募集背景

私たちは、現在みずほフィナンシャルグループとの戦略的グループインを経て、現在は事業の多角化と拡大が急加速しているフェーズを迎えています。私たちの信用判断の中枢を担うデータ組織では、データとAIによって継続的に進化する「信用のOS」の構築を進めています。
AI駆動開発を取り入れることで、少数精鋭な体制構築を進めてきたものの、今後はさらなる事業多角化に伴い、多様なモデルの量産と高度化が急務となっています。次々に生まれる新たなモデル開発の需要に対し、さらに開発スピードを加速させるためのリソースが不足している状態です。そこで、このコア領域を共に牽引し、次のフェーズへ進めるためのデータサイエンティストを募集します。

お任せしたい業務

ご本人の適性や志向性に応じて、信用判断そのものを定義する領域、またはAIを駆使して多様なビジネス課題を解決する領域のいずれか、あるいは両方に携わっていただきます。

具体的な業務内容は以下の通りです。

• ビジネス課題の理解と、データ解析および機械学習モデルを活用した解決策の提案と実装
• データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築、評価、および継続的な改善
• 機械学習モデルのパフォーマンスに対する監視と最適化
• データの可視化ツールを使用した、分析結果のステークホルダーへの説明
• 職能横断的なチームと連携した、データ駆動型な意思決定の支援

また将来的には、以下のようなプロジェクトへの参画を想定しています。

• 独自の与信モデルの改善
• 不正利用検知AIの強化
• 企業ごとに個別最適化された金融アドバイスAIの開発
• 営業支援のレコメンドAIの開発
• 大規模言語モデルなどを活用した新しい金融プロダクトの検討

本ポジションの魅力

• 希少性の高いデータによる「信用のOS」の構築とアップデートへの挑戦
  決済データに加え、顧客の許諾を得て継続取得する銀行口座やクラウド会計などの外部連携データを直接扱い、社会の信用インフラとなる「信用のOS」を自らの手で設計、進化させる圧倒的なスケール感があります。
• 事業の収益性を大きく左右するコア領域への直接的な関与
  与信モデルや不正検知の精度向上は、当社の貸倒率低減や収益改善に直結します。ビジネスやプロダクトチームと密に連携しながら、特徴量の設計を通じて事業の特性や構造を深く理解できるエキサイティングなポジションです。
• AI駆動開発による圧倒的な価値創造スピードの実感
  最新のAI駆動開発を前提とした少数精鋭のシニア組織です。パイプライン構築などの定型業務はAIで極限まで加速されており、データの整備からモデルの本番適用、自動化までをボトルネックなく推進し、大きな価値を生み出し続ける手応えを感じられます。

チーム / 一緒に働くメンバー

Yuji Sugiyama (Head of Data)
参考記事：「世界の経済的な格差をなくす」高い社会志向を持つ金融のプロフェッショナルが、人生のミッションの実現の舞台にUPSIDERを選んだ理由とは

米国カリフォルニア州にて三菱東京UFJ銀行（現三菱UFJ銀行）、三井住友銀行の法人営業部に所属し、法人営業・信用分析・オペレーション業務に従事。SquareのSMB融資事業であるSquare Capitalに入社し、データを活用したSMB向け与信審査に携わった後、日本に移住。三菱UFJイノベーション・パートナーズ、One Capitalでの勤務を経て、UPSIDERに入社。

張 泰民（Data Scientist）

中国・浙江大学大学院（博士課程）修了後、2019年9月に来日。株式会社ビズリーチにてレコメンドシステムの開発に従事した後、金融領域における AI・機械学習モデルの開発に挑戦したいと考え、2025年6月にUPSIDERへ入社。現在はData Scientistとして、与信モデルの改善、GMV・銀行残高予測、与信枠最適化、レコメンドモデルの開発などに取り組む。

開発環境

• 開発言語：Python / TypeScript
• 機械学習・統計モデリング：scikit-learn / LightGBM / pandas / numpy など
• クラウドプラットフォーム：Google Cloud Platform
• 分析基盤：BigQuery
• アプリケーション：Next.js / FastAPI
• 構成管理ツール：Terraform / Cloud Build
• データモデリング：Dataform / dbt
• データビジュアライゼーション：Metabase / Redash
• その他：Docker / GitHub / Slack / GitHub Copilot / Cursor / Claude Code など

選考フロー

1. エントリー
2. カジュアル面談
3. 書類選考
4. 面接(2〜3回) ※技術課題の提出を含む
5. オファー

※書類選考やカジュアル面談の結果、ご希望やご経験に合うポジションの提案が難しいと弊社が判断した場合は、面談や面接の実施を見送らせていただくこともございます。

参考情報

• UPSIDERは「守り」に入るのか？──データとAIで創る、新しい『信用のOS』とその覚悟
• Vertex AI で custom container を使ってモデルをサービングする

UPSIDERについて

UPSIDERは2018年に創業し、「挑戦者を支える世界的な金融プラットフォームを創る」をミッションに、法人向けの革新的な金融サービスを展開しています。
累計導入企業数は10万社を超え、年間売上規模は約100億円以上、成長率50%以上を継続しています。※各種数値は2025年11月末時点
そして2025年7月にはみずほFGとの戦略的グループインを発表し、共創を通じて金融エコシステムの創出に挑戦しています。

• 法人カード「UPSIDER」https://up-sider.com/
• 請求書カード払いサービス「支払い.com」https://shi-harai.com/
• グロースデットファンド「UPSIDER BLUE DREAM Fund」https://www.upsidercap.com/
• 経営者の挑戦を支える法人カード「PRESIDENT CARD」https://president-card.com/
• 経営者のための経理丸投げサービス「UPSIDER AI経理」https://ai-keiri.up-sider.com/
• 次世代ビジネスリーダー向けコミュニティ「Breakthrough GRID」https://breakthrough-grid.com/

• Pythonを用いた機械学習モデルの実装経験(scikit-learn/LightGBMなどの利用経験)
• 事業成長に繋がるAIの企画検討、導入、運用の経験
• Claude CodeやCodex / Devin等を活用したAgentic Codingの実務経験

• 与信、不正対策の領域でのデータサイエンス経験
• 金融機関、Fintech企業での就業経験
• プロジェクトまたはチームリードの経験
• LLM等の生成AIに関する知識、業務経験

• UPSIDERのミッションに共感いただける方
• 不確実性のある環境でも、楽しみながら職務を遂行できる方
• ユーザーファーストの思考で仕様変更や設計改善などを自ら提案できる方
• 共に働く仲間に対して、常にリスペクトを持って、接することができる方
• ビジネスの成功に向けて、部署やチームを超えて他メンバーと積極的なコラボレーションができる方