リスク統括部/大手銀行の求人

【業務概要】金利のある世界が到来しお客様への新たなサービスやリスク管理の強化が必要となっています。また生成AIを使用したサービスの増加に伴い、データサイエンス分野で活躍いただける人財が必要な状況です。あわせてAI等のモデルの活用も拡大しており、データサイエンティスト・クオンツ業務に加えてモデルリスク検証業務を担える人財が必要な状況です。経験者以外に、クオンツ・データサイエンスの実務経験がない方も歓迎します。ベテラン社員への相談はもちろん、当グループ内には若手社員が多く在籍していることから、一緒に勉強会をして知識習得・技術向上を目指していただくことも可能です。今後のキャリアとしてクオンツ・データサイエンスを希望し、専門性を高めていきたい方はぜひご応募ください。
【具体的な業務】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)不正感知、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。取組例：機械学習を用いた住宅ローン審査モデル・法人オンラインレンディング審査モデルの構築、金融商品プライシングモデルの開発 等多数。業務の進め方に関しては事業部門とのコミュニケーションをとりながら業務を進めるため、データを通じて事業部門が抱える課題解決を経験できたり、また当グループ内のIT関連部署ともコミュニケーションを取って、データ分析／利活用に関する動向調、技術検証等にも携われるなど、多岐に渡る部門と連携しながら業務を推進し、同時に学べることも多くございます。
お任せしたい職務内容：・機械学習を用いた審査モデル等の構築、検証 ・リスク計測システムの開発及び検証 ・生成AI等のモデル検証業務。
入社後の働き方：ご入社後はOJTという形で1つの案件を先輩社員と一緒に担当します。案件内容にもよりますが、おおよそ半年程度で1案件の完了に向けて業務遂行いただきます。また、外部講師に依頼し部内勉強会を行っており、知識のキャッチアップ機会が多くあります。※週1回、2〜4時間程度 勉強会後は課題に取り組みながら、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。ゆくゆくは案件の主担当として、進捗管理や判断もお任せし組織の中核的存在を目指していただきます。
【ポジション・部門の魅力】リスク管理は経営に直結する業務であり自分のアイデアを経営の施策に生かすことができる、やりがいがあります。大量のデータを用いるため、データサイエンティストとしてのスキルを磨くことができます。確率論や統計学を用いる業務であり、数理的なバックグラウンドを生かせる仕事です。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、当社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。キャリア希望として、マネジメント希望・プロ人財希望どちらの方も歓迎いたします。マネジメント希望であればプレイングマネージャーとしてご自身の業務を担当いただきつつ、経営層とのコミュニケーションから担当者のフォロー等に携わっていただきます。全社の経営視点を持ちたい方にはマネジメント・管理側業務にやりがいを感じていただけるでしょう。プロ人財希望であれば、知見を最大限に活かしていただきながら裁量を持ち案件内容・技術面において組織を牽引していただけるような動きを期待します。専門家として自身で企画提案して案件を進めることができるやりがいを感じられると考えます。

【必須スキル】
以下のいずれかを満たす方
・金融機関などでの経験があり、金融工学の知識を有しており今後専門性を高めていきたい方（実務経験不問）
・統計モデルや機械学習を用いた予測モデル構築の業務経験がある方
【歓迎スキル】
・デリバティブ取引等金融商品評価またはリスク計測モデル構築の経験がある方
・与信判断に関するスコアリングモデル構築の経験がある方
・ランダムフォレスト、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
・C#、VB等を用いた金融商品プライシングの実装経験がある方
【求める人物像】
・Sierにて金融機関のシステムの運用保守や開発にエンジニアとして関わる。大学時代に学んでいた金融工学の領域で専門性を高めたいこと、Pythonでの分析経験を活かしたいという思いを持っている。
・自動車メーカーにてデータサイエンティストとして勤務。分析やモデリングの業務に携わっているが、将来的にさらに精度の高いデータサイエンティストを目指したいと考えている。
・銀行にて市場運用、経営管理などの本社業務を幅広く経験。金融工学に携わりたいという思いはあるものの、希望しても叶わず専門性を高めるために転職を検討。（本部経験必須）
※大学、大学院で数学や金融工学を専攻されていた方が部署には多いです

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