業務課題の掘り起しからAIや機械学習で解決できる課題への落とし込み、モデル作成、評価、システム実装、運用まで一気通貫で行っています。具体的な業務内容は次の通りです:
・市場業務高度化に資する様々なデータの分析を通じた業務効率化
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた市場業務の高度化
《プロジェクト例》
- トレーディング部署へのヘッジ戦略、アルゴリズム提供
- セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
- 自然言語処理、音声認識を活用した市場事務高度化
- ALM・CPM(信用ポートフォリオ管理)高度化
- マーケット予測や大規模言語モデル(LLM)の調査、研究
・個人の裁量が大きく、案件創出からモデル実装、運用まで、AI・機械学習プロジェクトの多様な場面で活躍、成長できる環境を備えています。
・業務部門との距離が近く、一体となって推進しているため試行錯誤が迅速に行えます。
・市場ビジネスの特性上、個社のミクロな経済活動とマクロな市場動向の分析双方にかかわることができます。具体的には、取引データ、財務データ、市場データ、ニュースデータなど多様なデータから顧客の真の課題を見出し、業務部署と一体となって分析、解決策実現ができます。
・AWSを利用したデータ分析環境が整備されており、顧客情報を含む銀行内の大量のデータに対して、OSSを活用した柔軟な分析や、MLOpsサイクルを自律的に回すことが可能です。
・チームメンバー全員が分析、開発ができるため、互いに助け合い、切磋琢磨しながら成長することがでいます。
・OSSコミットや外部の登壇、アウトリーチ活動を積極的に支援、推進しています(国内外イベント登壇、外部媒体掲載実績多数あり)
データサイエンティストとして深みを追求していくことが可能です。それ以外には本人の希望と適正に応じて、リスク管理部署や市場部門の企画、トレーディング部署、セールス部署やJDD(Japan Digital Design)へ活躍の幅を広げることも可能です。
・全員にモバイルPCと業務用スマホが支給され、在宅勤務の柔軟な活用が可能です。オフィスはフリーアドレス制度となっており、メンバー間やユーザー部署等とのコミュニケーション深化に活用され、活気にあふれています。
・部として年間16日以上の休暇取得を推奨しており、ライン内でプロジェクトの繁閑等を見ながら計画的に休暇を取得しています。
・男性の育児参画も強く推奨され、2歳未満の子どもがいる男性行員は、上記に加えて10営業日の短期育児休業が取得可能です。
・Python、R等を用いた、データサイエンティスト・機械学習エンジニアとしての実務経験
・金融業界に関係するデータ分析の経験を備えること
・自ら課題をヒアリングし、機械学習の問題として落とし込むことに、強い意欲があること
・データ分析、モデル挙動をユーザに分かりやすく説明することが可能なこと
・4年制大学または大学院を卒業・修了されていること
・金融機関の市場業務での実務経験
・クラウドを活用したデータ分析経験(Amazon SageMaker, Amazon Athena等であれば尚可)
・業務遂行に必要な英語力(TOEICスコア730点以上)
・OSSへの貢献、データ分析コンペへ参加し、ブロンズ相当(上位10%)以上の受賞経験
・MLOps基盤の構築・運用経験
【東証プライム上場 総合商社】 保険部 保険企画職
東証プライム上場 財閥系 海運会社 総合職
政府系 金融機関 投資部門 クレジット投資及びオルタナティブ投資担当
日本企業の長期的な成長を支える、新しい金融の仕組み作りに挑戦中です
オルタナティブ市場成長の担い手として。個が経験を活かし、チームワークで価値を生み出す運用会社です。
大企業から中堅中小企業まで。 サステナビリティの視点で ビジネスの成長ストーリーを描く。
「成長の果実」を従業員の手に。 世界と日本で多くの企業が待ち望む、 新たな報酬制度の運用を支えたい。
世界のスタートアップに投資し、 中長期的な成長に伴走していく。 日本の農林水産業と、食料が育むいのち、 そして地域を元気にするために。
世界No.1の実績を持つM&A総合企業として、地方創生から日本の新たな成長を支え続けたい。未経験者も3年で高い成長実感が得られます。