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| 部署・役職名 | データサイエンティスト |
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| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
主な業務は、金融機関を中心とした既存顧客の業務効率化・高度化の実現に向けて行う分析のリードです。 スキルに応じて、自社データ分析環境、自社ソリューション（新規／既存）のアーキテクチャ設計から開発・運用までのリードも期待。分析に関連する基幹システムを同社が構築しているケースが多く、顧客の業務やデータ構造に知見のあるメンバーも在籍しているためサポートもあります。機械学習だけでなく金融工学、取引アルゴ、保険数理などの数理工学系のナレッジが豊富なメンバーやコンサルタント、エンジニア、マネージャーなどさまざまなロールで活躍するメンバーとともに案件を遂行し、分析経験を積んでいくことが可能です。 ＜具体的な仕事内容＞ ・分析メンバーのリードとしてプロジェクトの推進、およびメンバー育成 ・AIソリューションのテックリードとして、アーキテクチャの設計および開発／運用のドライブ ＜事業方針＞ 同社がこれまでメインフィールドとしてきた金融領域以外にも、広いビジネスフィールドの顧客に対してサービスを展開しています。コロナ禍によるリモートワーク推進の一方で、情報漏洩リスクなどの管理ニーズが強まっていることに対し、AIを活用した独自のモーション分析技術により従業員のプライバシーを保護しながらも不正を検知し、安全なリモートワーク環境を実現するソリューション、犯収法により定められた本人確認手法に対応した画像認識技術などを用いた汎用性の高い本人確認ソリューションであるeKYCソリューションなど、金融に限らない広い領域に対するサービスのニーズが強まっています。金融領域についても、これまで培ってきた深い業務知識と高度なデータ分析／AI技術を元に、セールス領域、リスク管理領域などのコア業務に対する業務支援、ソリューション開発などを提供しており、案件の拡大を進められている会社です。 ＜案件例＞ 市場予測、リスク計算システム導入、取引アルゴリズム開発など金融機関向けの案件と、大手ヘルスケア企業のデータ分析基盤構築支援や在庫予測、官公庁向けのAI活用プロジェクトなど、非金融領域の案件も幅広くあります。 自社ソリューションのエンハンスを担当しているメンバーも在籍。 テーブルデータや時系列データの分析が中心ですが、画像やテキストなどの非構造化データを扱うケースもあります。 開発環境としては、個人に割り当てられているWindowsマシン、またはAWS上に構築した分析環境にて従事。開発言語やフレームワークの制限については、案件によって決めています。適宜、クライアントやチームメンバーと相談して決定。 ＜同社の強み＞ 顧客ビジネスの成功にテクノロジーが大きく貢献する領域に特化し、高付加価値サービスを提供することを重視しています。中でも、テクノロジードリブンである金融領域（銀行・総合証券・ネット証券・FX事業者など）においては、国内トップブランドとしてのポジション獲得に向けて積極的に取り組んでいる同社。今後は、同領域で先行獲得したキーテクノロジー（AI、クラウドなど）を活用し、金融以外の複数領域に向けて事業を拡大していく方針です。弊社がビジネスを推進する上で以下の2点は特に強く意識しており、顧客にとって極めてユニークな存在となることを目指されています。 ・単なるシステム開発ベンダーではなく、顧客ビジネスにも深く精通したテクノロジーパートナーとして、顧客との直接取引にこだわり、下請けに丸投げを行わないこと ・コンサルティングから要件定義、システム開発、運用保守、その後の改善提案まで、全フェーズを一気通貫で行うこと ＜職場環境＞ ■社内の雰囲気 分析メンバーは20名弱。クオンツや取引アルゴなど特定の業界に特化したメンバーだけでなく、幅広い分析経験を持っているメンバーもいます。 数理モデルの構築／検証といった業務を経験しているメンバーが在籍。一方で、機械学習案件を経験しているメンバーは相対的にまだ少数です。 ■アサインの考え方 2020年度よりリソースマネジメントグループ（RMG）が創設され、PJにアサインされている全メンバー（PM含む）のアサイン期日を管理しています。全てのアサイン決定は、経営層＋RMG＋コンピテンシーリーダーが週に1度集まる場で協議され、ビジネス都合のみで判断される訳ではなく、当人の希望や育成観点を考慮したアサイン決定となるように会社として努力をされています。 ■評価の考え方 年に1度、札入れ（ふだいれ）と呼ばれる評価会議の場で全従業員の翌年の理論年俸が決定。評価者は直属の上司だけではなく、PJで関与した上位者も含まれ、1年でアサインされたPJの実績を踏まえつつ、仮に中途採用で今入社するとしたらいくらで雇いたいかという視点で金額を入札し、経営層を交えた全評価者で議論を行います。 同社では技術力の高さを適正に評価することができているため、4、50代でも第一線で活躍しているエンジニアが多いです。 ■その他 ・勉強会：プログラミングやデータモデリング、性能や可用性などの非機能要件、AWSに関する研修有 ・ナレッジシェア：社内ナレッジシェアサイトを活用、またPJごとにWikiやSlackで随時情報連携 ・就業環境：カジュアル服装OK、デュアルディスプレイ、イヤホンOK、フリードリンク、夕食無料 ・コンピテンシー活動：技術ナレッジの共有会／発表会の実施 |
| 労働条件 |
■就業時間：9:00:00～18:00:00 ■就業時間備考 ・平均残業時間：月40時間程度 ■年間休日：120日 ■休日制度 完全週休2日制（土・日）、祝、年末年始休暇、年次有給休暇、慶弔休暇、産前産後休暇、育児休暇、子の看護休暇、特別休暇 ■平均残業時間：情報なし ■年収モデル 情報なし ■社会保険：各種社会保険完備 ■福利厚生 プロフェッショナルとして最高の成果を追求し顧客ビジネスの成功にコミットするカルチャーは維持しつつ、多くの社員に長期的に活躍してもらうため、複数の制度を用意しています。 ＜福利厚生制度＞ 従業員持株会、労働者災害補償保険、GLTD（団体長期障害所得補償保険）、 総合福祉団体定期補償保険（GTL）、社内カウンセリングルーム、 社内マッサージルーム、カフェテリア（夕食無料 ）、 ワークスタイル（働き方選択制度、リモートワーク）、 キャリア支援（資格取得支援制度／書籍購入補助、学業等休職制度） ＜教育制度＞ OJT、勉強会、各種研修制度 ・カフェテリア：社員専用カフェテリア／19時以降、日替わりのビュッフェを無料で利用可 ・ワークスタイル：社員のライフスタイルや人生設計に合わせた支援を行っています。 ‐働き方選択制度：残業制限無し（36協定範囲内）、1日2hまでの残業、残業無し、の3つのスタイルを選択することが可能です。 ※制度利用対象者は、Lead（年収800万円）以上の職位です。 ‐リモートワーク：週4日までリモートワークが可能です（2022年4月現在）。 ・キャリア支援： ‐資格取得支援制度／書籍購入補助：資格取得の講習費や受験料・維持費、学習に必要な書籍購入などの費用を会社が負担する制度です。 ‐学業等休職制度：大学院などへの進学や留学などによる休職が可能です。 ・勉強会：開発やプロジェクトマネジメント勉強会を始めとして、各キーテクノロジーや業務領域ごとに現場主導で実施。 勉強会の動画は社内ストリーム上にアップされており、興味のあるコンテンツや動画をいつでも視聴することが可能。 ■受動喫煙防止措置備考 情報なし |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ■求めるスキル・経験【必須】＜経験＞ ・機械学習ライブラリを用いたモデリング ・機械学習サービスの運用 ・データ分析業務全般（課題整理、仮説構築、プランニング、データ収集、EDA、実装/テスト、効果検証、レポーティング、ステークホルダーへの調整） ・AWS等のクラウドベースでの開発 ・数名上の分析チームにおけるマネジメント、メンバー育成 ■求めるマインド【必須】 ＜マインド＞ ・円滑にコミュニケーションを図れる方 【歓迎（WANT）】 ■求めるスキル・経験【歓迎】＜経験＞ ・推論用APIの開発 ・論文採択 ・データ分析基盤の構築 ・DBの設計、チューニング ・BIツールを用いたデータの可視化 ・CI/CDの構築、改善 ・Kaggle等データ分析コンペティションの受賞 ■求めるマインド・経験【歓迎】 特になし |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 喫煙室設置 |
| 更新日 | 2024/06/06 |
| 求人番号 | 3416377 |
採用企業情報
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- 会社規模501-5000人
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