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データエンジニア、日系金融機関の転職求人

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全16件 1-16件目を表示中

データエンジニア、日系金融機関の転職求人一覧

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

大手損保会社でのリードデータエンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
750万円〜1500万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・データドリブンプロジェクトに必要な分析データの準備。
・既存のデータ基盤の仕様変更やメンテナンス、検証作業。
・データ品質の向上とデータガバナンスの強化。
・リードデータサイエンティストとともにデータチームジュニアメンバーの指導とサポート。

【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)。
・各種指標モニタリングダッシュボード開発。
・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

大手損保会社でのデータスチュワード(データマネージャー)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
750万円〜1200万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・データドリブンプロジェクトに関するビジネスサイドの支援、部分最適と全体最適とのバランスを考慮したデータ課題解決。
・活用可能なデータの棚卸と、メタデータ管理フレームワークの構築
・データ利活用の推進と利用ルールの明確化。データ利活用に関する問い合わせ対応。
・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。

【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)。
・経営・収益指標モニタリングダッシュボード開発。
・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

大手地銀系ネット銀行でのデータエンジニア【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
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>
●システム全体のデータのありかたを企画、実装いただけるデータエンジニアを募集しております。
●古い手法や固定観念にとらわれず、新しい手法や技術に積極的に挑戦していける人、アプリ開発者、データサイエンティストなどのステークホルダーと円滑にコミュニケーションできる人を歓迎します。
●分析基盤のシステム(インフラ)、データ連携処理(アプリケーション)、データマネジメントなど所掌範囲が広い職種です。複数領域に跨ったマネジメントしていただき、将来的にリーダーとして活躍していただきます。

<業務内容>
●データ分析基盤の設計、実装、運用
●データ連携処理の設計、実装、運用
●データの利活用推進
●上記業務のマネジメント

グローバルバンクでのデータエンジニア(データモデル設計・データ整備関連施策の企画・推進)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
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
【業務内容】
データモデル設計のスペシャリストとして、当行のデータドリブン経営をリードする役割を担っていただきます。
1.全行対象のデータ標準化、マスタデータ整備、データモデル設計、データマート導入等
2.上記導入済みデータ関連サービスのレベル向上

【成長機会】
世界有数のグローバル金融グループで、多様かつ膨大なデータの活用と管理に超上流工程から挑むことができます。
・ビジネスの企画・推進力の向上
−データを切り口とするDXに、経営・ビジネス部門トップと共に企画構想から携われる
−ビジネスに加え、グループ全体の経営管理に関するデータ利活用経験を積める
−多岐に渡る部門との折衝や共創を通じ、全社規模の企画を実現する力が伸びる
・データ人材としての成長
−国内外、他業態に渡るペタバイトクラスのデータ群を、効率的かつ安全に活用する為のルールメイクやプロセス設計を担うことで、稀有なデータマネジメントスキルを獲得できる
−クラウドサービスを中心に、先進テクノロジーの習得や、ESGなど新たな領域、オルタナティブデータの活用推進にも携わることができる

【キャリアパス】
データエンジニアを起点に部内異動を重ねてデータ人材のプロフェッショナルキャリアを歩むケースや、ビジネス部門の企画部署で商品・サービスの企画などを担い、DX推進のプロフェッショナルとしてキャリアを歩むケースなどがあります。

【職場環境】
当部はキャリア採用の社員が多数活躍しています。在宅勤務や時差勤務なども利用可能です。

グローバルバンクでのデータマネジメント(データ戦略関連オープンポジション)

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:〜1600万円(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
データ戦略関連業務(データエンジニア、ITアーキテクト、データガバナンス)のオープンポジションです。
スキル・経験に応じて、以下いずれかの業務をご担当いただきます。

【役割】
以下のいずれかのポストで、国内外における当グループのデータドリブン経営を事業の当事者としてリード
・データエンジニア:全行対象のデータ標準化、マスタデータ整備、データモデル設計、データマート導入や、データ関連サービスのレベル向上
・ITアーキテクト:全行対象のデータ基盤・分析基盤の導入や機能改善(AWS等のクラウド基盤・DWH・ DataLake・DataHub、BIツール等)
・データガバナンス:データガバナンス態勢構築・維持に係る方針・ルール策定、マネジメント報告・監査対応、経営情報基盤に係る知見の文書化、データ資産のメタデータ管理

大手証券会社でのData Integration Engineer

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
Analyst / Associate
仕事内容
・Role includes data modeling, engineering, development and support operations.
・Voluntarily and proactively improve our business with new technologies. Understand the technology we are using and to be able to solve many problems by applying new technologies.
・Able to build good relationships with internal stakeholders, understand and articulate various complex ideas. The innovative execution plan is also expected to lead to the success of our data projects and career development
・Primarily domestic Japan business and technology projects and use cases
・Integrate, consolidate, cleanse and optimize data for analytical and operational use
・Framework building for data infrastructure
・Rapidly visualize and build data models that comply with our standards and toolchain
・Partner with business data stakeholders to ensure their needs are captured and met
・Work closely with internal and external IT teams to implement Data Analytic Technology’s strategic objectives

・担当する役割はデータモデリング、エンジニアリング、開発およびサポート業務です。
・自発的かつ積極的に当社のビジネスを新しい技術で改善する人材を期待しています。利用している技術を理解し、かつ、新しい技術を適用して多くの課題を解決できること期待しています。
・社内の利害関係者との良い関係を構築し、様々な複雑なアイデアを自身の中で理解したうえ、明確に説明できること。また革新的な実行プランは、当社のデータプロジェクトの成功とキャリア形成に導くと期待されます。
・主に日本国内ビジネスとテクノロジーに関連するプロジェクトの遂行
・データ分析および運用のためにデータの統合、連結、クレンジングと最適化
・データ基盤のフレームワーク構築
・当社のツールチェーンと基準に従ってすばやくデータモデルを構築すること
・社内の利害関係者とビジネスデータに関する要件を満たすため、ビジネス側の利害関係者と調整および協業
・社内と社外のIT部署と連携してData Analytic Technologyのチーム目標を達成すること

大手証券会社でのデータエンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
総合職600万円〜1,200万円 or 専門職850万円〜
ポジション
総合職 or 専門職
仕事内容
データモデル構築、データレイク開発、データ分析環境の構築等の開発業務および案件推進

<ポジションの魅力>
金融機関の持つ膨大なデータを活用し、市場業務のゲームチェンジャーになり得る業務に携わる事ができる

大手銀行での社内インフラSE(WEBサービス運用)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
基本給と賞与等:550万円〜1,020万円前後 (別途、家賃補助(要件有)や残業代あり。)
ポジション
担当者、マネージャー候補
仕事内容
当行Webサイトに係る運営担当としてWebサービス提供に必要となる企画・開発・運用業務を行う。
・ Webサイト基盤に係る構築・運用
・ Webコンテンツ制作に関するディレクション
・ 内製または外注開発に対する技術的観点からの支援、調整、ベンダーコントロール
・ 新サービスや機能の調査、検証および導入
・ 障害発生から問題解決まで一連の障害対応
・ 担当運営業務に対する効率化の提案等

大手銀行での社内インフラSE(DX推進・運用)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
基本給と賞与等:550万円〜1,020万円前後 (別途、家賃補助(要件有)や残業代あり)
ポジション
マイスターおよびマネージャー候補
仕事内容
Webサイト等、様々なチャネル情報を中心としたデータ分析に伴うシステムの企画・開発・運用を担当しデジタルマーケティング運営業務を行う。

・データ分析基盤に係る構築・運用
・データ分析基盤を利用した分析システムおよびデジタルマーケティング施策の企画・開発・運用
・内製または外注開発に対する技術観点からの支援、調整、ベンダーコントロール
・障害発生から問題解決まで一連の障害対応
・運用改善/最適化に向けた各種構成変更、チューニング、設定作業
・新サービスや機能の調査、検証および導入

大手銀行での法人向けビジネスのデータエンジニア(法人業務部)

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
・営業支援アプリケーションの開発・導入
・各種EUCシステムの保守・運用

法人業務部は、上場企業〜中小企業まで幅広く事業法人のお客さまを対象に各種ビジネスを企画・推進する部署です。
その中で配属先チームは、法人ビジネスにおける業務プロセスのDX化に向けた企画・推進を担っています。
金融機関を取り巻く環境が変化していく中で、ビジネスの在り方を考え組織をリードするような熱意のある方を募集します。

大手地方銀行でのデータエンジニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
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
「銀行取引データ」「行動データ」「属性データ」などを統合したマーケティングデータ分析基盤の構築をリードできるデータエンジニアを募集しています。外部パートナーと一緒に開発をおこなっていただきます。銀行取扱商品販売を目的としたマーケティング活動をデータの力で支援していただける方を必要としています。
・Google Cloud Platform(GCP)を利用したデータ分析基盤の設計/運用
・GCP開発プロジェクトのリード
・外部パートナーのディレクション
・デジタルマーケティング担当者と連携したデータ活用
・データ活用戦略の策定
・マーケティングオートメーションツールとの連携設定

▼GCPプロジェクト
当行では、次世代マーケティングデータ基盤をGoogle Cloud PlatformをベースにGoogleのテクノロジーをフル活用して構築しており、2021 年 1 月から運用を開始しています。お客さまが適切なタイミングで、適切な情報・商品を提案できる世界をつくることを目指しています。本プロジェクトメンバーの多くは中途採用メンバーです。多種多様な人財が働ける、従来の銀行を超えた職場を目指しています。

大手証券会社でのデータ分析エンジニア

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
Associate / Senior Associate / Vice President
仕事内容
●担当業務: データ分析エンジニア
営業部門におけるデータ分析プロジェクトに参画し、ビジネス部署やシステムパートナー等と連携の上、データモデリング、エンジニアリング、開発等のデータ分析業務を担当いただきます。

●責務
・データ分析および運用のためにデータの統合、連結、クレンジングと最適化
・データ基盤のフレームワーク構築
・当社のツールチェーンと基準に従ってすばやくデータモデルを構築すること
・社内の利害関係者とビジネスデータに関する要件を満たすため、ビジネス側の利害関係者と調整および協業

●Group Overview:
リテールIT部は、営業部門におけるシステム及びビジネスプロセスの企画・開発において、ビジネスとテクノロジーを繋ぐ重要な役割を担っており、ビジネスと一体となって、営業部門のビジネス拡大に貢献しています。
現在、当社のリテールシステムを取り巻く環境は、大きな変換点を迎えております。
これまで、ビジネス領域ごとに個別最適化されてきたシステムを、今後、グローバル基準に標準化していきます。
また、べンダー・マネジメント・モデルから内製化へ開発モデルをシフトしていきます。
標準化することで、レガシー・固有技術からの脱却によるコスト削減、当社グループにおけるノウハウを活用することで運用効率化を目指します。
更に、内製化を進めることで、品質・コストをコントロール可能とし、ビジネススピードの向上に寄与します。
部内において必要となる人員も多様化することから、このたび人材募集を行っております。

国内生命保険会社でのデータエンジニア(未経験歓迎〜データベースエンジニアからのキャリアアップが可能)

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
データサイエンス推進室として、社内のデータ統合とデータ活用を牽引することでビジネス成長へ貢献することをミッションに活動していただきます。
直近では、Webサイトの接客ツールのセグメントの最適化や商品のレコメンドなど、オンラインのパーソナライズ化を推進させることで、顧客体験の改善や申込みのCVRを向上させるための支援を実施。中長期的には、よりインパクトある成果をだすために、今年度構築したCDP広告データ等を取り込み、次年度計画の準備も進めています。
その中でも今回は、システムやデータに精通しているデータエンジニアリングを得意な方を求めたく、以下についての業務をお願いしたいです。

・CDPおよびAPI基盤の保守運用・拡張
・データ手配
・分析結果の実装・運用

【ポジションの魅力】
・オンライン生保であるため、申込 契約までの顧客データがすべて保持しています。そのため、ダイレクトビジネス的なやりがい・面白味を感じることができます。
・組織の大きさや立ち上がったばかりであること、全社横断組織で高い視点でデータ分析が可能です。

【勤務地 福岡】大手地銀でのデータエンジニア・シニア

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1000万円
ポジション
担当者
仕事内容
仕事内容
・当行のビッグデータの活用の幅の拡大に伴い、データエンジニアを募集致します。
<具体的な業務内容>
・既存データレイク基盤の設計、開発、運用
・データを価値に変換する分析基盤(SOI)構築
・ETLツールを用いたDLake/DWH/DMの構築
・BIツールの設計、運用
・データガバナンスの整備、運用
・上記活用のためのヘルパモジュール開発
・上記構築のためのインフラ設計、運用

仕事の魅力
・AWS上に行内や外部のデータを蓄積し、新サービスの開発に活用しています。
・機密性が求められる金融業界において、先進的なデータレイク環境を構築しています。
・取り扱うデータは顧客情報や取引先などの銀行情報です。今後は金融以外の営業情報へ領域拡大を目指しており、幅広く様々な種類のビックデータを扱える環境です。
・国内最大級の地域金融グループの顧客網や資金的地盤を元に、全国の金融×ITに変革をもたらす開発に携わることができます。
・開発者が有する裁量が大きく、トライアンドエラーがしやすい環境が整っています。
 -役員との距離感が近い。
 -必要なプロジェクトにはすぐに予算が付いた実績あり。
 -過去には2名で立ち上げたプロジェクトが存在する。
・自身が携わる影響力と社会貢献度合いの高さをステークホルダーやお客様からのフィードバックを通じて実感することができます。
・開発環境は上述の通りですが、チームごとに自由度が高く、新技術の導入や見直しを随時行っています。

大手信託銀行でのデータ活用エンジニア

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 900万円〜1300万円
ポジション
マネージャー候補、マネージャー
仕事内容
グループにおけるDX、データ利活用を支えるデータ分析基盤の設計・構築・運用全般を担当するポジションです。工程によって、MLOpsチームと適宜連携を図って業務に取り組んで頂くことになります。

●データアーキテクチャ、クラウド、分散処理基盤等、データエンジニアリングの技術を駆使して、利用者の用途や活用目的、セキュリティ要件に応じた環境の構築
●データパイプラインの維持
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