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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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データサイエンティストの特徴

データサイエンティストとは、ビジネスにおける様々な意思決定の際に、合理的な決定を下せるようにデーターを分析しアドバイスや意思決定の補佐を行...もっと見る
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全64件 51-64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

国内生命保険会社でのデータアナリスト

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
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は、 「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しています。また、積極的に投下しているプロモーション費用の効果分析やポートフォリオの最適化にチャレンジしています。

AI/機械学習を用いて問題を解くだけでなく、事業会社においてビジネス上のの課題を発見し紐解き現場が満足する解決に導くことをお願いしたいです。

・ビジネス課題の解決に寄与するKPIの設計
・分析PDCA計画の立案
・KPI改善を目的とした探索的データ分析
・分析結果から得たインサイトをもとにした改善提案

【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。
・新しい組織で拡大フェーズにあるので、これまでのご経験を充分に活かせます。また、全社横断組織なので、高い視点・広い視野でデータ分析が可能です。

グローバルバンクでのデータサイエンス、クオンツ業務

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
応相談 (担当者〜調査役まで経験に応じて)
仕事内容
・クレジットリスクに関わるAI・数理モデル構築、気候変動シナリオ分析
・多種多様なデータと、機械学習モデル等を組み合わせ、幅広い業務に活用していくプロジェクトへの取り組み。
・カウンターパティクレジットリスク管理全般、PFE計測など、デリバティブのリスク評価。

グローバルバンクでのデジタルを活用した与信モデルの評価・構築(チームリーダー)

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:〜2,000万円 ※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
上席調査役、次長まで
仕事内容
・当行グループのDX施策の中核となる施策の一つである「データドリブンな金融サービス開発」において、国内外のパートナー企業と協働した事業開発を行う各種プロジェクトへの参画。
・与信モデル開発に関わる専門知識を持つ人材として、PJチーム内のビジネス側の要件を的確に理解し、パートナー企業が持つ機械学習を活用した与信モデルの技術評価や、先方データサイエンティストとの専門的な会話を主導。併せて、専門的な議論を咀嚼し、ビジネス側からのフィードバックを得ることが主たるミッション。また、技術面における行内や経営への報告を実施。
・機械学習のデータ分析/与信モデルプラットフォームの特性を理解し、当行グループ内の関係部(審査、リスク管理、AML、コンプライアンス等)と行内ルールを踏まえた利活用データの種類やモデル詳細を協議、調整を行い、顧客特性に応じたプラットフォームの要件定義、設計、開発を推進。
・プロジェクト内では、テックチームのリーダー又はサブリーダーとして参画。

【勤務地 福岡】大手地銀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
イメージ 賞与込400万円〜1000万円+残業代
ポジション
担当者
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

大手銀行でのデータ分析・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
700万円〜900万円 ※経験、スキルを考慮の上、当社規定により優遇します
ポジション
担当者〜
仕事内容
ビジネスカードに代表される中小企業(SME)向けキャッシュレスプロダクトにおける以下の業務を担当いただきます。
(1) 法人顧客やそのトランザクションデータの管理やそれを使ったプロモーションリスト等の抽出(SAS言語使用)
(2) 上記(1)を通じた中小企業向けのデータベースマーケティング企画

【部署の特徴】
・決済ビジネス推進部は、クレジットカード・デビットカード、各種アプリといった決済プロダクツや、ATM・やインターネットバンキング等のチャネルに関する企画・開発・利用促進を担う部署で、キャリア採用職員・受入出向者等、キャリアが多彩な多様性ある職場です。
・その中でも、特に取扱高が増加傾向にあるBtoB領域のキャッシュレス商品(主にビジネスカード)に関して、SAS言語による顧客・トランザクションデータの管理やそのプロモーションのためのデータ抽出業務を担っていただきます。
・当行の多様の法人顧客をデータ面から把握・分析することで、データハンドリングスキルのみならず、BtoB領域でのマーケティング企画やその実行力も向上いただくことができます。

大手日系信託銀行でのデータサイエンティスト(若手)

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、上席調査役等(経験等に応じて検討)
仕事内容
顧客データの分析とそれに基づくAIモデルの企画・開発もしくはマーケティング企画を担当。

【詳細】
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。分析結果を踏まえ、活用方法を企画し、モデル構築まで実施。

【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の提供、開発に関与することが可能。

大手日系信託銀行でのデジタル企画部/データサイエンス統括(チームリーダー)

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
チームリーダー
仕事内容
顧客データの分析とそれに基づくAIモデルの企画・開発もしくはマーケティング企画を担当。また、管理職としてチームマネジメントも実施。

【詳細】
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。分析結果を踏まえ、活用方法を企画し、モデル構築まで実施。

【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の提供、開発に関与することが可能。

大手銀行でのデータガバナンスの企画・推進・支援

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
・当社グループでは、”データ”を競争力の源泉となる企業資産の一つとしてとらえ、有用なデータの収集や品質の管理、また、データを分析・活用しビジネス展開する取り組みを進めています。
・データマネジメント部は、このようなデータの「分析・利活用」や「ガバナンス」を強化・推進することを主なミッションとするデータの専門部署です。
・今回は、データマネジメント部の一員として、データ品質の維持・改善や各種報告/サービス精度を改善させる「データガバナンス」の体制や運用企画、実務運営を行うメンバーを募集致します。

【主な業務内容】
●データガバナンスの体制・運用企画
 ・当社グループ(グループ各社、海外拠点等)ベースでの枠組みの構築、体制・規程の整備
 ・データガバナンスの最新動向の調査・研究
●データガバナンスの実務運営
 ・ グループ各社・関係各部で行うデータガバナンス運営状況のモニタリング
 ・データリネージュ、データカタログの整備、個々のデータ品質の定期点検等
 ・国内外の外部機関や関係部署等との折衝

【職場環境】
働き方改革に積極的に取り組んでいます
・在宅勤務やサテライトオフィス、フリーアドレスの導入等、働く場所は柔軟に選択可能です
・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を取り入れています

大手保険会社での新規ヘルスケアビジネスにおける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
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
担当者〜MGクラス
仕事内容
ヘルスケア領域における新規事業の企画推進および事業を支えるPHRシステムの企画・開発および蓄積されたヘルスケアデータ分析業務等をご担当いただきます。

大手銀行での監査関連のデータ分析業務

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: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
担当者
仕事内容
●監査業務に関連したデータ分析ならびにデータ分析・利活用にかかる企画立案
●機械学習等の先端技術を活用したリスクアセスメントにかかる企画立案

具体的には、
銀行内の様々なシステムからのデータ取得・集計・分析の枠組を構築したり、それぞれの工程の業務に実際に従事。監査は原則ありとあらゆるデータにアクセスできることから非常に幅広い経験を積むことが可能である上、本分野における科学的アプローチは未だ黎明期にあることから、各人のアイディアを活かす余地が大きい。
加えて、分析結果は経営陣に対する各種提言・報告に直結。
機械学習等の先端技術についてもその活用は緒に就いたばかりであり、銀行内外のデータを用いたリスクアセスメントを高度化するにあたり、今後より一層活用範囲を拡大していく予定。

大手信託銀行でのリスクデータマネジメント業務

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 ※経験に応じて幅広く検討します。
ポジション
担当者〜
仕事内容
リスクデータマネジメント業務に従事いただきます。
・リスクデータを対象としたデータマネジメント業務の統括・企画・推進・管理
・データカタログ・リネージ情報整備(システム導入等)
・バーゼル規制「実効的なリスクデータ集計とリスク報告に関する諸原則」の遵守体制下における実運営、実務対応
・部内EUC管理の統括・統制

◆当ポジションの魅力
・弊社では、リスクデータを対象としたデータマネジメント業務を新たな注力分野として、本格的な対応を開始しています。
・信用リスク、市場リスク、流動性リスクを始めとする各種リスク報告の正確性は、適切な経営判断や投資判断のベースとなるものですが、そのためには、正しいデータを整備し、適切に利用できる環境整備が必要です。
・データに関する意味・定義等の情報の整備(データカタログ)、上流システムから下流システムに至るデータ連携の経路情報の整備(データリネージ)することを企図し、大型プロジェクトを組成、データマネジメントシステムの導入を進めています。
・当社経営管理や各種リスク管理に係る中核部署との連携や、当社データベースを整備・運用するIT部門と連携しながら制度設計を行っていく業務であり、創意工夫ができることや社内人脈の構築が可能で、データマネジメントを通じて幅広いリスク管理の業務にも触れることができます。
・また、データベース・インターフェース等に係る最新のテクノロジーなど、IT関連の実務を含めた知識・経験の幅を広げることもできます。

【東京/大阪】生命保険会社でのデータ・ガバナンス&ストラテジー・ヘッド

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〜1,500万円 ※変動報酬含、経験に応じて決定
ポジション
ヘッドクラス
仕事内容
当職務はデータ・ガバナンス&ストラテジーのポジションとして、データ戦略、ガバナンス整備、データ施策のプランニングと実行における卓越したスキル・知識・ノウハウ・経験を有し、当社のビジョンに合った思考および資質を有する事が要求される。
下記職責をメイン業務とし、リーダーシップおよびオーナーシップを持ってデータ関連業務を牽引し、会社の発展・成長に貢献する。

・Work on the organization-wide initiative to design and develop data governance policies, procedures and data management practices
・Independently work with country for implementation and execution on data governance with framework (Data Quality, Catalogue, Lineage and Metadata Management, etc.), procedures, data quality, data rules and policies, data standards and data governance detail plans;

【業務内容】
当社、及び、当社グループに存在する顧客データや契約情報、各種ログ(コンタクトログ、WEBログ、広告ログ、サービス利用ログ等)様々なビッグデータを利用し、機械学習・AIを活用し、金融サービスの高度化を実現する

1) 経営課題の把握と分析提案(何を・なぜ・どのように分析すべきかを整理し提案)
 ・ユーザーと協業したビジネス上の課題の洗い出しと優先順位付け
 ・データ戦略において解決すべき課題と達成目標の明確化と仮説の立案
2) データガバナンス関連の業務(データ品質・管理、データガバナンスポリシーなど、本社ガイドラインに準拠し当社におけるデータガバナンスを整備・管理する)
3) ドキュメンテーション(提案書・報告書の作成)
4) プレゼンテーション(提案・報告の実施)
5) その他(データ戦略、データガバナンスなど周辺のデータ関連業務への支援)
6) その他(組織力向上のために、データサイエンスの知識や経験の共有)

生命保険会社でのFinance Actuary(スタッフ、アシスタントマネージャー、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
(スタッフ)650万円〜850万円  (アシスタントマネージャー)650万円〜850万円  (マネージャー)〜1350万円
ポジション
スタッフ〜アシスタントマネージャー〜マネージャー
仕事内容
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#1と#2、または#3に関する業務をご担当いただきます。
(スキル、経験、希望を勘案の上アサインします)

1.アサンプション管理
・経験率分析
・アサンプション(計算前提)の設定 (最良推定(ベスト・エスティメイト)のアサンプション、IFRSリザーブのアサンプション(PADを含む))
・IFRS、EV (エンベディッド・バリュー)、VNB (Value of New Business, 新契約価値)、資本に与えるインパクトの計算・分析
・アサンプションのアップデートに関して、チームメンバー、当社チーフアクチュアリー、グループ・オフィスのアクチュアリーへの説明・議論を行う。

2.再保険
・既存の再保険協約の見直し・レビュー(Note: 新商品に対する再保険は、商品開発部門において検討される)
・既存の再保険協約における必要な見直しについて、チームメンバー、当社チーフアクチュアリー、グループ・オフィスのアクチュアリーと議論する。
・再保険協約の内容(再保険料率など)について、再保険会社と議論または交渉する。

3.レポーティング業務
・保険数理ソフトウェア(数理モデル)やエクセルを用いて、IFRS第4号に基づくIFRSリザーブ・DACの計算や、IFRS P/Lの利源分析を行う。
・IFRS第4号とIFRS第17号の差異分析等の議論に関わる。
・保険数理ソフトウェア(数理モデル)やエクセルを用いて、EV (エンベディッド・バリュー)、VNB (Value of New Business, 新契約価値)の計算・分析を行う。
・保険リスクの分析・報告
・保険数理ソフトウェア(数理モデル)を用いて、保険計理人の意見書のための将来収支分析の作成・分析を行う。
・様々な保険数理関連の計算を行うための数理モデルの開発・管理
・マネジメント・レポートを用意し、保険数理関連事項についてマネジメントに説明する。

銀行でのデータ活用推進メンバー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜940万円
ポジション
担当者
仕事内容
当社ビジネスモデル・各部業務を理解・可視化したうえで、AI・データで解決すべき課題設定(新サービス検討も含む)、つまりAI・データ活用の企画フェーズから担当していただきます。単にデータ分析・AI構築するだけではなく、超上流の課題設定から最下流の実証実験・本番実装までの全てのフェーズを担当していただきますので、裁量は大きく、成長機会もたくさんあります。

3ヶ月程度は、既存メンバーと一緒に行動してもらい、業務内容を理解しながら社内の雰囲気に慣れてもらうようにしています。また、その期間中にデータ分析・AI構築に関する所定の学習教材で独学してもらいつつ、社外研修も受けていただきます。独り立ちの目安は3ヶ月です。

<使用ツール>Office製品、Teams、データ抽出・加工ツール(SQL、Python/R)、BIツール(PowerBI)、AI関連ツール(DataRobot、dotData、Python/R、Databricks、Robust Intelligence)、ChatGPT(Azure OpenAI)
全64件 51-64件目を表示中
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