G Talent

データサイエンティスト（フィンテック）

AIエンジニアすべて表示 (1)

600万 - ***万円

東京都

正社員

オンライン面談: あり

海外リモートワーク: あり / 日本から: なし

求人の魅力

外国籍メンバーの割合

Less Than

英語利用割合

Less Than

求人の魅力

外国籍メンバーの割合
Less Than

英語利用割合
Less Than

関連スキル

経験分野・業務

ビッグデータディープラーニング（深層学習）機械学習

ライブラリ・フレームワーク

NumPy Pandas

プログラミング

Python

データ分析・機械学習

Tensorflow

マネジメント・システムプロジェクト経験

その他

求められる言語能力

必須

歓迎

求められる言語能力

必須

日本語: ビジネス

英語: ビジネス

歓迎

データなし

仕事内容

グループ研究開発本部は、同社グループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
フィンテック、もしくは、金融の定量取引や暗号資産取引などのプロジェクトに参加して頂きます。また、スキルや意欲に応じて他のプロジェクトに関わることも可能です。

■フィンテック(Fintech)のプロジェクト
同社グループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます

■アドテク(Adtech)のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います

■アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます

■その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します
・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います

【ポジションの魅力】
同社グループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります
世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます
時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます
フィンテック、アドテクといった担当する領域のビジネスを学び、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます
重要な３つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます
別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます
グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます
グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます
全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます
本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます
アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです

【利用技術】
■解析手法
機械学習：
Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）
統計分析：
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

■開発技術/環境
プログラミング/フレームワーク
Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）
クラウド/オンプレ（ミドルウェア）
Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど）
AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど）
MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS
ConoHa（GPUサーバー）
大規模言語モデル（LLM）関連
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace

■開発ツール
Atlassian（Jira、Confluence）、Trello
VS Code、PyCharm、Jupyter
GitHub（Copilot）
Tableau、Looker Studio、metabase
ChatGPT、Gemini、Claude

■開発手法
アジャイル開発（scrumベース）

必要なスキルと経験

【必須スキル/経験】以下をすべて満たした方 ■実際にプロダクトもしくは研究で機械学習/深層学習を活用して実績を出した経験がある ■情報系の知識やスキルがあり、データサイエンティストで求められているスキル（統計解析、機械学習など）を一通り身に着けている、もしくは一つの特化した強みを持つ ■Pythonが書ける【歓迎スキル/経験】 ■博士号を取得している ■コンサルタントまたは事業部門の経験がある ■金融の取引経験がある【求める人物像】 ■手法ありきではなく、ビジネス課題解決のためにあらゆるアプローチを考えて最適なやり方を見出すことが好きな方 ■どんなことにも興味をもち、情熱をもって新しい技術、新しい業務にチャレンジできる方 ■中でも特にフィンテック、定量取引や暗号資産に興味がある方 ■一人では到底できない大きな成果をチームで目指せる方 ■データや結果を鵜呑みにしないで、常にクリティカルシンキングを行える方

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労働条件（勤務時間、待遇・福利厚生、休日・休暇）

10:00〜19:00
（いずれも休憩1時間、実労働時間8時間）
※業務状況により残業有
固定労働時間制(Fixed Time System)
なし/None
年収 6,000,000 円 - 10,000,000円

※経験・能力等を考慮し、当社規定にて優遇します。
■通勤手当
■昇降給年4回（1月・4月・7月・10月）
リフレッシュ休暇(Refresh Leave)
介護休暇(Nursing Care Leave)
出産育児休暇(Parental Leave)
病気休暇(Sick Leave)
夏季休暇（Summer Holiday）
土日祝(Saturday/Sunday/National Holiday)
年末年始休暇(New Year Holiday)
その他(Others)
年次有給休暇(Annual Paid Leave)
忌引休暇(Bereavement Leave)
通勤手当(Commuting Allowance)
社会保険完備(Full Social Insurance)
社員持ち株制度(Employee Shareholding System)
確定拠出年金(Defined Contribution Pension)
【休日】
完全週休2日制
土曜日、日曜日、国民の祝日、年末年始休日（12/29～1/3）

【休暇】
年次有給休暇、時間単位有給休暇、夏季有給休暇（5日間）
特別休暇
・リフレッシュ休暇
・結婚休暇
・出産休暇
・育児休暇
・介護休暇
・看護休暇
・配偶者出産休暇
・病気休暇
・忌引休暇　等

◆人事制度・福利厚生
・確定拠出年金
・各種社会保険（健康保険・厚生年金・確定給付企業年金・雇用保険・労災保険）
・従業員持株会
・福利厚生補助制度（スポーツクラブ／英会話等補助金）
・契約保養施設
・交通費支給（非課税限度額内）
・慶弔見舞金
・育児・介護休業および短時間勤務制度
・イベント補助制度
・時間単位有給休暇制度
・給与の一部をビットコインで受け取れる制度

◆充実の福利厚生施設　
24時間無料社内カフェ、マッサージルーム、お昼寝スペース、託児所 
※拠点により一部異なります

◆すごいエンジニア支援制度

選考フロー

■ご応募から内定までは、3週間〜4週間程度とお考えください。

【Step1】エントリー
　 ▼
【Step2】書類選考
　 ▼
【Step3】部門担当者との1次面接
　 ▼
【Step4】技術試験
　 ▼
【Step5】役員との最終面接
　　▼
【Step6】内定

事業内容

外国人IT人材の転職支援に特化した人材紹介事業

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求人の魅力

外国籍メンバーの割合

Less Than

英語利用割合

Less Than

求人の魅力

外国籍メンバーの割合
Less Than

英語利用割合
Less Than

関連スキル

経験分野・業務

ビッグデータディープラーニング（深層学習）機械学習

ライブラリ・フレームワーク

NumPy Pandas

プログラミング

Python

データ分析・機械学習

Tensorflow

マネジメント・システムプロジェクト経験

その他

求められる言語能力

必須

歓迎

求められる言語能力

必須

日本語: ビジネス

英語: ビジネス

歓迎

データなし

仕事内容

グループ研究開発本部は、同社グループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
フィンテック、もしくは、金融の定量取引や暗号資産取引などのプロジェクトに参加して頂きます。また、スキルや意欲に応じて他のプロジェクトに関わることも可能です。

■フィンテック(Fintech)のプロジェクト
同社グループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます

■アドテク(Adtech)のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います

■アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます

■その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します
・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います

【ポジションの魅力】
同社グループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります
世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます
時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます
フィンテック、アドテクといった担当する領域のビジネスを学び、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます
重要な３つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます
別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます
グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます
グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます
全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます
本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます
アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです

【利用技術】
■解析手法
機械学習：
Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）
統計分析：
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

■開発技術/環境
プログラミング/フレームワーク
Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）
クラウド/オンプレ（ミドルウェア）
Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど）
AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど）
MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS
ConoHa（GPUサーバー）
大規模言語モデル（LLM）関連
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace

■開発ツール
Atlassian（Jira、Confluence）、Trello
VS Code、PyCharm、Jupyter
GitHub（Copilot）
Tableau、Looker Studio、metabase
ChatGPT、Gemini、Claude

■開発手法
アジャイル開発（scrumベース）

必要なスキルと経験

サインアップするとすべての内容が閲覧できるようになります。

すでにGitTapアカウントをお持ちの場合はログインしてください。

労働条件（勤務時間、待遇・福利厚生、休日・休暇）

10:00〜19:00
（いずれも休憩1時間、実労働時間8時間）
※業務状況により残業有
固定労働時間制(Fixed Time System)
なし/None
年収 6,000,000 円 - 10,000,000円

※経験・能力等を考慮し、当社規定にて優遇します。
■通勤手当
■昇降給年4回（1月・4月・7月・10月）
リフレッシュ休暇(Refresh Leave)
介護休暇(Nursing Care Leave)
出産育児休暇(Parental Leave)
病気休暇(Sick Leave)
夏季休暇（Summer Holiday）
土日祝(Saturday/Sunday/National Holiday)
年末年始休暇(New Year Holiday)
その他(Others)
年次有給休暇(Annual Paid Leave)
忌引休暇(Bereavement Leave)
通勤手当(Commuting Allowance)
社会保険完備(Full Social Insurance)
社員持ち株制度(Employee Shareholding System)
確定拠出年金(Defined Contribution Pension)
【休日】
完全週休2日制
土曜日、日曜日、国民の祝日、年末年始休日（12/29～1/3）

【休暇】
年次有給休暇、時間単位有給休暇、夏季有給休暇（5日間）
特別休暇
・リフレッシュ休暇
・結婚休暇
・出産休暇
・育児休暇
・介護休暇
・看護休暇
・配偶者出産休暇
・病気休暇
・忌引休暇　等

◆人事制度・福利厚生
・確定拠出年金
・各種社会保険（健康保険・厚生年金・確定給付企業年金・雇用保険・労災保険）
・従業員持株会
・福利厚生補助制度（スポーツクラブ／英会話等補助金）
・契約保養施設
・交通費支給（非課税限度額内）
・慶弔見舞金
・育児・介護休業および短時間勤務制度
・イベント補助制度
・時間単位有給休暇制度
・給与の一部をビットコインで受け取れる制度

◆充実の福利厚生施設　
24時間無料社内カフェ、マッサージルーム、お昼寝スペース、託児所 
※拠点により一部異なります

◆すごいエンジニア支援制度

選考フロー

■ご応募から内定までは、3週間〜4週間程度とお考えください。

【Step1】エントリー
　 ▼
【Step2】書類選考
　 ▼
【Step3】部門担当者との1次面接
　 ▼
【Step4】技術試験
　 ▼
【Step5】役員との最終面接
　　▼
【Step6】内定

事業内容

外国人IT人材の転職支援に特化した人材紹介事業

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