楽天カード株式会社

【楽天グループの中核を担う、FinTech事業の主役】
同社は、楽天グループが展開する70以上のサービスの中でも、FinTech事業の中核を担う企業です。主力事業であるクレジットカードサービスを通じて、お客様の毎日を豊かで快適にすることを目指しています。楽天エコシステム（経済圏）という独自の強みを最大限に活かし、楽天グループの各サービスと連携することでお客様に高い利便性を提供。その結果、クレジットカードの会員数・取扱高ともに業界トップクラスの地位を確立し、右肩上がりの成長を続けています。

【国内から世界へ、挑戦を続けるリーディングカンパニー】
2005年の「楽天カード」発行以来、常に新しい挑戦を続け、2023年にはクレジットカード発行枚数3000万枚という大きな節目を迎えました。その勢いは国内にとどまらず、台湾やベトナムにも拠点を設けるなど、グローバルな展開も積極的に進めています。今後も「イノベーションを通じて、人々と社会をエンパワーメントする」という楽天グループの理念のもと、常識にとらわれない発想で、世界中の人々を幸せにする革新的なサービスを生み出し続けることを目指しています。

【「トリプル3」の達成に向けて】
現在、楽天カードは中期目標として、カード発行枚数3000万枚、ショッピング取扱高30兆円、取扱高シェア30％の達成を目指す「トリプル3」を掲げています。東京・福岡・仙台の3拠点で、「One Team」の精神をもとに全社員が目標達成に向け業務に励んでいます。
また、国内にとどまらず海外展開も行っており、現在は台湾、ベトナムにも拠点があります。
目標達成のためには社員のケアも欠かせません。
楽天カードでは福利厚生として、3食無料のカフェテリアや長期休暇制度に加え、社内にマッサージルームの設置をするなど充実した制度が整っています。
【社員の成長を全力で応援する、充実した教育・キャリア支援】
同社では、社員一人ひとりの成長が会社の未来を創ると考え、手厚いサポート体制を整えています。入社後は、業務知識やビジネスマナーを基礎から学べる研修があり、配属後もOJTを通じて先輩社員が丁寧に指導するため、未経験の方でも安心してキャリアをスタートできます。また、自身のキャリアプランに合わせて希望の部署へチャレンジできる「キャリアチャレンジ制度」や、結婚・出産などで一度退職した社員が再び活躍できる「ジョブリターン制度」など、長期的な視点でキャリア形成を支援する制度が充実。さらに、ネイティブ講師による無料の英会話レッスンやTOEIC IPテストの受験サポートなど、グローバルに活躍するための英語学習支援も行っています。
【多様性を尊重し、誰もが輝けるダイバーシティな職場】
同社には、様々な国籍やバックグラウンドを持つ社員が在籍しており、多様性を尊重する文化が根付いています。産前産後・育児休業の取得はもちろん、復職後の時短勤務制度や、子どもの看護や学校行事のための休暇制度など、仕事と子育てを両立させるためのサポートが手厚く、多くの社員が活用しています。また、社員同士の交流を深めるための同好会活動も活発で、会社から活動費用の一部が補助されるなど、部署や役職を超えたコミュニケーションの機会も豊富です。

システム本部とシステム運用本部は、
ITによる事業成長の更なる加速を目指し、共にビジョンを実現できる仲間を募集しています。
本ポジションでは、データとAIを活用して
新しい顧客体験価値などのビジネス価値を創造することがミッションです。
楽天カード社のステークホルダのニーズや課題を理解し、
機械学習やAI/生成AIを活用して解決策を導き出します。
AIを活用したサービス開発を通じてビジネス価値を提供することが求められます。
データの収集、クレンジング、前処理、統計分析や機械学習モデルの構築と評価、
LLM/生成AIを用いたサービスの構築などをご担当いただきます。
その他、データの可視化とレポート作成、ビジネス課題に対するデータドリブンな解決策の提案、
関係者とのコミュニケーションとプレゼンテーションも含まれます。

【具体的には】
・ データの収集、クレンジング、前処理
・ 統計分析や機械学習モデルの構築と評価
・ LLM/生成AIを用いたサービスの構築
・ データの可視化とレポート作成
・ ビジネス課題に対するデータドリブンな解決策の提案
・ 関係者とのコミュニケーションとプレゼンテーション

・ プログラミング言語:Python、R、SQLなどのデータ解析に使用される言語の経験
・ データベース:SQLやNoSQLデータベースの使用経験
・ 統計学:統計的手法やデータ解析手法の理解
・ 機械学習:機械学習アルゴリズムの知識と実装経験
・ データ可視化:BIツールを使用したデータ可視化の経験
【歓迎】
・ データサイエンスやデータ解析の実務経験(通常2〜5年程度)
・ ビジネスインテリジェンス(BI)ツールの使用経験
・ 特定の業界(金融、マーケティングなど)に関する知識
・ ビッグデータ技術(Hadoop、Sparkなど)の経験
・ プロジェクト管理の経験やアジャイル開発手法の理解
・ クラウドデータ分析プラットフォーム使用経験
・ 機械学習を用いた自然言語処理の知識
・ 生成AIを用いたサービスの開発経験