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データサイエンティスト、日系金融機関の転職求人

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全64件 1-50件目を表示中

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データサイエンティスト、日系金融機関の転職求人一覧

大手証券会社でのData Scientist

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:800万円〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
Senior Associate
仕事内容
Responsibilities:
・Design and develop AI solutions for business units across the company
・Perform R&D, ideation, and rapid POC development
・Work directly with end users across departments for project requirement gathering and design

大手損保会社でのリードデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
750万円〜1,500万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
【当部署のミッション】
・「事業基盤の変革」と「収益基盤の変革」という当社変革における最重要課題において、データドリブンな意思決定を全社横断的に支援。具体的には、データ分析による定量的な意思決定支援と継続的にデータドリブンな意思決定を行うために仕組みの構築。
・全社レベルのデータドリブンな経営・業務推進のため、データの利活用をデータマネジメントの観点から推進。
・全社的なデータ利用のガバナンスの整備、全社的なデータ基盤の要件整理・アーキテクチャー設計支援。

【当ポジションにおける想定業務】
・データ分析:施策効果検証、収益性分析、行動変容に向けた仮説検証など、ビジネスプロセスにおいてデータドリブンな意思決定をするためのデータ分析。
・既存のデータから意思決定に必要なインサイトの導出。
・リードデータエンジニアとともにデータチームジュニアメンバーのスキル向上に向けた支援とサポート。
・ データ分析プロジェクトの技術リード


【プロジェクト例】
保険契約データ、顧客属性データ、事故データ、保険金支払いデータ、顧客フィードバックなど、多様なデータを活用してデータドリブンな意思決定を行うための施策
(下記は一例)。
・収益性分析と収益向上に向けたアクションプラン策定。
・保険引受プラットフォーム開発
・保険金支払い管理プラットフォーム開発

大手証券でのグローバルマーケッツ領域・社内におけるデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
社内ユーザーと協力し合いながら業務理解と問題の明確化を行い、ビジネス課題の解決を目指す。
データサイエンス実務利用の観点からデータ分析・予測モデリング・機械学習モデル・ビジネスインテリジェンスツール・生成AIが活用できるビジネスデータサイエンティスト・AIデータサイエンティストのスキルを持つ人材を募集。

各プロジェクトでは個々の専門知識や経験を活かしチームとして推進。各人の専門性やキャリア志向に応じた業務分担をしており、個人の能力を最大限に発揮できる役割を通じてプロジェクトを担当。

ベンダコントロール案件のみならず、社員による内製開発、DX案件、データ分析、機械学習モデル開発、生成AIの活用を積極的に推進しグローバルマーケッツ部門のDXを促進。   

その後の変更の範囲:会社の定める業務

大手地銀系ネット銀行でのデータマネジメント

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
概要
●全社のデータ利活用施策を推進すべく、データ管理や利用に関する規定・プロセス類を整備し、データマネジメント活動の推進の役割を担います。

業務内容
●データ利活用を推進するためのデータ品質担保やメタデータ管理のシステム検討
●データ利活用ガイドライン策定などデータ利用時に必要なルールやプロセスの整備
●全社データ利活用に向けた体制の検討・教育

大手日系金融機関グループ会社での数理コンサルティング・データアナリティクスグループ(データアナリティクス分野)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
機械学習等のデータ解析技術を適用した業務高度化、デジタライゼーション、新規ビジネス創出等の研究・開発(及び当該技術の一般事業会社や金融法人・公共法人向けコンサルティング業務への活用)及び関連技術の研究開発

<業務例>
・親会社DX戦略の推進
・信用スコアリングモデルの開発
・不正検知ロジックの開発
・デジタルマーケティング高度化
・機械学習・AI・テキスト解析技術等の研究開発

生命保険会社でのFinance Actuary/数理部・JGAAP数理グループ [CFO]

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
スタッフ〜
仕事内容
保有契約の負債管理・分析、保有契約価値・新契約価値の検証、再保険管理を行い、マネジメントに対し適宜レポートする業務を担当しています。グループ長または部長の指示の下、財務部門のアクチュアリーとして、以下のいずれかの業務をご担当いただきます。どの業務にアサインするかは面談の上総合的に判断して決定いたします。

1.JGAAP決算
・責任準備金やソルベンシーマージン比率などの算出
・ディスクロージャー等資料の作成
・日本法定会計における収益の分析・経営会議等への報告
・数理プロジェクションモデルの開発
・第三分野ストレステスト、1号収支分析といった保険計理人確認業務の補佐
2.Valuation
・Embedded value, Value of NewBusiness, Economic Capitalといった財務情報の作成及び分析・報告
・数理プロジェクションモデルの開発
仕事の魅力
・当社では在宅勤務を推奨しています。
・週1度以上の出社を原則としていますが、それ以外は上司と相談の上、ご自分やご家庭の事情、仕事の進め易さなどに合わせて柔軟に勤務いただけます(子供の保育園の送迎等での1時間程度の離席など)。入社してしばらくは、業務環境などに慣れていただく目的からご出社をお願いする予定です。
・在宅勤務が主体であるため、コミュニケーションはMicrosoft Teamsを介しての会話やチャットが主体で、メンバー間での質問や上司への相談などが気軽に行える環境です。
・また、出社時もドレスコードフリーによりカジュアルな服装でラフに就業いただけるような環境整備を進めています。
・残業時間は平均25〜30時間程度に抑えており、繁忙期も労務管理による残業抑制の取り組みがなされています。

大手地銀系ネット銀行でのデータサイエンティスト【東京・福岡】

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜マネージャークラス
仕事内容
<概要>
●社内外のビッグ・データからお客さまのインサイトを発見し、既存ビジネスの強化や、新ビジネスの創出に繋げることができる人財を募集しております。
●社内の関連部署と協力して、データマートの構築・前処理・可視化・分析や、機械学習などを活用した予測、推論などのモデル開発に取り組んで頂きます。また、社外のデータも活用し、さらに高度な分析や、新商品・サービスを生み出して頂きます。

<業務内容>
●データエンジニアリングチーム連携した行内外のデータ収集、基盤環境構築
●ビッグデータの前処理及び分析・レポーティング用各種データマートの設計
●BIツールを用いた各種ダッシュボード開発
●データサイエンススキルを用いたビジネスにおける課題の発見と解決
●統計的手法をベースとした仮説設計と検証による意思決定支援
●データのエビデンスに基づくPDCAサイクルの実施と改善
●機械学習などを活用した与信モデル、ターゲティングモデルの開発、評価及びビジネスへの実装
●お客さま一人ひとりに最適な情報やサービスを提供するためのハイパーパーソナライズへの取組
●ネットワーク分析手法に基づくコミュニティ向けサービス展開を志向した「つながり」の可視化
●先進的なデータサイエンス手法の調査と研究開発

【利用している技術/ツール】
Google Cloudのツールを中心に利用しています。
・BigQuery
・Vertex AI Workbench(Python)
・Tableau Desktop/Prep
・Microsoft Excel

グローバルバンクでの市場系データサイエンティスト(MLエンジニア)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
業務課題の掘り起しからAIや機械学習で解決できる課題への落とし込み、モデル作成、評価、システム実装、運用まで一気通貫でチームでカバーしています。具体的な業務内容は次の通りです:

・市場業務高度化に資する様々なデータの分析を通じた業務効率化
・AWSのマネージドサービスを活用したデータ分析基盤の構築・拡張

【魅力】
・個人の裁量が大きく、案件創出からモデル実装、運用まで、AI・機械学習プロジェクトの多様な場面で活躍、成長できる環境を備えています。
・業務部門との距離が近く、一体となって推進しているため試行錯誤が迅速に行えます。
・市場ビジネスの特性上、個社のミクロな経済活動とマクロな市場動向の分析双方にかかわることができます。具体的には、取引データ、財務データ、市場データ、ニュースデータなど多様なデータから顧客の真の課題を見出し、業務部署と一体となって分析、解決策実現ができます。
・AWSを利用したデータ分析環境が整備されており、顧客情報を含む銀行内の大量のデータに対して、OSSを活用した柔軟な分析や、MLOpsサイクルを自律的に回すことが可能です。
・チームメンバー全員が分析、開発ができるため、互いに助け合い、切磋琢磨しながら成長することがでいます。
・OSSコミットや外部の登壇、アウトリーチ活動を積極的に支援、推進しています(国内外イベント登壇、外部媒体掲載実績多数あり)

【キャリアパス】
データサイエンティストとして深みを追求していくことが可能です。それ以外には本人の希望と適正に応じて、リスク管理部署や市場部門の企画、トレーディング部署、セールス部署やJDD(Japan Digital Design)へ活躍の幅を広げることも可能です。

【働き方】
・全員にモバイルPCと業務用スマホが支給され、在宅勤務の柔軟な活用が可能です。オフィスはフリーアドレス制度となっており、メンバー間やユーザー部署等とのコミュニケーション深化に活用され、活気にあふれています。
・部として年間16日以上の休暇取得を推奨しており、ライン内でプロジェクトの繁閑等を見ながら計画的に休暇を取得しています。
・男性の育児参画も強く推奨され、2歳未満の子どもがいる男性行員は、上記に加えて10営業日の短期育児休業が取得可能です。

銀行系リース会社でのデータマネジメント部(アナリティクス)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1,200万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
エキスパート職
仕事内容
全社のデータ活用を推進する部門において、データ分析・可視化、機械学習モデル開発、データベースの開発・整備、データ活用環境の構築、データ活用人材の育成等により、会社の収益性・生産性向上およびデータドリブン経営の実践に貢献いただきます。

●データに基づく営業・マーケティングの支援
 ・様々なサービスや各事業の売上向上に貢献するため、データ分析や機械学習モデルの開発、ビジネスプロセスへの実装およびモニタリングと改善の実行
 ・全社横断的な営業効率向上に向けた取組の推進 等
●与信審査の高度化
 ・自動審査(AI審査)の高度化に向けたデータ分析、機械学習モデル開発と実装
 ・各事業の特性に応じた与信戦略立案によるリスク・リターンの最適化 等
●社外向けのデータ活用案件の実践
 ・データの活用に基づく新規サービスや新規事業の企画・開発
 ・各グループ企業(メガバンクおよび大手商社)におけるデータ活用支援 等
●産学共同研究の推進
 ・データサイエンス・計量経済学等に基づく先進的な学術知見の実務適用
 ・知財の獲得および社外の企業・団体との連携による社会貢献 等

<本ポジションの魅力>
データの活用においてはまだまだ改善の余地が多い金融B to B領域で、データ活用の知識と経験を存分に発揮できる役割です。経営層や営業組織と密接に関わりつつ、20名以上の経験豊富・高い専門性を持つチームメンバーと協力し、国内最大級の金融事業会社におけるデータ活用に関する貴重な業務経験の蓄積や、データ活用に関する自らのアイデアを具現化できる絶好の機会があります。
本ポジションは、一定程度のデータ分析スキル(統計知識・各種プログラミング言語の経験等)を持ち、自社内もしくはコンサルティング等のサービスにおいてデータを活用した課題解決に従事した経験をお持ちの人材を想定しています。入社後はエキスパートとして様々なデータ活用プロジェクトにメンバーとして参加いただくか、または自らがプロジェクトリーダーとなって他のメンバーを牽引するといった役割も期待されています。

大手銀行での事務領域におけるデータ高度化企画・推進

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1,200万円
ポジション
担当者
仕事内容
銀行の事務管理で使用する各種データの分析・管理高度化の企画・推進を担当していただきます。
(1) 商業銀行・信託銀行の事務管理で必要となるデータ管理の高度化の企画立案・推進業務
(2) 各種データを活用した業務フローの高度化

グローバルバンクでの市場部門データサイエンティスト(リードロール)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
経験に応じて検討
仕事内容
業務課題の掘り起しから AI や機械学習で解決できる課題への落とし込み、モデル作成、評価、システム実装、
運用まで一気通貫でチームでカバーしています。具体的な業務内容は次の通りです:
・市場業務高度化に資する様々なデータの分析を通じた業務効率化
・AI や機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた市場業務の高度化
《プロジェクト例》
- トレーディング部署へのヘッジ戦略、アルゴリズム提供
- セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
- 自然言語処理、音声認識、画像認識を活用した市場事務高度化
- ALM・CPM(信用ポートフォリオ管理)高度化
- マーケット予測や大規模言語モデル(LLM)の調査、研究

【魅力】
・個人の裁量が大きく、案件創出からモデル実装、運用まで、AI・機械学習プロジェクトの多様な場面で活躍、成長できる環境を備えています。
・業務部門との距離が近く、一体となって推進しているため試行錯誤が迅速に行えます。
・市場ビジネスの特性上、個社のミクロな経済活動とマクロな市場動向の分析双方にかかわることができます。具体的には、取引データ、財務データ、市場データ、ニュースデータなど多様なデータから顧客の真の課題を見出し、業務部署と一体となって分析、解決策実現ができます。
・AWS を利用したデータ分析環境が整備されており、顧客情報を含む銀行内の大量のデータに対して、OSS を活用した柔軟な分析や、MLOps サイクルを自律的に回すことが可能です。
・チームメンバー全員が分析、開発ができるため、互いに助け合い、切磋琢磨しながら成長することがでいます。
・OSS コミットや外部の登壇、アウトリーチ活動を積極的に支援、推進しています(国内外イベント登壇、外部媒体掲載実績多数あり)

【キャリアパス】
データサイエンティストとして深みを追求していくことが可能です。それ以外には本人の希望と適正に応じて、リスク管理部署や市場部門の企画、トレーディング部署、セールス部署や JDD(Japan Digital Design)へ活躍の幅を広げることも可能です。

【働き方】
・全員にモバイル PC と業務用スマホが支給され、在宅勤務の柔軟な活用が可能です。オフィスはフリーアドレス制度となっており、メンバー間やユーザー部署等とのコミュニケーション深化に活用され、活気にあふれています。
・部として年間 16 日以上の休暇取得を推奨しており、ライン内でプロジェクトの繁閑等を見ながら計画的に休暇を取得しています。
・男性の育児参画も強く推奨され、2 歳未満の子どもがいる男性行員は、上記に加えて 10 営業日の短期育児休業が取得可能です。

グローバルバンクでの市場部門データサイエンティスト(メンバーロール)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
経験に応じて検討
仕事内容
業務課題の掘り起しから AI や機械学習で解決できる課題への落とし込み、モデル作成、評価、システム実装、
運用まで一気通貫でチームでカバーしています。具体的な業務内容は次の通りです:
・市場業務高度化に資する様々なデータの分析を通じた業務効率化
・AI や機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた市場業務の高度化
《プロジェクト例》
- トレーディング部署へのヘッジ戦略、アルゴリズム提供
- セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
- 自然言語処理、音声認識、画像認識を活用した市場事務高度化
- ALM・CPM(信用ポートフォリオ管理)高度化
- マーケット予測や大規模言語モデル(LLM)の調査、研究

【魅力】
・個人の裁量が大きく、案件創出からモデル実装、運用まで、AI・機械学習プロジェクトの多様な場面で活躍、成長できる環境を備えています。
・業務部門との距離が近く、一体となって推進しているため試行錯誤が迅速に行えます。
・市場ビジネスの特性上、個社のミクロな経済活動とマクロな市場動向の分析双方にかかわることができます。具体的には、取引データ、財務データ、市場データ、ニュースデータなど多様なデータから顧客の真の課題を見出し、業務部署と一体となって分析、解決策実現ができます。
・AWS を利用したデータ分析環境が整備されており、顧客情報を含む銀行内の大量のデータに対して、OSS を活用した柔軟な分析や、MLOps サイクルを自律的に回すことが可能です。
・チームメンバー全員が分析、開発ができるため、互いに助け合い、切磋琢磨しながら成長することがでいます。
・OSS コミットや外部の登壇、アウトリーチ活動を積極的に支援、推進しています(国内外イベント登壇、外部媒体掲載実績多数あり)

【キャリアパス】
データサイエンティストとして深みを追求していくことが可能です。それ以外には本人の希望と適正に応じて、リスク管理部署や市場部門の企画、トレーディング部署、セールス部署や JDD(Japan Digital Design)へ活躍の幅を広げることも可能です。

【働き方】
・全員にモバイル PC と業務用スマホが支給され、在宅勤務の柔軟な活用が可能です。オフィスはフリーアドレス制度となっており、メンバー間やユーザー部署等とのコミュニケーション深化に活用され、活気にあふれています。
・部として年間 16 日以上の休暇取得を推奨しており、ライン内でプロジェクトの繁閑等を見ながら計画的に休暇を取得しています。
・男性の育児参画も強く推奨され、2 歳未満の子どもがいる男性行員は、上記に加えて 10 営業日の短期育児休業が取得可能です。

グローバルバンクでの市場部門データサイエンティスト(MLエンジニア)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
経験に応じて検討
仕事内容
業務課題の掘り起しから AI や機械学習で解決できる課題への落とし込み、モデル作成、評価、システム実装、
運用まで一気通貫でチームでカバーしています。具体的な業務内容は次の通りです:
・市場業務高度化に資する様々なデータの分析を通じた業務効率化
・AWS のマネージドサービスを活用したデータ分析基盤の構築・拡張

【魅力】
・個人の裁量が大きく、案件創出からモデル実装、運用まで、AI・機械学習プロジェクトの多様な場面で活躍、成長できる環境を備えています。
・業務部門との距離が近く、一体となって推進しているため試行錯誤が迅速に行えます。
・市場ビジネスの特性上、個社のミクロな経済活動とマクロな市場動向の分析双方にかかわることができます。具体的には、取引データ、財務データ、市場データ、ニュースデータなど多様なデータから顧客の真の課題を見出し、業務部署と一体となって分析、解決策実現ができます。
・AWS を利用したデータ分析環境が整備されており、顧客情報を含む銀行内の大量のデータに対して、OSS を活用した柔軟な分析や、MLOps サイクルを自律的に回すことが可能です。
・チームメンバー全員が分析、開発ができるため、互いに助け合い、切磋琢磨しながら成長することがでいます。
・OSS コミットや外部の登壇、アウトリーチ活動を積極的に支援、推進しています(国内外イベント登壇、外部媒体掲載実績多数あり)

【キャリアパス】
データサイエンティストとして深みを追求していくことが可能です。それ以外には本人の希望と適性に応じて、リスク管理部署や市場部門の企画、トレーディング部署、セールス部署や JDD(Japan Digital Design)へ活躍の幅を広げることも可能です。

【働き方】
・全員にモバイル PC と業務用スマホが支給され、在宅勤務の柔軟な活用が可能です。オフィスはフリーアドレス制度となっており、メンバー間やユーザー部署等とのコミュニケーション深化に活用され、活気にあふれています。
・部として年間 16 日以上の休暇取得を推奨しており、ライン内でプロジェクトの繁閑等を見ながら計画的に休暇を取得しています。
・男性の育児参画も強く推奨され、2 歳未満の子どもがいる男性行員は、上記に加えて 10 営業日の短期育児休業が取得可能です。

損害保険会社での数理部/システムエンジニア・データサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜700万円
ポジション
担当者
仕事内容
国内会計基準と国際会計基準における責任準備金、IBNR等の算出、経済価値ベースの負債評価、リスク量などの算出課程のプロセスの最適化・効率化等を担当いただきます。

具体的には、これらの数値を算出するための元データを集約したデータベースの作成、計算プロセスの自動化およびプロセスの文書化となります。

大手証券会社でのスマホ証券におけるデータサイエンティスト(WEBアクセス分析等)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1200万円
ポジション
担当者
仕事内容
・ スマホ証券のWEBマーケティングに伴うWEBサイトのアクセス分析及び社内の各種データ(属性データ・取引データ等)分析
・ データマネジメントの高度化・データ分析基盤の整備
・ 上記データ分析に基づく課題抽出・改善策の策定(分析に基づくWEBマーケティング全般の企画・ディレクションまで出来るとなお良い)

GMOあおぞらネット銀行株式会社/ネット銀行でのデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1200万円(給与・賞与制度) ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します。
ポジション
担当者〜
仕事内容
CTOオフィスチームにてデータサイエンティストとして、以下の業務を担って頂きます。またリーダーポジションにてメンバーの教育や、
ビジネス部門に所属するメンバーへのデータ駆動型業務の遂行方法を育成頂けることも期待しています。

 ・機械学習などを活用した金融分野における意思決定モデル(与信モデル、信用リスクモデル、法人管理モデル、ターゲティングモデル等)の開発、評価
 ・開発したモデルのビジネスへの実装支援
 ・行内外からのデータを抽出する基盤、分析基盤、可視化基盤の構築
 ・ビジネス部門のメンバーに対して、データ抽出、分析といった基礎的な内容についての育成

このポジションの魅力:
 通常のデータサイエンティスト業務以外に、以下の魅力があります。
・新規立上のチームであるため大きな制約なく、業務を遂行することができます。
・ほぼすべての銀行業務に携わることができるため、幅広い金融業界経験・知識が得られます。

大手銀行でのデジタル戦略企画・オープンポジション(若手)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
本ポジションはオープンポジションです。
選考を通じて、配属先を決定いたします。

●金融関連技術等を活用した新たな金融ITサービスの企画立案、推進
●経営管理など、様々なビジネスに対するデータ利活用の企画・推進
●ビッグデータや人工知能、規制緩和(Fintech)等を活用した先進ビジネスの構築 等

入行後はIT・デジタル関連部署にて従事いただきます。
その後は、適性、希望などに応じて、国内外問わず、またグループ各社にて、業務推進、企画、管理等幅広い業務に従事いただきます。

政府系金融機関でのデータマーケティング企画

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1,100万円
ポジション
担当者
仕事内容
2024/4より新設するマーケティング部に配属となります。

中小企業向けのソリューション提供に向けたマーケティング分析、必要な人員のスキルとリソースの算出を通じて、顧客満足の最大化を図ることを目指します。
具体的には、地域、業種、規模、キャッシュフロー、従業員数、顧客採算など外部データ、内部データに応じた分析、将来予測のシナリオ構築と求められるサービスの企画に携わっていただきます。

大手証券での証券リテール営業に関するデータ分析業務

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
証券リテール営業の主にデジタルマーケティング施策で蓄積したデータを分析し、それをベースに新規施策への示唆出しを行う業務。

大手銀行でのデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1,200万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
今回は、業務内容1〜3での採用を想定しております。

1. データマネジメントGr:データガバナンス強化に向けた整備(分析基盤の強化・統制、CIMやR-DMP等の運用効率化の検討)
これまでは、部内の分析者のみが分析する環境を開発し、この環境の中にデータを蓄積する基盤を構築していましたが、ビジネス部門からも分析したいとの声が集まってきており、ユーザーの増員やデータの拡大等、分析者が分析しやすい環境にするための分析環境増強をアジャイル的に進める必要があります。システムをアウトソーサーに管理を委託するのでなく自前で管理しているため、スピード感をもって、分析者が求める機能を追加することが可能であり、システムやデータベース起点でデータの中身について分析者に提言することも可能です。また、こうした環境を全社的に展開できるようにするため、データの蓄積基盤や分析環境を刷新する計画も進めており、クラウドに関する知見やデータのコーディングスキルを習得することが可能です。

2. データアナリティクスGr:データサイエンスの実働部隊(機械学習、行動予測に基づくデータサイエンス、金融基礎研究等)
具体的には、銀行のビッグデータを用いた既存ビジネスモデルの高度化や既存ビジネスに資するマーケットリサーチを行っています。また、
Gr全社的なデータドリブン文化醸成を目的としたビッグデータをリアルタイムで可視化できる仕組みつくりも手掛けています例えば、スマホアプリやホームページの閲覧履歴などを通して、お客さまの特徴を把握し、クレジットカードやデビッドカード、カードローンを適切なチャネルでタイミングよく訴求する、といった取り組みをしています。単にデータを分析して満足するのではなく、そこからビジネスの成果に結びつけるというところに、こだわりを持って仕事を行うことが可能です。自社のデータを用いてビジネスを活性化させ、即座にその分析による成果を実際のビジネス効果で確認できる点はやりがいを感じると思います。中長期的には、現在行っている技術を更に組織として向上させ、社内に眠っている音声データや画像データのビジネス活用を画策しており、当該分析ノウハウを組織と共に身に着けることが可能です。

3. デジタルコミュニケーションGr:データマーケティングの実働部隊(当社グループアプリのアドバイス配信、チャネル連携コミュニケーション企画  
顧客エンゲージメントの向上や各種銀行機能の利用促進を目的に、バンキングアプリの通知機能で配信するコンテンツの企画業務を行っていただきます。この通知機能がお客さまにとって最適な提案として最適なタイミングで届くことを目指し、現在はエンゲージメント系アドバイス(商品推進の通知でなくアプリ満足度増加・利用増加につながるもの)やパーソナライズされたアドバイスを通じ閲覧率の増加に取り組んでいます。また、やりがいとしては、様々なチャネルとの連携も多くHP、EDM、SNSに関する知見を深めることができ、自らの・自らの企画でお客さまの行動に影響を与えることができます。裁量はコンテンツ企画者に与えられるため、銀行の持つ豊富な情報(1600万人の顧客基盤)を活用した前例のない企画をゼロから立ち上げ可能で。一般的なリスティング広告やターゲティング広告とは異なり、非対面チャネルでありながら対面であるようなきめ細かいマーケティングが行えます。

【魅力/特徴】
当社グループは中小企業・個人分野を中心に厚い顧客基盤を有しています。
有人チャネルの店舗数は国内最大級、非対面チャネルのグループアプリは500万ダウンロードと、顧客接点の質の向上と量の拡大を進行中です。
有人店舗や渉外担当者の営業情報やお客さまのアプリログデータ・デビットカードの購買履歴情報などお客さま行動データが飛躍的に拡大しており、従来銀行が保有する性別・年代や入出金履歴などのデータと組み合わせ、機械学習等の高度分析手法も活用しながらターゲティングが可能。スピーディかつデータドリブンな意思決定を行えることが魅力です。

【平均残業時間/テレワーク】
・残業:業務の繁閑により異なりますが、平均2時間くらいです。
・平均週2回のテレワークを実施しております。(柔軟に対応可能)

業務の変更範囲
◆原則変更なし。ただし、本人の同意ある場合を除く

オンライン証券でのデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
610万円〜1300万円
ポジション
データサイエンティスト
仕事内容
生成AIとビッグデータの活用によってビジネスを拡大し、最高の成果を追求します。しかし、その一方で、われわれは常にお客様や従業員など『人間』を大切にすることを忘れてはなりません。われわれは技術の進歩を追い求めながら、人々のニーズや感情を理解した最適なソリューションを提供することを使命とし、研究・開発を実践しています。革新的な投資体験の提供に共に取り組んでいくデータサイエンティストを募集いたします。

【具体的な業務内容】

ビジネス課題を理解し、大量のデータを適切なデータサイエンス手法を用いて分析し、解決策を提案する
機械学習、統計的モデリングなどを用いて、予測モデルやアルゴリズムの開発と実装を行う
データの可視化と解釈を通じて、ビジネスチームとのコミュニケーションを円滑にする

大手保険会社でのデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
想定年収 740万円〜1,500万円 経験・スキルを考慮の上、決定
ポジション
担当者〜
仕事内容
保険領域データに対するデータ分析およびAIモデリングにより、業務効率化、リスク定量化、デジタルマーケティングさらには保険ビジネスモデル変革などの課題に取り組み、グループ全体のデジタル変革全体を推進する役割を担っていただきます。

具体的な業務
※ご経験に応じて異なります
・当社の顧客企業の課題解決のためのリスク領域のデータ分析・分析内容提案業務
・顧客企業が保有するデータ、保険商品の引受けデータ、保険金の支払いデータなどの分析を行い、リスクを定量化するモデルの作成
・ドライブレコーダーのデータ分析(映像データを含む)による事故リスク低減サービスの開発
・AIを活用した各種業務の効率化。例えば、写真による自動車の車体の損害額の見積もり機能の開発等
・お客様のニーズに合わせた商品のレコメンド機能、 デジタル媒体を通じたお客様へのアプローチ高度化などのデジタルマーケティング手法の開発

なお、従事すべき業務の内容の変更範囲は、国内・海外営業(損害保険の引受など)、損害サービス(損害の調査・保険金の支払)、商品開発、営業支援、資産運用、情報システム、一般管理、海外事業などとする。

大手銀行でのデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1,200万円程度(経験・能力を考慮の上で決定します)
ポジション
担当者〜
仕事内容
1.銀行データ、外部データの分析
2.銀行データ、外部データを活用した事業アイディア出し、実行

【得られるスキル・経験】
広告、デジタルマーケティング、データ販売、データ分析コンサルティング等データビジネス全般の多様な業務に関わることができます。
21世紀がBigDataの世紀と呼ばれてすでに20年、当行のコアコンピタンスはその保有する金融データといっても過言ではありません。これに加え、行動データなど多くのデータから真の法人・個人・パートナー企業に有用なデータを読み解き、そのソリューションにつなげる最前線業務がこのデータサイエンティスト業務になります。自社マーケティングに加え、データビジネス、コンサル活用、広告連携とその可能性はその能力に比例して無限の可能性を秘めています。組織横断的に、分析、構築、開発まで視野に入れながらビジネスの理解の上でデータを扱える人材を求めています。

大手銀行での金融データを活用した広告・マーケティング事業推進のためのデータ分析業務(若手)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
●データ分析担当者、データサイエンティスト
・当行グループでは、様々な非金融領域のビジネスにもチャレンジしており、グループの金融ビッグデータを活用した広告・マーケティング事業を推進する子会社の事業拡大にかかる業務に従事いただきます。
本件では、デジタル戦略部門が所管するデジタルマーケティング子会社におけるデータ分析業務を率先して推進いただける方を募集いたします。
具体的には、以下の広告・マーケティング領域における分析業務を、マーケティングコンサルタントと連携しながら、データサイエンティストとして、或いは分析業務を取りまとめるリーダーとして推進頂きます。
 -広告配信に伴う顧客データ分析、広告配信結果の分析、顧客宛分析レポートの作成等のデータ分析業務
 -新規の広告配信セグメント開発やAI活用の推進等、新たなマーケティング分析手法の開発
 -データを活用したビジネス・サービスの企画・開発業務(システム導入含む)
・また、上記分析業務を主軸としつつ、会社運営に関わる業務等、分析以外の業務も一部従事していただく可能性があります。

【千葉】大手地方銀行での住宅ローンデータアナリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜1,100万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・行内の顧客データ、審査データ等の抽出整備
・データを基にした推進戦略等の策定
・デジタルベースでの商品施策や金利施策等の策定
・審査モデルの研究改善

【配属予定部署】
ローン営業部 推進支援グループ

【組織のミッション】
住宅ローン残高の増強、個人取引顧客の拡大
住宅ローンにおける非対面チャネルの拡充
住宅ローン審査モデルの高度化

【キャリアパス】
・住宅ローンにおけるデータ戦略、デジタル戦略の中核人材。
・住宅ローンに限らず、個人取引全体の活性化や審査モデル改善等、多様なデータを扱うプロフェッショナル人材。

【このポジションの魅力】
●仕事の魅力
個人取引の一丁目一番地である「住宅ローン」の取り込み強化を、データの切り口から企画する業務です。他行を出し抜いて大ヒット施策を展開できた時の達成感はひとしおです。
エンドユーザーとの直接対話はなく、現場担当者からの声を基に行内の大量データを研究分析し、解を導き出す仕事で、集中して業務にあたれます。
●職場環境の魅力
十数名の小ぢんまりとしたグループで、それぞれの専門領域の情報交換をしながら施策商品を作り上げています。既成概念を壊すことを厭わない、前向きな職場気風です。

(変更の範囲)その他当行が指示する業務

大手銀行 市場部門でのデータ・サイエンティスト/エンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜マネージャークラス
仕事内容
市場部門での下記業務
●データ分析による投資アイデアの企画、立案
●データ分析による社内ビジネス課題対応
●データの収集、加工、分析、視覚化など

(具体例)
・銀行内外のデータを用いた経済指標予測モデルの作成
・銀行内外のデータを用いたALM分析 等

グローバルバンクでのデータサイエンティスト(マーケティング)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ〜1,500万円)
ポジション
経験に応じて検討
仕事内容
個人のお客さま(約3,400万人)の取引拡大・ロイヤリティ向上に向けたマーケティング戦略の立案・実行のためのデータ分析及びインフラ・環境整備を担当していただきます。

【主な担当職務】
・データ利活用施策の企画立案
・お客さまの属性・取引、Web・アプリログデータ分析によるターゲティング・分析モデル構築
・デジタルマーケティング施策の効果検証
・分析用データマートの設計・管理、分析基盤構築
※上記のほか、デジタルサービス事業本部の戦略策定の基礎となるデータ分析も担当いただくこともあります。

【魅力】
・メガバンク最大の顧客基盤(個人のお客さま3,400万人)へのマーケティングを担うダイナミズム
・生活に不可欠な「金融」サービスをお客さまに適切に届け、お金の不安を解消することに貢献できる社会的意義の大きさ
・当行及びグループ会社を含めた業界最大規模の顧客データ及び金融取引データを分析することのやりがい

【キャリアパス】
データ分析のプロフェッショナルとしてのキャリアはもちろん、将来的には希望や適性に応じて、総合職として幅広い業務を担当いただく可能性もあります。

大手銀行でのデータマネジメント部門におけるデータ分析・利活用の企画・推進・支援(データサイエンティスト)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
銀行グループにおける「データ分析・利活用」と「データガバナンス」を主なミッションとする組織で、データサイエンティストとして、銀行本体に加え、グループ各社の「データ分析・利活用」を広く推進するポジションです。
 
・ホールセール・リテール・市場・グローバルの各事業部門やコーポレート各部の課題・業務ニーズに対しデータ分析により解決を図っていきます。

●銀行・グループ横断的なデータ分析・利活用にかかる施策の企画・立案・推進、およびデータ分析環境の整備
●機械学習等のAIを活用した各種予測モデルの構築
●事業部門のビジネス課題解決等に向けたデータ分析・利活用の支援
●データ分析・利活用にかかる最新動向調査、技術検証等

【ダイバーシティを感じる分析集団】
・部員は銀行員の他、グループ各社からの出向者も多数在籍しており、多種・多様な個性の集団で構成
・持株会社のデータマネジメント部を兼務しており、グループ各社の兼務者と協働で分析業務も実施
・在宅勤務やサテライトオフィス勤務等、柔軟な働き方も可能
・TPOに合わせて自身で服装が選べるドレスコードフリー制度

大手銀行でのデータサイエンティスト専門人財

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
データサイエンティストとして、当行の口座保有者(個人・法人)の金融行動に由来するデータや市場データ等の行内外のビッグデータを収集・分析し、マーケティング戦略の高度化につながる施策の立案や支援をしていただきます。近年の類例は以下の通り。

 ・東京都・神奈川県内、数百万人規模のデモグラフィックデータを用いた顧客特性の分析。
 ・東京都・神奈川県内、600箇所以上の営業拠点のジオグラフィックデータを用いた地域特性の検出。
 ・数億件単位の資金移動やチャネル利用等のビヘイビアデータを用いた顧客ニーズの推定。
 ・リアルイベント、アプリ、SNS、WEB等の非金融データを用いた顧客のAISASの把握とサジェスチョンの検討。
 ・以上の示唆を組み合わせた、WEB上も含む当行の商圏内におけるSTPの策定と施策への反映。
 ・1,000名以上の営業行員の活動データを用いた行動の最適化、業務の効率化。

日系大手証券会社でのデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
IT部門で、グループ全体のデータ駆動型ビジネスへの変革を推進する。
具体的には、CoE(Center of Excellence)として各社・各部のデータ活用をリードする役割を担う。
なお、各部・グループ各社に常駐することもある。

大手証券会社債券市場フロント部門におけるデータアナリスト/データサイエンティスト業務

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1,200万円(年齢・経験に応じ、社内規定により決定)
ポジション
アソシエイト、VP
仕事内容
債券市場フロント部門におけるデータ分析およびレポーティング
データベース/レイクの管理、データのクリーニングおよび抽出
セールス部署への顧客動向、ビジネス動向分析
部門戦略に基づいたリサーチと意思決定のサポート
LLMを活用した業務高度化
レコメンデーション提供や機械学習を用いた予測分析に携わって頂くことも展望

大手日系信託銀行でのデジタルマーケティング企画、AIデータ活用企画

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ 〜1,300万円)
ポジション
〜調査役
仕事内容
【業務内容】(以下の(1)もしくは(2)、または両方)
(1)デジタルマーケティング企画
(2)顧客データの分析とそれに基づくAIモデルの企画・開発
※調査役:チームリーダーとして企画 プロジェクト主導の役割を担っていただきます。
 担当者:チームリーダーと共に主体的に業務を遂行する役割を担っていただきます。

【詳細】
(1)デジタルでの取引完結に向けた企画立案、デジタルマーケツール(HP、LINE、KARTE、動画等)の導入・機能追加企画、活用促進・浸透、CV向上。
(2)データ基盤の構築し、分析ツール等を活用して、様々な商品経由で収集した顧客のビッグデータを定量的に分析。結果を踏まえ活用方法を企画し、モデルを構築

【魅力】
信託銀行だからこそ多くの商品ラインナップがあり、それに伴い膨大なデータが蓄積。幅広く顧客ニーズに合わせた様々な商品・サービスの提供、開発に関与することが可能

オンライン証券でのネット事業マーケティング推進 データ分析/事業企画担当

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜1300万円
ポジション
メンバー〜マネージャー
仕事内容
当社において、新規顧客の獲得、既存顧客の稼働率アップや顧客あたり収益単価の最大化にむけたデータ解析担当業務全般をご担当いただきます。金融業務経験の有無は問いません。

具体的には、(1)顧客の属性や興味と取引行動の相関性、(2)マーケティング戦略と戦術の提案、(3)事業計画の立案・モニタリング業務の実施と関連する業務の効率化を、社内外の関係各部署と調整のうえ進めていただきます。

前項の(1)(2)については、登録会員数1億を超える本体の会員からの行動データやヒアリング情報の解析と結果に基づき、STP分析のお手伝いをいただきます。

【主なご担当職務】
・顧客の行動データの解析と業務効率化企画・推進
・SQL、Python、Microsoft Excel、統計学を活用したデータ解析
・部署全体のワークフロー改善と、再構築(マネジメント含む)、システム要件定義

大手ネット証券でのデータ解析業務担当(FX・CFD事業)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
450万円〜900万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
当社において、FX取引(外国為替証拠金取引)および株価指数・商品CFDにおける新規顧客の獲得、既存顧客の稼働率アップやディーリング収益最大化にむけたデータ解析担当業務全般をご担当いただきます。金融業務経験の有無は問いません。

具体的には、(1) 顧客の属性や興味と取引行動の相関性、(2) 為替・商品・株価指数先物市場の価格・注文情報の相関性の定量的な分析を実施していただき、業務の効率化、トレード収益の改善、リスクの最適化の施策の提案と推進を、社内外の関係各部署と調整のうえ進めていただきます。

前項の(1)登録会員数1億を超える本体グループのポイント会員からの口座獲得・生涯収益の最大化といったマーケティング課題への取り組み、(2)は日3百万件を超える市場の価格情報の解析や、週数百万件を超える顧客の注文情報をデータ分析や統計を生かし、プライシングアルゴリズムやリスク管理モデルの開発を実施していただきます。

【主なご担当職務】
・顧客の行動データの解析と業務効率化企画・推進
・FX・CFD価格・取引情報の解析トレーディングおよびリスク管理システムのアルゴリズムの高度化の企画立案と推進
・SQL、Python、Microsoft Excel、統計学を活用したデータ解析
・部署全体のワークフロー改善と、再構築(マネジメント含む)、システム要件定義

大手銀行でのグループデジタル戦略室 アナリティクス担当

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
当グループのビジネスをアナリティクスで成長・推進するためのポジションです。

【グループ企業データ活用による分析企画と施策実行支援】
ビジョン:データを紡いで、気が利いた金融を体現する
当グループ各社の約1000万人の顧客DBを活用した、データ戦略の立案、グループ各社や外部パートナーとのプロジェクト推進、新サービス立ち上げ企画支援を担います。
・グループ各社・JV・外部提携先等とのデータを活用した案件推進や戦略実行支援
・各種プロジェクトのタスク・スケジュール設計やファシリテーションを通じた案件リード
・データサイエンススキルを活かしたビジネスの問題解決と事業貢献

大手銀行でのグループデジタル戦略室 企画開発担当

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
当グループのデジタル戦略・データ戦略を牽引推進するための企画ポジションです。

【業務概要】
グループの価値共創に必要となるデータの調査、収集・利用に係る内外コミュニケーション、蓄積・分析・活用に必要となるITインフラの整備、ビジネス課題解決に向けたPoC(Proof of Concept)の実施やテストマーケティング等の企画、データ分析や機械学習モデル開発による実行支援等、データをビジネスに活用するために必要な業務を推進します。
・グループ各社・JV・外部提携先等とのデータ・デジタルを活用した成長戦略の企画・提案
・各種プロジェクトのタスク・スケジュール設計やファシリテーションを通じた案件リード
・法令・社内規程・知財・情報セキュリティ等のデータ利活用に係る問題解決推進
・データ・デジタル利活用にかかる外部情報の収集と還元
上記職務は状況に応じて、当部のデータ分析担当や別部署のビジネス担当と2〜3名程度のチームで推進します。

大手銀行での信用リスク分析の高度化及びバーゼル規制対応担当

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜マネージャークラス
仕事内容
<業務内容>
主として以下をご担当いただきます。
●金融規制/バーゼル規制対応
信用リスク管理態勢の高度化、バーゼル規制対応、バーゼル対応に係る各種数値検証、グループ会社支援など

●経営計画/年度予算の策定支援
予算計画の妥当性検証、シナリオ分析、シナリオ下における各種指標を試算するためのモデル構築

●TCFD(気候関連財務情報開示タスクフォース)担当
シナリオ分析、シナリオ下における各種指標(与信関係費用等)の試算、各種開示内容の検討及び実施

・当行は、基礎的内部格付手法(FIRB)適用行ですので、高度なリスク管理のスキルを身に付けることができます。
・グループ全体の信用リスク管理の統括部署ですので、経営企画部署との連携も多く、会社全体の動きに触れる機会を持つことができます。

<部店概要>
銀行グループの信用リスクを統括する部署で、内部格付制度、自己査定制度、与信手続等の設計・管理の他、与信状況のモニタリング、また決算業務として償却・引当の算定を行っています。中途入社のメンバーも多いですが、通常の異動以外での入れ替わりは少なく、各自がそれぞれベテランとして担当業務に従事しています。

働き方としては部員の大半が在宅勤務も活用しております。またフレックスタイム制適用部署でもあり、柔軟な働き方が可能です。

大手証券会社でのデータサイエンティスト業務

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
総合職:部長代理 or 専門職:VP
仕事内容
市場業務におけるAIや機械学習等、データサイエンス力を活用したフロント業務支援、ソリューション提供業務

大手銀行でのデータサイエンティスト(産業・企業の調査・評価に関するデータ分析・利活用の企画・推進)(若手)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜マネージャークラス
仕事内容
・当部は、当行における産業・企業の調査・評価機能を担っています。
・こうした企業調査部が担う機能の高度化や効率化に向けた「データ分析・利活用」の企画・推進に従事頂くデータサイエンティストを募集します。

(主な業務内容)
●AI/機械学習等を活用した産業(市場)動向の分析手法の高度化・効率化
●非財務情報(定性情報等)等を活用した企業分析手法の開発
●データ分析・利活用に関する最新動向の調査、上記業務への活用余地の検証 等

(取組例)
・ビッグデータやテキスト分析を活用した企業の劣化予測モデルの構築
・ESG(環境・社会・ガバナンス)要素と企業信用力の関係性分析
・銀行内外のデータ用いた産業・市場動向の予測 等

大手銀行でのデータサイエンティスト(ビッグデータ活用によるコンプライアンス領域の業務高度化)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万〜1,400万円程度
ポジション
担当者
仕事内容
〇金融犯罪、アンチマネーロンダリング対策に関するデータを活用した高度化・効率化に関する業務
〇機械学習を用いたモデル開発やシナリオ構築等を通じた不正検知の高度化、リスク低減策の構築等を担当
〇金融機関の使命の1つである金融犯罪防止等に対し、高度なデータ分析・構築スキルを発揮し貢献する、社会的意義の高い非常にやりがいのある業務です

【部署の特徴】
〇金融犯罪、アンチマネーロンダリング対策におけるAI等の新技術活用の必要性は非常に高く、ビッグデータ解析が可能な分析環境の整備も進んでおります
〇案件への関与を通じて、金融犯罪、アンチマネーロンダリング等の不正検知にかかる業務知見の習得も可能です。金融犯罪対策に貢献できる非常に社会的意義の高い職務となります

〇打合せや会議は、会社貸与のiPadを用いて実施
〇各種教育研修制度あり
〇リモートワーク可(業務に応じ異なります)

グローバルバンクでのデジタルマーケティング(データサイエンティスト)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
イメージ600万円〜1,100万円(経験・スキルを考慮の上決定)
ポジション
担当者〜マネージャークラス
仕事内容
●当行の個人のお客さまに対して、顧客基盤・顧客データを活用したデジタルマーケティングの高度化を担う。

データサイエンティスト:当行の保有するビッグデータの分析(使用言語:Python、SAS、SQL)、データ管理・分析基盤構築等
など、マーケティング企画から運用まで多岐に亘る業務の中から担当業務を決定し、当行ビジネスのDXをリードして頂く。

グローバルバンクでのインテリジェンス・アナリティクス業務

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
調査役〜
仕事内容
・金融犯罪リスクの検知・特定・評価に向けた取引データ分析。
・マネーロンダリング事案深堀調査。
・AML取引モニタリングの効率化・高度化に向けたAnalyticsの活用。

グローバルバンクでのデータマネジメント態勢における企画推進(経営基盤改革室)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ 〜1,500万円)
ポジション
調査役、上席調査役ほか(経験等に応じて検討)
仕事内容
【業務内容】
国内・海外のビジネスで蓄積されたデータを、最適に活用するためのデータ基盤(DWH・DataLake・DataHub)の構築・整備。
これまでの経験に応じて、下記いずれかの職務を主軸として担う。
・データ標準化やデータモデル設計、マスターデータ整備および名寄せ機能設計
・データ統制態勢の企画、品質管理・モニタリング態勢構築

【募集背景】
経営企画部 経営基盤改革室では、当行のDXによる企業変革を支えるため、大規模データ基盤の構築と、データ利活用を推進しています。これは当行のビジネスおよびデータドリブン経営を進化させるために必要不可欠なものです。
データ基盤の企画・立案から構築までの一連のプロセスにおいて、ぜひご自身の専門スキルを活かし、当行のDXを牽引する役割を担っていただきたいと思います。国内・海外のさまざまな部署やグループ会社との協働により、専門性をさらに磨く機会になると同時に、メガバンクの変革をリードするというダイナミズムを感じていただけるポジションです。

【職場環境】
・職場はフリーアドレス。その日の予定や気分で座る席を自由に選択できます。
・在宅勤務やフレックスタイム等、柔軟な働き方も可能です。

メガバンクにおける市場系データサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1,100万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します。
ポジション
担当者
仕事内容
【業務内容】
・市場業務から発生する様々なデータの分析を通じた業務効率化
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた市場業務の高度化
 《プロジェクト例》
 - トレーディング部署へのヘッジ戦略、アルゴリズム提供
 - セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
 - 自然言語処理、音声認識、画像認識を活用した市場事務高度化
 - ALM・CPM(信用ポートフォリオ管理)高度化
 - EFX(為替電子取引)高度化

【組織のミッション】
データサイエンスやデータエンジニアリングを通して、市場系ビジネスの効率性及び収益性の向上を推進し、当社のビジネス創成と拡大に役立つソリューション提供を行う。

グローバルバンクでのAI・データ分析等を活用した人材育成施策の企画・推進

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ 〜1,500万円)
ポジション
調査役、上席調査役ほか(経験等に応じて検討)
仕事内容
デジタルやICT領域の高い専門性とスキルを持ち、法人・リテール部門の人材育成に対して、データ利活用や非対面手法の効果的な取り込みを通じて、新しい育成メソッドの構築や現場本部一体の人材育成施策の浸透を行い、当行の人材育成の高度化に繋げる。

【業務内容】
・人材育成プラットフォームの機能拡充と行動変容に繋がる仕組み作り、及び人材育成関連システムの高度化に向けた企画開発
・デジタル活用による一人別最適育成コンテンツ(OJTサポートツール)の導入検討や企画開発
・デジタル技術、データ分析や利活用を通じた人材育成業務の高度化および業務効率化

グローバルバンクでのデータ利活用施策の企画・推進(経営基盤改革室)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します(イメージ 〜1,500万円)
ポジション
調査役、上席調査役ほか(経験等に応じて検討)
仕事内容
【業務内容】
大規模データ基盤に蓄積されたデータを活用したデータドリブン経営の浸透に向けた企画・立案。
(例)
・本部計数業務の効率化・分析高度化
・営業支援ダッシュボードの企画・開発
・データ活用人材の育成

【募集背景】
経営企画部 経営基盤改革室では、当行のDXによる企業変革を支えるため、大規模データ基盤の構築と、データ利活用を推進しています。これは当行のビジネスおよびデータドリブン経営を進化させるために必要不可欠なものです。
私たちがめざすのは、全行員がBIツール(Tableau)を活用してデータを分析し、データドリブンな意思決定をするカルチャーの浸透です。特に経営層、営業現場への活用を加速させていきます。幅広いビジネス部門と協働し、データ利活用のカルチャーを醸成・創造していくミッションを通じて、メガバンクの変革をリードするというダイナミズムを感じていただけるポジションです。

【職場環境】
・職場はフリーアドレス。その日の予定や気分で座る席を自由に選択できます。

グローバルバンクでのデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1300万円
ポジション
担当者
仕事内容
・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画
・データ分析業務(設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等)を通じた業務革新・効率化
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化
・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング

【役割】
主たる推進者としてステークホルダーと協働して、上記業務内容を行って頂きます。加えて、当該領域の高い知識とスキルを持つプロフェッショナルとして、組織全体のデータサイエンスやデータエンジニアリングに関するスキル・知識の啓蒙・伝播を担って頂きます

【想定担当案件(例)】
銀行各部門の様々な業務に関連するデータ分析を行って頂きますが、以下のようなプロジェクトに携わって頂きます
・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
・自然言語処理等を活用した銀行業務高度化

【主な関係者】
ユーザー部署、企画部署、システム開発子会社、ビジネスパートナー各社

【成長機会】
日本最大のメガバンクであり、世界各地に張り巡らされたグローバルネットワークを有する当行のデータ分析の中核的な役割を担っていただきます。個人の裁量が大きく、データサイエンティストとしてPoCからモデル実装、運用までAI機械学習プロジェクトの様々な場面でご活躍頂けます

【想定キャリアパス】
データ分析のプロフェッショナルとしてご活躍いただくことを想定しています。事業部門や開発子会社への異動・出向の可能性もございます。キャリアを重ねていくことで、将来的には次長やチームヘッド等のマネジメントとして当行のDX戦略をリードしていただくポジションへの登用も期待しています

大手銀行 市場部門でのデータ・サイエンティスト/分析コンサル

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜マネージャークラス
仕事内容
●データサイエンスを活用した、顧客向け市場性取引のコンサルティング及び社内課題の解決支援

(具体例)
・市場性取引分野における法人顧客データ分析プロジェクトの企画立案
・法人顧客の各種データを用いた分析、ソリューション提案
・ビジネス課題解決に役立つ分析技術の調査及び研究

大手地銀でのデータサイエンティスト(シニア)【勤務地 福岡】

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
イメージ 年俸制700万円〜900万円程度
ポジション
マネージャークラス
仕事内容
弊行のビッグデータの活用の幅の拡大に伴い、データサイエンティストを募集いたします。
データ分析やモデリング等を行い、プロダクト開発やビジネス価値検証など、膨大なデータから有益な示唆を引き出すことをお任せします。

<具体的な仕事内容>
●金融に関する商品/サービス開発のプロジェクトに所属し、ビジネス開発チームと共同しながら、プロジェクトメンバーとして、各プロジェクトにおけるデータ分析を遂行
●プロダクト開発〜スケール段階のそれぞれに必要な、市場分析/顧客分析/予測モデリング/可視化/効果検証/システム実装/組織実装等を遂行
●データ分析に関する専門的な知識/経験、担当するビジネスドメインの知識をベースとした、ビジネス上の仮説設定と検証の実施
●機械学習などを活用した与信モデルやターゲティングモデルの開発/評価、分析結果の可視化やKPI設計、行内外のデータ収集や分析環境構築・運用
●顧客に対する仮説検証のためのプロトタイピング
●社内への理解浸透やステークホルダーとの連携

(サービスの一例)
・オンライン融資サービス
・Webで口座情報の見える化
・WEB口座振替受付サービス

大手信託銀行でのデータサイエンティスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:800万円〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
マネージャー候補、マネージャー
仕事内容
グループ内の多彩な事業部門が保有する豊富なデータを活用して、経営課題、業務課題を解決するためのデータサイエンス領域の一連の業務を担当するポジションです。

<具体的な仕事内容>
・事業部門におけるデータ利活用に係る課題抽出・設定
・事業部門が保有するデータ(数値データ・テキストデータ等)を活用した課題解決方法の考案
・ビジネスプロセスにおけるデータ整備 (データの収集・蓄積・前処理)の支援
・データ分析実施(データマイニング、数理モデリングによる統計分析・最適化・予測等)
・データ分析結果のレポーティング
・データ活用に関するコンサルティング提供・施策(マーケティング、業務効率化等)への落し込み
・定常的なレポート作成も含めた、データ可視化を通じたビジネスプロセスにおけるデータ活用(BIツール活用)支援
・データ利活用に関するビジネスニーズを分析基盤で解決するための基盤設計
全64件 1-50件目を表示中

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