仕事内容【業務内容】
リテール事業部門において、データサイエンティストとしてリスク管理に関する分析・モデル設計を担い、
各部と連携しながら分析結果を実際の業務・意思決定へ落とし込む役割を期待しています。
単なる制度設計にとどまらず、分析・モデル設計から業務適用・定着まで一貫して関与できるポジションです。
【案件例】
具体的には以下の業務を想定しています。
・顧客取引データ・販売プロセスデータなどの分析を通じたリスクモニタリング手法の設計・高度化
・不適切販売抑止やリスク兆候の早期検知に向けた特徴量設計、統計モデル、AIモデルの構築
・投資信託、ファンドラップ等のリスク性商品販売におけるリスク管理体制の企画・高度化
・データ分析結果を活用した業務プロセス・商品販売体制の改善施策の企画・推進
・現場業務へのフィードバック、KPI設計、可視化(ダッシュボード等)
※大規模かつ実データを用い、分析結果が実際の業務・意思決定に直結する環境です。
※金融・リスク管理分野の知識は、業務を通じて段階的にキャッチアップ可能です。
【魅力】
■実ビジネスに直結するデータを用い、分析結果が制度・業務・意思決定に反映される環境
■PoCに終わらず、分析・AI活用を現場業務に実装・定着させるところまで関与可能
■メガバンクというスケールが大きく、社会的影響力のある領域でデータサイエンスを活かせる
■リスク管理と業務推進の両面から商品・サービス提供を支えることが可能
【想定されるキャリアパス】
当部にて、コンプライアンスやコンダクトリスク管理領域におけるデータ活用・リスク分析の専門性を深化させ、企画・モデル設計の中核人材として活躍しスペシャリスト担当者を目指す、
もしくは管理職へ挑戦いただく他、専門性を軸にデータサイエンティスト専門部署にて従事いただく等、ご志向に応じて幅広いキャリアパスが可能です。
経験・資格■必要な経験・スキル・能力
・データ分析の実務経験(業種不問)
・Python、R、SAS、Tableau、Power BI等のいずれかを用いた分析または可視化経験
・統計分析、仮説検証、レポーティングの実務経験
■歓迎する経験・スキル・能力
・銀行、証券、カード、決済、保険、コンサル、IT企業等での分析経験
・リスク管理、コンプライアンス、不正検知、モニタリング等に関連する業務経験
・機械学習、スコアリングモデル等を用いた分析・モデル構築経験
推奨年齢
勤務地
想定年収
福利厚生・待遇
勤務条件勤務時間
原則、8:40～17:10、休憩時間1時間(時間外勤務、時間外勤務手当あり)
「企画業務型裁量労働制」が適用される場合があります。
【魅力】
■週1回の早帰りや在宅勤務の活用など、柔軟な働き方を意識した就業環境
土日、祝日、年末年始（12/31、1/2、1/3）、その他政令に定める日
有給休暇（取得率82.7％（2022年度））※
※連続休暇（5連続営業日）、勤続休暇、子ども休暇制度等の各種制度あり
昇給 年1回（2023年実績）
賞与 年2回（2023年実績）
雇用保険、労災保険、健康保険、厚生年金保険 等
Recruiting No.
社名
事業内容
【東証プライム上場 財閥系 海運会社】 陸上総合職
【東証プライム上場 財閥系 総合重機メーカー】 AI・データサイエンティスト（機械学習、深層学習、大規模言語モデル）
【AIを活用したデータ解析や情報管理のソリューション企業】 AI事業本部 ライフサイエンス分野でのAI研究
西武グループのダイナミックな成長を、不動産ファンドの運用から推進します。
日本企業の長期的な成長を支える、新しい金融の仕組み作りに挑戦中です
オルタナティブ市場成長の担い手として。個が経験を活かし、チームワークで価値を生み出す運用会社です。
大企業から中堅中小企業まで。 サステナビリティの視点で ビジネスの成長ストーリーを描く。
「成長の果実」を従業員の手に。 世界と日本で多くの企業が待ち望む、 新たな報酬制度の運用を支えたい。
世界のスタートアップに投資し、 中長期的な成長に伴走していく。 日本の農林水産業と、食料が育むいのち、 そして地域を元気にするために。
