▼具体的な業務イメージ ・データを使った企画の提案/プロジェクト推進 ・債権回収やファクタリングなどレンディング以外へのモデル適用プロジェクトの検討と推進 ・審査モデルの開発や評価、運用のプロジェクトの推進 ・生成AIを利用した機能開発や業務改善 ※実際の業務内容は個人の得意分野を踏まえて調整します

▼必須要件 ・データ分析の経験や機械学習や生成AIを利用したプロジェクトの経験 ※Kaggle等のコンペ参加経験も考慮します

▼歓迎要件 ・統計や機械学習の知識 ・RやPython、SAS等を使用したプログラミング経験 ・社内・顧客への分析の提案や設計、報告を行なった経験 ※分析は主にPythonを使用しますが、分析経験がある方であれば歓迎です！

▼活かせる経験・スキル・思考 -データを使用した分析経験（必須。Kaggle等のコンペ参加経験も考慮します） -統計や機械学習の知識 -仮説を立てて、検証していくプロセスが好き -RやPython、SAS等を使用したプログラミング経験 -金融業界やFintechに関する経験や関心がある ▼業務内容の変更の範囲 会社の定める業務 ▼こんな方にぜひ -データをどう事業に活かすか、から挑戦していきたい方。 -データを活かした新規事業の開発など、新しいことへ挑戦したい方。 -銀行など金融業界の負を、データとテクノロジーで解決することに挑戦したい方。 ▼仕事の魅力 -技術を実践できる環境 技術をプロダクトの機能開発や改善に生かすことができる環境です。機械学習を使った審査モデルの開発、業務改善施策の効果検証、生成AIを活用した機能開発などデータを活用したさまざまな業務を行っています。また、技術調査を業務で行える体制や、資格取得や書籍の費用補助制度もあります。 -手触り感のある仕事 経営やビジネスサイドとの関わりが深く、開発と事業にダイレクトに繋がっている感覚が強いのがポイント。またフラットな組織であり、少数精鋭メンバーで開発を進めているため、意見を発しやすい環境であるのも魅力です。 -働きやすい環境 フルリモート・フルフレックスでの勤務が可能で、関西や九州、沖縄などさまざまな場所にメンバーがいます。また平均年齢は36歳で育児中のメンバーも多く、お迎えや日中の行事参加も可能。外国籍のメンバーも複数在籍しています。 ▼開発環境 フロントエンド: JS/TS, Vue.js, Tailwind CSS, Storybook バックエンド: Python, Django DB: PostgreSQL (Amazon RDS) テスト: Autify CI/CD: GitHub Actions, AWS CodeBuild/CodeDeploy/CodePipeline インフラ: AWS（AWS CDK, ECS Fargateなど）, Azure （OpenAI Serviceなど） データ分析: Python, scikit-learn, Amazon SageMaker デザイン: Figma その他: Slack, GitHub, Asanaなど MacBook 貸与 GitHub Copilot付与 有償エディタ（PyCharmなど）の利用可能 一部業務についてはリモート勤務も可能です。 ※詳細につきましては、お住いの地域や扱うデータによって、決定となります。