PayPay銀行株式会社

求人掲載中
金融
正社員
求人とのマッチ率 限定公開 %

【週2〜3日リモート可】機械学習エンジニア(カードローンの与信分析/フレックス制)

想定年収
800~1,080万円
勤務地
東京都
事業内容
【インターネットを通じて消費者志向型の新たな金融サービスを提供する、日本初のインターネット専業銀行】
「銀行初・すべてのお客さまへのセキュリティトークン無料配布」「日本初・24時間365日取引システム連続稼働」など、これまでも様々な「初めて」を実現、現在もFinTech業界を牽引すべく、従来の銀行にはない新しいサービスやシステムの開発・提供に努めています。日本のネットバンク市場を牽引してきたのが、同社が誇るIT技術と企画開発力です。新しい商品やサービス、インフラシステムから、アイデアに富んだWebデザイン、アプリまで。企画し、作り、お客様とコミュニケーションする。そんなITプロフェッショナルとして存在します。
通常の銀行業務である預金取引や資産運用などはもちろん、「JNB Visaデビット」「外国為替証拠金取引(JNB-FX PLUS)」「スポーツ振興くじ(toto)」「公営競技」「投資信託」「宝くじ(ロト・ナンバーズ)」「外貨預金」「ビジネスローン」の取り扱いなど、インターネット銀行ならではの特徴を活かしたさまざまな商品・サービスを開発・提供しています。
また、各社とのアライアンスを活かしたビジネスを展開、年間1億件を超えるネット決済のさらなる拡大を目指しています。


会社特徴
【Zホールディングス株式会社のグループ企業】
日本におけるインターネット黎明期の2000年に設立されました。三井住友銀行が長年培ってきた銀行業務ノウハウを受け継ぎながらも、従来の銀行とは異なり、店舗を使わずにネット上ですべての取引を行うという、新しい銀行の形を追求してきました。現在はZホールディングス株式会社のグループ会社となり、ネット上での決済をより便利にするサービスを生み出すべく、連携を強化しています。

【2021年4月5日に「PayPay銀行」へ】
2020年代は『ネットに初めて触れたのはスマホ』というスマホネイティブ世代が幅広く経済活動に参加していきます。同社は日本初のネット専業銀行で、日本で最も勢いがあり、スマホベースで多くの人に使われているPayPayを社名に掲げることで、スマホネイティブ世代に支持される銀行になるためにもPayPayとシームレスに連携してまいります。

【最先端の銀行サービスを作っていくことに“やりがい”が感じられる環境です】
当初20名弱だった社員数も今では約400名に増加しており、まだまだ少数組織ですが、一人ひとりの責任が大きいことも同社の特徴と言えます。私たち強い責任感を持ち、チームワークを大事にしながら仕事に取り組むことのできる方、ネット業界そしてFinTech業界に新風を巻き起こしたいというチャレンジ精神をお持ちの方には、とても成長できる環境が整っております。開発については外部ベンダーをコントロールしながら、内製開発も行うスタイルでサービスを構築しております。勘定系システムやインフラはパートナーの大手システム会社が担っていますが、Webアプリやスマホアプリの開発は、リリーススピードを重視するため、自前で開発も行っています。
仕事内容
データ人材として個人向けカードローン業務の領域でさまざまなデータ分析・利活用案件に取り組んでいただきます。
関係部署やグループ会社など多くの人と密にコミュニケーションを取りながら自ら企画立案から案件実行までお任せします。
企画の施策効果を数字として実感しやすい案件も多く、非常にやりがいのある仕事です。

【具体的には】
主にカードローンの与信分析とデータ利活用推進を担当していただきます。

<カードローンの与信分析>
カードローン顧客の分析や与信モデルの開発・管理を行います。
商品の核となる審査業務の設計に深く携わることができます。

<カードローン業務におけるデータ利活用推進>
カードローン業務の領域におけるビジネス課題の解決を目的に、データ利活用案件の企画立案から分析設計、企画実行までお任せします。
統計・機械学習的手法を用いた分析や業務効率化など幅広い課題に対応していただきます。

(案件例)
・機械学習モデルを用いた新規顧客獲得の営業戦略支援
・機械学習モデルを用いた顧客督促業務の効率化支援
・他メンバーが事務に必要なデータ抽出やレポート・ダッシュボード作成の自動化 等

PayPay銀行株式会社募集概要

勤務地
東京都新宿区
給与詳細
昇給:年 1 回
賞与:年2回(6月/12月)
応募資格
・ Python の実務経験 1 年以上
・ データ分析経験(データ作成、統計モデル構築、効果検証、報告書の作成 等)
・ 業務遂行にあたり自分に不足している情報や技術について積極的に情報収集・吸収できる

【歓迎】
・ コンサルティング業務経験(人と協業し課題設計から解決までの一連のプロセスを実行・達成し成果をあげた経験)
・ 金融機関でのローンもしくは信用リスク分析・検証、審査基準の作成経験
・ python を利用したデータ分析や機械学習の業務経験
・ SAS、Access、その他のデータベースを使った、データ検索、集計等の経験
勤務時間詳細
就業時間:8:40~17:10
休日休暇
慶弔休暇 年末年始 有給休暇 完全週休2日制(土日祝日)産前産後休業 育児休業 介護休業
待遇・福利厚生
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
定期健康診断 人間ドック補助 その他検診等 ベネフィット・ステーション 社内サークル 部室内行事補助 祝金、託児補給金 財形貯蓄制度 SMFG団体損害保険 法人職域口座 資格取得支援 社内表彰制度
採用人数
若干名

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【週2〜3日リモート可】AIエンジニア(カードローンの与信分析/フレックス制)

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想定年収 800~1,080万円
勤務地 東京都

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求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
データ人材として個人向けカードローン業務の領域でさまざまなデータ分析・利活用案件に取り組んでいただきます。
関係部署やグループ会社など多くの人と密にコミュニケーションを取りながら自ら企画立案から案件実行までお任せします。
企画の施策効果を数字として実感しやすい案件も多く、非常にやりがいのある仕事です。

【具体的には】
主にカードローンの与信分析とデータ利活用推進を担当していただきます。

<カードローンの与信分析>
カードローン顧客の分析や与信モデルの開発・管理を行います。
商品の核となる審査業務の設計に深く携わることができます。

<カードローン業務におけるデータ利活用推進>
カードローン業務の領域におけるビジネス課題の解決を目的に、データ利活用案件の企画立案から分析設計、企画実行までお任せします。
統計・機械学習的手法を用いた分析や業務効率化など幅広い課題に対応していただきます。

(案件例)
・機械学習モデルを用いた新規顧客獲得の営業戦略支援
・機械学習モデルを用いた顧客督促業務の効率化支援
・他メンバーが事務に必要なデータ抽出やレポート・ダッシュボード作成の自動化 等
想定年収
500~1,200万円
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株式会社セブン銀行

【週2〜3日リモート可】インフラエンジニア(社内システム構築)

求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
データ人材として個人向けカードローン業務の領域でさまざまなデータ分析・利活用案件に取り組んでいただきます。
関係部署やグループ会社など多くの人と密にコミュニケーションを取りながら自ら企画立案から案件実行までお任せします。
企画の施策効果を数字として実感しやすい案件も多く、非常にやりがいのある仕事です。

【具体的には】
主にカードローンの与信分析とデータ利活用推進を担当していただきます。

<カードローンの与信分析>
カードローン顧客の分析や与信モデルの開発・管理を行います。
商品の核となる審査業務の設計に深く携わることができます。

<カードローン業務におけるデータ利活用推進>
カードローン業務の領域におけるビジネス課題の解決を目的に、データ利活用案件の企画立案から分析設計、企画実行までお任せします。
統計・機械学習的手法を用いた分析や業務効率化など幅広い課題に対応していただきます。

(案件例)
・機械学習モデルを用いた新規顧客獲得の営業戦略支援
・機械学習モデルを用いた顧客督促業務の効率化支援
・他メンバーが事務に必要なデータ抽出やレポート・ダッシュボード作成の自動化 等
想定年収
570~950万円
勤務地
東京都
正社員

auフィナンシャルホールディングス株式会社

システムコンサルタント(auブランド/フレックス制)

求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
データ人材として個人向けカードローン業務の領域でさまざまなデータ分析・利活用案件に取り組んでいただきます。
関係部署やグループ会社など多くの人と密にコミュニケーションを取りながら自ら企画立案から案件実行までお任せします。
企画の施策効果を数字として実感しやすい案件も多く、非常にやりがいのある仕事です。

【具体的には】
主にカードローンの与信分析とデータ利活用推進を担当していただきます。

<カードローンの与信分析>
カードローン顧客の分析や与信モデルの開発・管理を行います。
商品の核となる審査業務の設計に深く携わることができます。

<カードローン業務におけるデータ利活用推進>
カードローン業務の領域におけるビジネス課題の解決を目的に、データ利活用案件の企画立案から分析設計、企画実行までお任せします。
統計・機械学習的手法を用いた分析や業務効率化など幅広い課題に対応していただきます。

(案件例)
・機械学習モデルを用いた新規顧客獲得の営業戦略支援
・機械学習モデルを用いた顧客督促業務の効率化支援
・他メンバーが事務に必要なデータ抽出やレポート・ダッシュボード作成の自動化 等
想定年収
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