データサイエンティスト/金融機関のDX改革推進企業の求人

＜職務概要＞
本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計（MLOps）など技術面の支援を担当いただきます。
AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます。

＜プロジェクト体制＞
2名〜6名程度でチーミング

＜具体的な業務内容＞
・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援（シニアDSと協働）
・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価
・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計
・本番運用を見据えたモデル設計・実装（MLOps観点を含む）
・AIコンサルタントと連携し、技術観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援
・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積

＜プロジェクト事例＞
・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援
・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証
・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援（自社プロダクトを活用）
・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援
・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討
・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証（PoC）支援

＜必須要件＞
【次のすべてを満たす方】
・機械学習を用いた実務経験が2年以上
・構造化データ（テーブルデータ）を対象とした分析の実務経験
・日本語での業務遂行能力（日本語能力試験N1相当）

＜歓迎要件＞
・ビジネス課題を理解し、分析を通じて価値創出に貢献した経験
・金融業界でのデータ分析またはモデル開発の経験
・PythonまたはRを用いたモデリング・評価・適用の一連の経験
・Snowflake、Databricks、BigQueryなどデータ基盤での分析経験
・応用数学・情報科学・計量経済学などの修士課程修了
・英語による技術文書の読解や基本的な業務コミュニケーションが可能な方

＜求める人物像＞
・「なぜ分析するか」「どう価値につなげるか」を考え抜ける方
・チームや他職種と協働しながら、専門性を活かしてプロジェクトを前進できる方
・金融業界に関心があり、実務を通じてドメイン知識を深めたい方
・新しい技術やテーマにも主体的に挑戦し、手を動かしながら学び続けられる方