OLTA株式会社

同社は「あらゆる情報を信用に変え、あたらしい価値を創出する」をミッションとして、SMB（※）の強みを最大化する次世代の「与信プラットフォーム」の構築を目指しています。日本の約99％を占めると言われているSMBが、テクノロジーの力を活用し、保有している「情報」を「信用」に変換することで自社の実力を最大限に発揮し、国内外で競争力を獲得することで今後の日本経済が更に発展していく未来を支えていくためのサービスを展開しております。
※SMB＝中小企業やフリーランスなど小規模事業者のこと

・クラウドファクタリング「OLTA （オルタ）」累計申込金額は1000億円を突破！
請求書が売れる。「借りない」資金調達ができる日本初のオンライン完結型のファクタリングサービス。
突発的に発生した短期・少額の「資金繰りの悩み」を解決するプロダクトです。

・SMBの入出金管理プラットフォーム「INVOY （インボイ）」
SMB（中小企業・小規模事業者）の業務を効率化する入出金管理プラットフォーム。
会社に関するお金の「いま」を正しく把握できていないという「資金管理の悩み」を解決するプロダクトです。

【累計30億円超の資金調達を実施！日本初のクラウドファクタリングを開発・運営】
中小企業（SMB）の資金調達は現状、銀行からが多くを占めており、短期的ニーズ・少額の借り入れについては審査が厳しく手続きに時間がかかるため、今すぐに現金が欲しい借り手側のニーズに答えられていませんでした。同社は銀行を通さずに資金を調達できる「ファクタリング」という手法に注目し、スマホ1つで資金調達を完了できるプロダクト「OLTA」を開発しました。2017年の創業からわずか5年で累計申込金額は900億円を突破しております。
※ファクタリングとは？
企業の持つ売掛金や受取手形などを業者へ売却することで、売掛金を早期資金化することです。＝「信用の見える化」

【3兆円の成長市場であるSMBクラウドファクタリング事業でシェアを広げていくため、今後もプロダクト拡充・開発を進めます】
SMBのクラウドファクタリング市場は3兆円の市場規模があると言われております。その内同社が占めるシェアは800億円のため、まだまだ成長の余地があります。同社は日本の約99％を占めると言われているSMBに絞ったプロダクト開発を行い急成長を遂げてきました。現在は2つのプロダクトのシナジーを発揮し、SMB企業の「かゆいところに手が届く」サービスを拡充・開発しております。
具体的には「OLTA」の提供で見えてきた 「 資金管理・把握が難しいため資金繰りに困っている 」というより深い悩みを「INVOY」という別アプローチで取り組み、SMBの売掛・買掛両側面からの課題解決に向けた機能拡張・経営の悩みの課題解決へより近づくサービス展開を行なっております。
今後はクラウドファクタリングの社会実装と並行して、お客様のエンゲージメントを高めながら顧客基盤・データ獲得を強化するプラットフォームを構築し、ユーザーをリアルタイムにスコアリングできる体制の確立によって、SMBがその実力を遺憾なく発揮できるようになるための社会を実現するため事業を展開していきます。

【募集背景】
日本初のオンライン型ファクタリングサービス「OLTAクラウドファクタリング」に加え、2024年7月には独自与信を採用した「法人カード」をリリースし、事業成長を加速させています。
経営陣やビジネスサイドと協業し、与信モデルの新規構築や既存の与信モデルの精度向上・データ分析を担っていただく仲間を募集しています。

【職務内容】
OLTAのミッション実現のコアとなる与信プラットフォームを支えるモデリングを行っていただきます。なかなか扱うことがない希少価値の高いデータ（企業の資金繰り情報、財務諸表など）から、モデリングを通して事業価値の創出を担っていただきます。
　　　 　　　　 　 　 　　　 　 　　 　 　 　　 　 　 　 　　 　　　 　 　 　 　　 　　 　 　 　 　　　
【具体的には】
・機械学習を用いた、信用スコアリング、不正検知エンジンなどの開発、運用
・プロダクトや業務フローへのモデルのつなぎ込み（webエンジニア/プロダクトマネージャーとのコミュニケーション含む）
・既存の機械学習モデルの運用、改善
・ビジネス上の課題に対する定量分析、結果のビジネスサイドへの共有
・リスクのポートフォリオ管理のモニタリング、分析、改善案の提案、PDCAの推進

・機械学習の実装、数理最適化などの実務応用経験がある方
・pandasやsklearnなど統計パッケージを活用しながらノイズの多いデータの基本統計量を把握しながら適切な前処理を効率的に行える
・ビジネス課題の要点を理解した上で自ら分析手順を策定し、それを分析の知識がないメンバーへも共有できる
・審査スペシャリストの業務の要点を理解し、使用可能なデータの制約を考慮しながら、モデルへ投入する特徴量を定義できる
・モデルを使った新しい業務フローの運用に向けた関係者の調整ができる
・運用後にモデルが機能しているか否かの定期モニタリングしパラメータチューニングを実施できる
・SQLを使ったデータの集計や適切な結果の可視化ができる
・金融（与信や決済など）やマーケティングなど専門外のドメイン知識のキャッチアップを迅速に行うことができる