大手信託銀行でのデータサイエンティストの求人

事業部門におけるデータ利活用推進を担っていただきます。具体的には、事業部門と連携し、データ分析に基づいた課題抽出・設定、解決策の提案、実行までの一連のプロセスを担当します。既存事業の効率化や新規事業創出のためのデータ分析基盤構築に携わり、データに基づいた意思決定を促進することで、事業の成長に貢献することが期待されます。関係部署との密なコミュニケーションを取りながら、データ分析結果をわかりやすく伝え、ビジネス課題の解決に導く役割を担います。将来的には、データサイエンスチームの中核メンバーとして、データ利活用戦略の策定や推進にも関わっていただくことを期待しています。

具体的な仕事内容
事業部門の課題をヒアリングし、データ分析ニーズを明確化
データ分析計画の立案・実行、分析結果に基づいた施策提案
データ可視化ツールを用いた効果的な情報伝達
機械学習モデルの構築・評価、予測モデルの開発・運用
データ分析基盤の構築・運用、データ品質の維持・向上
関係部署との連携、データ利活用推進のための提案

【必須の経験・スキル】
統計学、機械学習に関する知識と実務経験
事業会社等でのPython等を用いたデータ分析実務経験3年以上
SQLを用いたデータ抽出・加工経験
データ可視化ツール使用経験 (Tableau, PowerBI等)
クラウド環境(AWS, Azure, GCP等)での分析経験（AWSの利用実績を歓迎）
分析結果や施策提言を平易な言葉で分かりやすく伝えるコミュニケーションスキル【下記のいずれか1つ以上は必須要件】
・データ分析の業務適用経験（業務の中でのデータ作成、モデル構築、統計ツール/ライブラリの使用経験）
・統計解析（相関、クラスタ・セグメント、回帰、決定木等）の基礎知識
・データサイエンス領域でのチーム運営（少人数でも可）または、プロジェクトにおける分析リーダーなどの経験

【歓迎する経験・スキル】
生成ＡＩを活用したプロダクト開発においてモデル作成やＲＡＧ構築の実務経験
自然言語処理タスクの実務経験（とりわけBERTなどTransformer手法の実装経験があればプラス）
Ｗｅｂマーケティング領域における統計解析や効果検証タスクの実務経験
ディープラーニングの課題実装・環境構築の経験（論文等からの実装経験）
スクレイピング等の技術を用いたデータマイニング(収集・蓄積)の経験
BIツール等によるレポート作成・データ可視化の経験
AWS、GCP、Azure等のクラウド技術に関する構築経験
MLOpsにおける分析領域における実務経験
国内外を問わず、学会等での発表経験、またはKaggle等の機械学習コンペへの参加経験や、統計検定・E資格およびマーケティング等の関連資格取得

【求める人物像】
データに基づいた意思決定を推進し、事業成長に貢献したいという強い意欲を持つ方を求めています。既存の枠にとらわれず、自ら課題を発見し、データ分析を通じて解決策を提案できる主体性と行動力を重視します。論理的思考力に基づき、分析結果を分かりやすく説明し、関係部署と円滑にコミュニケーションを取りながらプロジェクトを推進できる方を歓迎します。また、データサイエンス分野の最新技術や手法に常にアンテナを張り、継続的に学習する意欲のある方を高く評価します。

日系大手信託銀行

専門性の高い業務を、プロフェッショナルとして遂行でき、営業担当者が掴んだクライアントのニーズを、プロダクト部門との協業で、幅広いソリューションを提供できる環境があります。
積極的にキャリア採用を行っており、中途入社社員が部長に抜擢された事例が多数あります。
いわゆる「生え抜き」社員だけが出世する社風ではない点も、魅力の一つです。