Fintech企業でのデータサイエンティストの求人

- RBF向けのリスクスコアリングや収益予測モデルの構築 改善 運用
- 財務データ（P/L、B/S、C/F、トランザクションデータ等）の分析とインサイト抽出
- ツリーベースの手法（Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting / LightGBM など）やロジスティック回帰 を活用したモデル開発
- MLflowを活用した実験管理 モデルライフサイクル管理
- モデルの実験 評価 改善を行い、技術 ビジネス両面でレポート作成
- エンジニアやアナリストと連携し、モデルを本番環境に組み込み、継続的にモニタリング
- 金融モデリング、時系列予測、応用機械学習に関する最新知見のキャッチアップ

必須スキル
- データサイエンスや機械学習の実務経験（特に金融、信用リスク、予測領域での経験）
- Python、SQL、機械学習ライブラリ（scikit-learn, LightGBM, XGBoostなど） の実務経験
- MLflowや類似ツールを使った実験管理やMLOpsの知識
- モデル評価やリスク評価に関する知識
- 技術的な結果をビジネス言語に落とし込める説明力

語学スキル
英語：ビジネスレベル（会議・レポート対応が可能）
日本語：JLPT N2以上（社内外での業務遂行に支障がないレベル）

歓迎スキル
- 信用リスクモデル、収益予測、株価や市場データの予測モデル構築経験
- 金融モデリングで使われる統計的手法への理解
- データパイプライン設計やETL、クラウドデータ基盤（Snowflake, BigQuery, AWSなど）の経験
- 財務会計の知識（財務諸表を理解し、分析できる能力）

求める人物像
・課題解決に主体的に取り組める方
・金融のエコシステムを良くしたいという情熱をお持ちの方
・ 取り組んだことのない分野、業務においても積極的に取り組める方