【Dev】R&Dエンジニアの求人

全ての取引には必ず「相手を知る」工程が存在します。 しかし、そのために必要な情報は、行政文書やWeb、現地などに散らばり、形式も鮮度も信頼性も不揃いです。 新興・中小企業は、情報がないというだけで、取引の土俵にすら立てないことがあります。 一方で、AIなどの技術を駆使し、見えやすい情報をつくり出して不正を働く法人もいます。 これは実力ではなく、情報の非対称性がつくる不公平性です。 SimpleFormは、この見えない歪みに向き合っています。 誰も整理したがらない一次情報を集め、構造化することで、情報のない法人を減らす。 闇のAIを上回る光のAIで、見えている情報の真偽を明らかにする。 そしてできた信頼の足場が、多くの企業の選択肢となり、社会全体の取引のあり方を変えていく。 私たちは、その先に「全ての法人がフェアに繋がれる社会」があると信じています。 ■提供する価値 全ての取引の裏側にある法人審査を一気通貫で支援するソリューションを提供しています。 その核となるのは、地道なデータ収集と技術の力が結集した法人情報基盤と審査プロダクトです。 - SimpleCheck：全国500万法人の定性情報を自動で収集・判定 法人名を入力するだけで情報を瞬時に収集し、当社が独自に蓄積・検知したリスク情報と共に、30秒でレポーティングするプロダクトです。 - SimpleMonitor：法人リスク情報の重要な変化の常時監視・通知 対象法人を常時監視し、リスク評価に関わる重要な情報・属性に変化が生じた際に自動通知するプロダクトです。 - SimpleInterview：応答によって質疑を最適化・法人実態を見極め 法人代表者など取引相手との面談において、事前情報や応答によって質疑を最適化し、現場の面談者によるバラつきを抑え、正しい判断を促すプロダクトです。 上記審査プロダクト群を核として、法人審査全体を支援するべく、現地調査の代行やコンサルティング、業務システム構築、審査業務自体の請負も担っています。 ■業務概要 本ポジションでは、当社のR&Dチームにご所属いただき、主に金融機関の金融犯罪対策部門と連携して業務を推進します。金融機関が保有するリアルなデータを用い、巧妙化する犯罪手口をより効果的に発見するための分析手法を研究・開発し、実証まで行っていただくことが期待されます。 現場の課題やデータに深く向き合い、課題解決に最適な分析技術（統計、機械学習、グラフ分析、AIエージェントの応用など）を適切に選択・駆使することで、実用的な検知ロジックや価値あるインサイトを生み出すことがミッションです。 この役割においては、既存の手法に固執することなく、課題の本質を見極め、目的に合致したアプローチを柔軟に模索し、その有効性を検証するためのプロトタイプ開発が求められます。実際に、過去に当R&Dチームが開発した、法人間の繋がりを可視化するナレッジグラフ（Company Knowledge Graph）は、多くのお客様から大変ご好評をいただいており、プロダクトの価値向上に大きく貢献しています。このような実績を土台に、将来的にはR&Dで開発した内容を社内のプロダクトやサービスに応用可能なコア技術へと昇華させる研究開発にも取り組んでいただきます。 金融犯罪との戦いの最前線で、あなたの課題解決能力と分析スキルを存分に発揮し、社会に貢献できるやりがいのある仕事です。 ■具体的な業務内容 ・顧客保有データ及び自社データを基盤とし、金融犯罪の効果的な検知・分析を実現するアルゴリズムの開発 ・疑わしい法人の調査・審査プロセスの自動化・高度化を実現するAIエージェント技術開発、およびツール開発 ・生成AI・統計・機械学習・異常検知技術を駆使した、ペーパーカンパニー検知技術の開発 ・Company Knowledge Graphの新機能開発・データ拡充 ・法人及び法人関連情報の検索エンジンの開発 ■開発スタイル/イメージ ・開発チームは、3-5 名程度の小チームに分割されたフラットな組織構成です ・チームメンバは定期的に行われるミーティングを通して、各自が取り組むタスクについて認識合わせを行います ・業務場所はオフィス／オンラインを組み合わせたハイブリッドワークです ・業務を行なう上で生じた疑問は Slack 上のコミュニケーションやショート会議を適宜開催することで解決されます ・成果物は GitHub 上で相互レビューによって改善されプロダクトに組み込まれます ・定期的に顧客先に訪問し顧客と直接対面してフィードバックをもらい、改善に繋げていきます ■社内の環境・ツール - フロントエンド: Vue.js, TypeScript - バックエンド: Ruby on Rails, Python - データベース: Aurora MySQL, Redis, Neptune, DynamoDB - インフラ/IaC: AWS, Terraform - データ基盤/BIツール: Snowflake, Redash - CI/CD: GitHub Actions - バージョン管理: GitHub - デザイン: Figma - コミュニケーション/タスク管理: Slack, Notion, Jira - モニタリング: New Relic, Sentry - AIコーディング支援: Cursor, GitHub Copilot ■メディア - コーポレートサイト：https://www.simpleform.co.jp/ - CTOメッセージ：https://www.simpleform.co.jp/careers/4bWG-Lxb - 技術オウンドメディア「技術論考」：https://www.simpleform.co.jp/careers/engineering/technical-discussion - オフィス移転：https://www.simpleform.co.jp/news/5nvgrZoV - シリーズBラウンドで総額40億円の資金調達を実施：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000026.000101212.html ■導入実績抜粋 ・みずほ銀行様：https://www.simpleform.co.jp/news/9bNSErAM ・りそな銀行様：https://www.simpleform.co.jp/news/x2qq81HR ・ゆうちょ銀行様：https://www.simpleform.co.jp/news/fZlg6FxM

- この国を一歩でも前に進める役割を担いたい - 自分の業務範囲を越えて問題提起・解決することを厭わない - 相手の立場に寄り添った上で提案することを大切にしている - 短期利益の追求ではなく、長期目線で事業や組織に向き合いたい - 地味だが本質的な改善に価値を見いだせる

・Pythonを用いた開発の実務経験3年以上 ・最新技術のキャッチアップ力 ・機械学習、統計モデリング、データマイニング等の分野における研究または実務経験 ・課題解決のために、多様な分析手法やアルゴリズムの中から最適なものを調査・検証し、実装・評価できる能力 ・分析結果を論理的に整理し、技術的な内容を非専門家にも分かりやすく説明できるコミュニケーション能力

・金融犯罪対策（AML、不正検知等）ドメインに関する知識や業務経験 ・Vue、Reactなどを用いたフロントエンド開発経験 ・グラフ理論、グラフデータベース、グラフニューラルネットワークを用いた分析経験 ・時系列データ分析、異常検知、因果推論などの特定の高度な分析手法に関する知識・経験 ・大規模データ処理技術（Spark等）やクラウド環境（AWS, GCP, Azure）での分析経験 ・AI/機械学習/データサイエンス分野のトップカンファレンス/ジャーナルでの発表経験 ・AIエージェント、LLM、RAG等の技術に関する研究・開発経験

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