大手銀行での社内SE(データ分析基盤の構築・管理やリスク計測システムの開発・保守)の求人
求人ID:1460843
更新日:2025/10/15
転職求人情報
職種
社内SE(データ分析基盤の構築・管理やリスク計測システムの開発・保守)
ポジション
担当者〜
年収イメージ
500万円〜900万円
仕事内容
業務内容
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)不正検知、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
5)1〜4の開発・構築に係る基盤・システムの構築および管理
お任せしたい職務内容
データ分析基盤、クラウド基盤の構築及び管理
リスク計測システムのシステム開発及び保守業務
各基盤、システムを活用したクオンツ・データサイエンス業務
当社におけるクオンツ業務やデータサイエンス業務をOJTなどを通して習得していただきながら、データ分析基盤の構築・管理やリスク計測システムの開発・保守の業務を遂行いただきます。
最適なデータベース管理や計測・分析の高速化、品質・セキュリティの維持などを考慮した基盤・システムの構築及び管理業務に取り組んでいただきます。
定期的に部内勉強会などを行っており、知識をキャッチアップする機会があります。
必要に応じて外部講師を招いたり、外部の勉強会・セミナーに参加頂き、スキルアップを目指すことも可能です。
勉強会やセミナー参加後は課題に取組みながら、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。
ゆくゆくは基盤・システムの主管理者として、管理や高度化もお任せし、組織の中核的存在を目指していただきます。
日々蓄積されるデータをもとに、年数回は新たなデータを取り入れる仕組みを作る必要があります。
そのため保守運用も担当しながら、新たにデータを取り入れる際の改善を実施したり、新規データベースの検討をしたりなど、ご自身の意見を発信して取り組んでいただくことも可能です。
基本的にはシステム担当としての業務を想定していますが、希望や適性によりグループ業務である各種モデリングに関するプログラミングや、リスク計測やプライシングに関するプログラミングにも携わっていただくことも可能です。
当部で働く魅力
社内外に自身の担当するデータベースやシステムのユーザーがいるためユーザー数が多く、ユーザーの声を拾いやすい環境です。
例えばグループ内で担当する住宅ローン審査モデルの構築においては、エンドユーザーはもちろん、所管部社員やリスク統括部の所属グループもユーザーです。
この各所の声をもとにモデリング精度を上げることができるため影響範囲が広いことから、自身の業務が経営に直結するやりがいがあります。
数十億に及ぶ大量のデータを用いるため、データサイエンティストやエンジニアとしてのスキルを磨くことができます。
少数精鋭で業務を行っているからこそ業務は縦割りではなく、横断的に業務に従事でき、幅広い経験を積むことが可能です。
目先の案件だけでなく金融業界の10年先を見据え、某グループや銀行としてどうあるべきかということをデータサイエンスやクオンツの観点から考える中長期的な業務にも携わることができます。
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)不正検知、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
5)1〜4の開発・構築に係る基盤・システムの構築および管理
お任せしたい職務内容
データ分析基盤、クラウド基盤の構築及び管理
リスク計測システムのシステム開発及び保守業務
各基盤、システムを活用したクオンツ・データサイエンス業務
当社におけるクオンツ業務やデータサイエンス業務をOJTなどを通して習得していただきながら、データ分析基盤の構築・管理やリスク計測システムの開発・保守の業務を遂行いただきます。
最適なデータベース管理や計測・分析の高速化、品質・セキュリティの維持などを考慮した基盤・システムの構築及び管理業務に取り組んでいただきます。
定期的に部内勉強会などを行っており、知識をキャッチアップする機会があります。
必要に応じて外部講師を招いたり、外部の勉強会・セミナーに参加頂き、スキルアップを目指すことも可能です。
勉強会やセミナー参加後は課題に取組みながら、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。
ゆくゆくは基盤・システムの主管理者として、管理や高度化もお任せし、組織の中核的存在を目指していただきます。
日々蓄積されるデータをもとに、年数回は新たなデータを取り入れる仕組みを作る必要があります。
そのため保守運用も担当しながら、新たにデータを取り入れる際の改善を実施したり、新規データベースの検討をしたりなど、ご自身の意見を発信して取り組んでいただくことも可能です。
基本的にはシステム担当としての業務を想定していますが、希望や適性によりグループ業務である各種モデリングに関するプログラミングや、リスク計測やプライシングに関するプログラミングにも携わっていただくことも可能です。
当部で働く魅力
社内外に自身の担当するデータベースやシステムのユーザーがいるためユーザー数が多く、ユーザーの声を拾いやすい環境です。
例えばグループ内で担当する住宅ローン審査モデルの構築においては、エンドユーザーはもちろん、所管部社員やリスク統括部の所属グループもユーザーです。
この各所の声をもとにモデリング精度を上げることができるため影響範囲が広いことから、自身の業務が経営に直結するやりがいがあります。
数十億に及ぶ大量のデータを用いるため、データサイエンティストやエンジニアとしてのスキルを磨くことができます。
少数精鋭で業務を行っているからこそ業務は縦割りではなく、横断的に業務に従事でき、幅広い経験を積むことが可能です。
目先の案件だけでなく金融業界の10年先を見据え、某グループや銀行としてどうあるべきかということをデータサイエンスやクオンツの観点から考える中長期的な業務にも携わることができます。
必要スキル
応募要件
●必須要件
金融機関、SIer、コンサル、事業会社等で以下の経験がある方
クラウドエンジニア、またはデータベースエンジニアとしての業務経験(金融経験不問)
構築経験があれば尚可ですが、運用のみの経験であってもご応募ください。
●歓迎要件
オプション等の金融商品の評価モデルの構築ができる方(金融工学の知見がある方)
アンサンブル学習、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(データサイエンティストの知見がある方)
AWS、Azure、GC等のクラウドサービスの実装経験がある方
Python、SQL、VB.net、C++、C♯、SAS等のコーディング経験がある方
データレイク、データウェアハウス構築プロジェクトの実務経験がある方
●必須要件
金融機関、SIer、コンサル、事業会社等で以下の経験がある方
クラウドエンジニア、またはデータベースエンジニアとしての業務経験(金融経験不問)
構築経験があれば尚可ですが、運用のみの経験であってもご応募ください。
●歓迎要件
オプション等の金融商品の評価モデルの構築ができる方(金融工学の知見がある方)
アンサンブル学習、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(データサイエンティストの知見がある方)
AWS、Azure、GC等のクラウドサービスの実装経験がある方
Python、SQL、VB.net、C++、C♯、SAS等のコーディング経験がある方
データレイク、データウェアハウス構築プロジェクトの実務経験がある方
就業場所
就業形態
正社員
企業名
大手銀行
企業概要
改革に踏み出し「リテールNo.1」を目指す銀行
大手金融機関の中でも挑戦を進める銀行
「リテールNo.1」を目指し、デジタル(スマホ)対応を進めつつ、
実店舗とネットの融合を進めるなど、地域の皆様に最も支持されるグループを目指しています。
大手金融機関の中でも挑戦を進める銀行
「リテールNo.1」を目指し、デジタル(スマホ)対応を進めつつ、
実店舗とネットの融合を進めるなど、地域の皆様に最も支持されるグループを目指しています。
企業PR
「商業銀行×信託銀行」、日本唯一のビジネスモデルを持つ日本を代表する大手銀行
日本の商業銀行で唯一フルラインの信託機能を有し、中小企業・個人の分野を中心に厚い顧客基盤を有しています。
日本の商業銀行で唯一フルラインの信託機能を有し、中小企業・個人の分野を中心に厚い顧客基盤を有しています。
業務カテゴリ
組織カテゴリ
備考
関連キーワード
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