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部署・役職名 | 【シニア機械学習エンジニア(金融事業領域)】ユーザー6600万人超!成長業界・テックカンパニーでキャリアを |
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【1.当社について】 当社はスマートフォンを利用したキャッシュレス決済システムサービスを提供している国内最大級のFintech企業です。2018年にサービスを開始してからわずか6年でユーザー数6600万人を突破し、加盟店数は1000万箇所を越え、年間決済回数は63.6億回を突破しており、創業当初から圧倒的なスピードで事業を成長させています。 また、構成するメンバーは実に多様で、約50か国以上の国から集まったメンバーで構成されております。「決済サービス」の提供においては、インドの決済サービス事業者と連携し、同社の顧客本位のテクノロジーを活用しています。 ▼私たちが目指していること ~金融のミライ、新しい金融プラットフォームを創る~ 現在は決済が中心ですが、今後は証券、銀行、その他の金融領域などにも本格的にサービス展開・新規サービスの創造を行い、地域としては日本国内は勿論のこと、アジア、そして世界で展開することを目指しています。 “人々がライフステージや、年齢に応じて変化していく「ニーズ」に合った金融サービスとスマートに出会い、一人ひとりの暮らしを豊かにしていくことができる社会” その社会の実現に向けて、私たちは他社が決して真似できない圧倒的なスピードでプロダクト・サービスを磨き続けています。 ▼働き方 ~もっと自由に、もっと豊かに、もっと楽しく、もっと多くの価値を創り出す ~ 当社では、WFA(Work From Anywhere at Anytime)制度という新しい人事制度を採り入れており、個人の意思やライフスタイルに合わせて、働く場所や時間を自由に選択できます。住む場所を問わず、自身の働きたい場所で、国際都市水準の給料・福利厚生を得ながら、世界中の仲間と働くことが可能な環境を用意しているため、世界中からプロフェッショナルな人材が集っています。 【2.業務について】 機械学習エンジニアとして、AI・機械学習技術を活用しPayPayやグループ各社における金融サービスの開発を加速する役割を担っていただきます。(テックリード相当) 具体的には以下となります。 ・機械学習を活用した金融サービスの製品化に向けて、社内のエンジニア・データサイエンティストのチームとともに開発を行います。 プロジェクト初期のビジネス要件定義・jupyterなどでのプロトタイピングフェーズから参画し、製品化に向けた本開発フェーズに向けて 機械学習エンジニアの視点でプロジェクトを円滑に進めます。 ・ビジネス上の問題解決のためのソフトウェア要件および、機械学習システム特有の品質要件を定義し、チーム開発方針を決定します。 ・コードレビュー、テストなど、効率化・品質向上のために必要な開発者文化を自ら推進し、チームや会社全体に根付かせます。 また、単一のプロジェクト・単一のチーム活動にとどまらず、PayPayにおけるMLOpsの成熟度を継続的に高めるべく、主体的に活動します。 ▼配属チームについて PayPayをNo1のFintech企業に。という全社のミッションを達成するため、PayPayアプリの上でお金にまつわるすべて(「つかう」以外に「ためる」「ふやす」「かりる」「そなえる」「かんりする」)のユースケースを創り上げていく実行部隊です。 スマホファーストな金融サービスのUIUXを発明していくことにもなりますので、大手金融機関での新規事業開発を経験されていた方や、海外での新規事業に携わっていた方、データ領域で専門性を持っている方など経験やスキル・視点は様々なメンバーで構成されています。現状の金融サービスをより良くしていきたいという強い情熱を持った人と一緒に働きたいと思っています。 ◎組織構成:現在の金融戦略本部は20代後半~40代後半の総勢50名ほどで構成されております。部内に10名弱のデータアナリスト、データサイエンティストも所属しています。 ▼募集の背景 PayPayはNo1のFintech企業を目指し、新しい金融の在り方を世の中に発信していきます。 そのためには、AI・データ活用組織としての成熟も不可欠であると考えています。それは、今後の世界で全てのユーザーにより良い金融体験を提供するためにAI技術は必ず中心的な役割を果たすためです。 機械学習技術を活用したこれまでのプロジェクトの例として、2024年3月26日に提供を開始した「PayPay資金調達」があります。今後も、AI・データ関連技術を活用し、より良い、新しい金融体験を提供していきます。 しかしながら、ミッションクリティカルなシステムの中枢にAI技術を使うにあたって、AIシステムには多くの要件が求められます。ビジネス要件を満たし、機械学習タスクにおいて高いパフォーマンスを示すだけではなく、「お金」や「ユーザーデータ」を扱うシステムとして高い信頼性が求められます。特に、不確実性の高いAIシステムの信頼性を保証することはチャレンジングな課題です。MLOpsの実践をはじめとして、新しい金融事業を支えるAI・データ活用基盤の立ち上げと成熟化に熱意をもって取り組んでいただける方に来ていただきたいと考えています。 ※入社時の所属部署は「金融戦略本部」になり、まずはそこでご活躍頂くことを想定していますが、その後のキャリアについてはご希望に合わせて検討させて頂きます。 |
労働条件 |
・雇用形態:正社員 ・給与:経験、スキル、業績、貢献度に応じ当社規定により優遇 ※毎月25日に支給 ・昇給:会社の業績と個人の評価結果を元に決定 ※年1回(原則) ・評価制度:仕事の成果と業績への貢献度を評価 ・勤務時間:原則、午前10時~午後6時45分(実働7時間45分+休憩時間 原則12時~13時までの1時間) ※スーパーフレックス制(コアタイム無し※一部、例外部署もあり(所定労働勤務・シフト勤務・交替制勤務等) ※時間外労働あり※育児や介護を理由とした時短勤務制度あり ※原則在宅勤務 ・休日:週休2日制、国民の祝日、年末年始(12/29から1/4まで)、恩人感謝の日(4/30~5/2のうち平日1日) ・休暇:年次有給休暇、慶弔休暇、産前産後休暇、子の看護休暇、介護休暇、介護休業、育児休業等 ・諸手当:時間外勤務手当、深夜勤務手当、在宅勤務手当(年10万円) ・福利厚生:社会保険(健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険)、確定拠出年金制度等 ・研修制度:必要に応じて各種研修あり ・契約期間:期間の定めなし ・試用期間:試用期間あり(原則入社後3か月) ・定年:60歳 ・その他:パソコン・携帯貸与(当社規定による)等 |
応募資格 |
【必須(MUST)】 ● Pythonを利用した製品開発経験・パッケージ管理、テストツール、Linter等を用いたチーム開発経験 ・主要なデータ処理、機械学習ライブラリの利用経験 ● チームリード経験(5~10名程度以上) ● MLOpsに関する経験・知見 ・MLパイプラインのアーキテクチャ設計 ・ワークフローエンジンに関する知見、特にMLシステムのワークフロー管理の経験 ● クラウドサービスを利用した開発経験 【歓迎(WANT)】 ・機械学習ライブラリ、OSSへのコントリビューション経験・社内MLOps基盤の開発経験 ・機械学習・データサイエンス関連分野での研究経験、または論文などの再現実装の経験 ・データサイエンス・コンピュータサイエンス関連分野での学位 ・ビジネス英語力 (TOEIC 800点以上) ・お客様最優先で仕事をする⼈ ・圧倒的なスピードで成果をあげ、会社・業績に貢献する⼈ ・リスクテークをしてチャレンジし、変化を⽣み出す⼈ ・⾃ら能動的に動き発信し、プロフェッショナルとして妥協しない⼈ ・コミュニケーションを⼤切にし、仲間のダイバーシティーを尊重できる⼈ ・決定事項にワンチームで取り組める⼈ ・ベンチャー企業であることを楽しみながら会社と⼀緒に成⻑していきたい⼈ |
アピールポイント | 創立5年以内 自社サービス・製品あり 日系グローバル企業 ベンチャー企業 20代管理職実績あり 従業員数1000人以上 シェアトップクラス 年間休日120日以上 産休・育休取得実績あり 教育・研修制度充実 Uターン・Iターン歓迎 新規事業 フレックスタイム |
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 | 2024/11/19 |
求人番号 | 4033704 |
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