求人一覧

該当件数:913
金融 銀行(都市・信託・政府系)・信金

株式会社三菱UFJ銀行

評価平均 3.12
残業時間平均 10時間
有給休暇消化率 47%
正社員

【週2〜3日リモート可/積極採用中!】PM(AIを活用したDX施策の企画)

求人とのマッチ率 限定公開 %
想定年収
500~800万円
勤務地
東京都
仕事内容
【職務内容】
AI、機械学習の金融業務適用に向けて、企画、推進、プロジェクトマネジメントの実施

【具体的には】
・金融業務における部門・業務を横断した立場でのAI、機械学習利活用の企画立案
・AIを含む、新技術ソリューション群の最適解を提案しプロジェクトを組成
・プロジェクトマネジメント全般
・関係各部、データサイエンティスト、エンジニア、パートナー企業をはじめとしたステークスホルダーとの折衝、合意形成
応募資格
・AIやデータ分析を通じた新商品・新業務の企画立案やプロジェクト推進のご経験
・AI・データ分析を活用したサービスへの知見
・社内外の関係者と協力関係を構築するコミュニケーション能力とチームワークを意識した業務遂行能力

【歓迎】
・金融機関関連の業務経験
・金融機関向けSI営業もしくはシステムコンサル経験
・Python等のプログラミングスキル
金融 銀行(都市・信託・政府系)・信金

株式会社三菱UFJ銀行

評価平均 3.12
残業時間平均 10時間
有給休暇消化率 47%
正社員

デジタルマーケティング企画(若手活躍中)

求人とのマッチ率 限定公開 %
想定年収
700~1,500万円
勤務地
東京都
仕事内容
個人のお客さま(約3400万人)の新規取引・クロスセル拡大、継続利用率引上げ、エンゲージメント向上を目的としたデジタルマーケティングの企画・推進を担当していただきます。

【主な担当職務】
商品・サービスごと(ローン、投資、インターネットバンキング等)又は商材・サービス横断的に以下の業務を担当。
・マーケティング戦略の企画立案
・カスタマージャーニーの設計、顧客調査の実施
・プロモーション施策の企画立案・実行(主にWebサイト、アプリ、メルマガ等の自社メディアを活用)
・Webマーケティング施策(SEO、コンテンツマーケティング等)の企画立案・実行

【魅力】
・メガバンク最大の顧客基盤(個人のお客さま3400万人)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
・発展途上にある当行のデジタルマーケティング領域で、第一人者としてお客さまとのコミュニケーション変革をリードできるやりがい

【キャリアパス】
デジタルマーケティング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。
応募資格
・左記「主な担当職務」のいずれかの領域における5年以上の実務経験
・KPIの達成に向けて自ら創意工夫しながら業務の改善を実現した実績
・高い顧客志向性とチームプレーヤーとしての資質

【歓迎】
・SQL、Python、R等でのデータ利活用経験
・マーケティングツールの新規導入経験
金融 銀行(都市・信託・政府系)・信金

株式会社三菱UFJ銀行

評価平均 3.12
残業時間平均 10時間
有給休暇消化率 47%
正社員

データサイエンティスト(若手活躍中/ウェルスマネジメント領域)

求人とのマッチ率 限定公開 %
想定年収
800~1,200万円
勤務地
東京都
仕事内容
・本邦最大の顧客基盤を有する金融グループにおける顧客データ分析、データを活用した対顧客・対営業担当者向けの一人別対応施策の立案、及びシステム開発プロジェクトの企画・開発
1.ウェルスマネジメント領域におけるデータマーケティング
2.営業店ユーザーへの利用促進
3.プロジェクトマネジメント(業務要件定義、システム部や関係ベンダー等との調整)
・スマートワーク、在宅勤務、育児との両立ができる職場です

【組織体制(2023年10月時点)】
・室長、次長、チームリーダークラス2名×2チーム の計26名、MUFGベースでは合計40名超、+ビジネスパートナー10数名。年齢構成は20歳代〜40歳代で平均年齢は35.5歳
 開発チーム:17名在籍(内、データマネジメントやAI分析・企画・開発チームは合計6名)。
 推進チーム:7名在籍
 他社からのキャリア採用(転職)も3名在籍
応募資格
・金融機関やマーケティング会社などでの勤務経験を有し、データマーケティングだけでなく、システム開発における要件定義・開発支援・保守・運用等の実務に活かせること
・統計学、機械学習、構造化データやデータ加工の知識や経験
・関係者との各種折衝・調整スキル
・最新のIT業界トレンドや新技術などの情報収集力

【歓迎】
・顧客へのコンサルティング業務経験
・マネジメント、人材育成、プロジェクトマネジメント業務経験
・英語力(海外ベンダーとのやり取りに対応できるレベル)があれば尚可(TOEIC730点以上))
・金融機関での業務経験、または金融機関のシステム開発に携わった経験があると更に可
金融 銀行(都市・信託・政府系)・信金

株式会社三菱UFJ銀行

評価平均 3.12
残業時間平均 10時間
有給休暇消化率 47%
正社員

【週2〜3日リモート可/積極採用中!】DX推進(社内業務高度化を提案/若手活躍中)

求人とのマッチ率 限定公開 %
想定年収
500~800万円
勤務地
東京都
仕事内容
「企業変革の加速」に向け、業務効率化や収益向上など行内各部の課題解決に重点を置き、プロジェクトの立ち上げから各種開発等までをスピード感をもって推進していただきます。
また、当行では全行戦略施策としてAI活用を推進しており、関連したシステム開発プロジェクトが同時並行に今後数多く走ります。その中に於いて、ユーザである行内各部に寄り添い、システム開発部署、外部のシステム開発協力企業との橋渡し役となり、各案件をリリースまで支援・主導していくことも重要なミッションとなっていきます。

【具体的には】
主な業務内容は以下の通りとなりますが、お持ちのスキルやご経験に応じて具体的な担当プロジェクト等のアサインを決定させて頂きます
・行内各部署へ入り込み、DXを活用した課題解消や社内業務高度化を提案
・行内各部署における課題・ニーズの見える化、ハイレベルでのDXソリューション検討と施策立上・導入支援
・社内情シス部署、もしくは、外部ベンダーへの要件提示、見積依頼から発注、リリースに至るまでのプロジェクト管理(含むテスト工程)全般
・ユーザ要件を踏まえ、Microsoft PowerPlatform等のローコード/ノーコードソリューションを用いたツール作成
・各種BPRソリューションの発掘とツールの試行(PoC)の実施、及び所管ソリューションの管理 
・BPR方法論のブラッシュアップと行内向け研修の実施

【魅力とキャリアパス】
・組織規模の更なる拡大を進めており(今は約200名)、30代を中心とした風通しの良い、フラットな組織です
応募資格
上場企業、もしくは上場企業向けに以下の経験を有する方
・業務高度化案件の提案・企画・実装にPM/BAとして従事した経験(3年以上が望ましい)
・大〜中規模プロジェクトで利害関係の異なる複数部署とまとめる経験(3年以上が望ましい)

【歓迎スキル/経験】
・AI、BI、BPRや各種Cloudサービス・ツールを使ったDX施策推進経験
・最新のDXツールやLC/NCソリューション (PPF、Pega、Jira、Kofax RPA、Python等) を使った施策経験
・コンサルティング会社・ITコンサルティング会社での、施策の上流工程支援経験
・国内外での金融機関でのシステム導入経験
金融 銀行(都市・信託・政府系)・信金

PayPay銀行株式会社

評価平均 3.50
残業時間平均 ---
有給休暇消化率 ---
正社員

Webエンジニア(若手活躍中/インターネットバンキングシステム/スマホアプリ企画・開発など)

求人とのマッチ率 限定公開 %
想定年収
570~800万円
勤務地
東京都
仕事内容
インターネットバンキングのWebアプリケーションやスマートフォンアプリの企画・開発を主に担当していただきます。要件定義・アーキテクチャ検討〜受入テスト計画/実施、開発管理と、企画段階からリリースまで幅広い業務に携わります。小規模な改修案件やスピードを重視する案件では、プログラミングを含む全工程を社員による内製で推進することもあります。

【特徴・魅力】
金融機関の社内SEに類されるポジションではありますが、管理・調整業務に職務が限定されてしまうようなことはありません。企画段階から案件全体に関わってシステム化を推進することや新技術を利用して自ら実装を行うことも可能な環境です。ユーザー企業側での業務に興味はあるものの、技術から離れてしまうことには抵抗があるような方にも適していると言えます。
応募資格
・Webアプリケーションの開発経験(商用システムにおけるプログラミングの経験必須)
・JavaScript/HTML/CSSの知識もしくはJavaを使用したWebアプリケーションの知識

【歓迎】
・Webシステム開発における上流工程の経験、プロジェクトリード/マネジメント経験
・Javaフレームワーク、JavaScriptフレームワークの知識
・AWS利用経験
・スマートフォンアプリ開発経験
金融 銀行(都市・信託・政府系)・信金

株式会社三菱UFJ銀行

評価平均 3.12
残業時間平均 10時間
有給休暇消化率 47%
正社員

【ハイクラス】市場系データサイエンティスト

求人とのマッチ率 限定公開 %
想定年収
800~1,200万円
勤務地
東京都
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
応募資格
・Python、R 等を用いた、データサイエンティストあるいは機械学習エンジニアとしての実務経験が 3 年以上
・金融業界に関係するデータ分析の経験を備えること
・自ら課題をヒアリングし、機械学習問題として落とし込んだ経験を備えること
・データ分析、モデル挙動をユーザーに分かりやすく説明することが可能なこと

【歓迎】
・金融機関の市場業務での実務経験
・クラウドを活用したデータ分析経験(Amazon SageMaker、Amazon Athena 等であれば尚可)
・クラウドを用いた基盤開発経験(AWS であれば尚可)
・OSS への貢献、データ分析コンペへ参加し、ブロンズ相当(上位 10%)以上の受賞経験
・業務遂行に必要な英語力(TOEIC スコア 730 点以上)
金融 銀行(都市・信託・政府系)・信金

株式会社三菱UFJ銀行

評価平均 3.12
残業時間平均 10時間
有給休暇消化率 47%
正社員

データサイエンティスト(若手活躍中)

求人とのマッチ率 限定公開 %
想定年収
500~800万円
勤務地
東京都
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
応募資格
・Python、R 等を用いた、データサイエンティスト・機械学習エンジニアとしての実務経験が 1 年以上
・金融業界に関係するデータ分析の経験を備えること
・自ら課題をヒアリングし、機械学習問題として落とし込むことに、強い意欲があること
・データ分析、モデル挙動をユーザに分かりやすく説明することが可能なこと

【歓迎】
・金融機関の市場業務での実務経験
・クラウドを活用したデータ分析経験(Amazon SageMaker、Amazon Athena 等であれば尚可)
・業務遂行に必要な英語力(TOEIC スコア 730 点以上)
・OSS への貢献、データ分析コンペへ参加し、ブロンズ相当(上位 10%)以上の受賞経験
・MLOps 基盤の構築・運用経験
金融 銀行(都市・信託・政府系)・信金

株式会社三菱UFJ銀行

評価平均 3.12
残業時間平均 10時間
有給休暇消化率 47%
正社員

ML エンジニア(若手活躍中)

求人とのマッチ率 限定公開 %
想定年収
500~900万円
勤務地
東京都
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
応募資格
・機械学習モデルを用いたアプリケーションに求められるインフラの要件定義、設計レビューの実務経験が 1 年以上
・金融機関という情報管理要件の厳しい環境下で、粘り強く業務に取り組める方
・Python、R、C#、C++等を用いた、データサイエンティスト・機械学習エンジニアとしての実務経験が 1 年以上

【歓迎】
・金融業務あるいは同等に情報管理要件の厳しい環境下でのクラウド環境の設計・実務経験
・AWS での実務経験
・MLOps 基盤の構築・運用経験

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