ・データパイプライン作成、MLOps環境整備などのデータエンジニアリング 【開発環境】 Python R SQL AWS(Lambda、Glue、Redshift、Athena、QuickSight)(求人ID:264160)
【必須】 ・PythonまたはRを用いたデータ分析実務経験3年以上 ・SQLを用いたデータベース利用経験3年以上 ・データ加工、データ分析、データ可視化の実務経験3年以上 ・機械学習、深層学習などのモデル構築実務経験2年以上 【歓迎】 ・AWS(Analytics関連領域)の利用経験 ・DWH構築などのデータエンジニアリング経験 ・プロジェクトマネジメントまたはプロダクトマネジメント経験 ・IoTデバイスで取得したジオデータ活用の経験
【マイ・カーライフを、すべての人に】 1994年、不透明で非合理的な自動車市場を変えるため、業界で初めて、買取専門店を立ち上げたガリバー。 現在、全国450店舗を超え、通算約400万台の取引実績を誇ります。 そんなガリバーのネットワークと独自のテクノロジーやビッグデータを活用し、同社は2020年、誕生しました。 広がり続けるライフスタイルに寄り添いながら、 クルマのソフトウェア・カンパニーとしてCaaS領域で新たなマーケット開拓し続けます。
1500~1800万
【職務内容】 ・データサイエンティスト目線での将来像を描く ・アドテクノロジーの予測モデル改修、機能アップデート ・開発組織におけるマネジメント業務 ・PMや社内ビジネスサイドとのコミュニケーション 【開発環境】 ①このチームが使う主要な言語・ライブラリ ・主要開発言語: Python ・ライブラリ:Pytorch、scikit-learn、MLFlow ・クラウド:GCP ②コミュニケーションツール、開発ツール ・Github、Slack、Confluence ・各種エンジニア向けAIツール(求人ID:412835)
【必須】 ■大規模データを使用したビジネスロジックの構築等のScience系のご経験 5年以上 ∟ データサイエンス ∟ 機械学習 またはそれに準ずるスキルを持つ方 【歓迎】 ・関連分野での博士号または修士号、またはそれに相当する実務経験 ・生成AIや機械学習に関する専門知識を有していること ・戦略的思考能力と問題解決能力を兼ね備えていること ・新しい技術のトレンドを追い、ビジネスへの応用を考え実現したことのある方 ・広告業界における技術的な課題に対する理解
【マーケティング×テクノロジーで世界に挑むMarTechカンパニー】 「誰もがマーケティングで成功できる世界を創る」、「日本発の世界的なテクノロジー企業となり、日本とアジアに貢献する」という2つのパーパス(企業の存在意義)のもと、企業の収益拡大・生産性向上など様々な課題解決につながるソリューションを開発・提供するマーケティングテクノロジーカンパニーです。 ・広告プラットフォーム事業 ・マーケティングSaaS事業 ・海外事業