職種
機械学習エンジニア年収
850万円 〜 2,000万円利用技術
こだわり条件
仕事内容
業務課題の掘り起しからAIや機械学習で解決できる課題への落とし込み、モデル作成、評価、システム実装、運用まで一気通貫でチームでカバーしています。
【詳細】
■市場業務高度化に資する様々なデータの分析
開発環境
■オープンソースを基本として、AWSのネイティブサービスを使って開発を行っています。特に、高度なAI・データ分析にはAmazonSageMaker(Python)を行っています。
■AWSのマネージドサービスを用いた、新しいWebアプリケーションおよび基盤を開発しています。
■開発端末はWindowsを基本として、Github、Dockerhubの利用可能です。
■本番データを扱う上記環境とは別に技術検証環境を保有しており、AWSネイティブサービス、Databricks、GithubCopilot等を用いて先進的なサービスの技術調査・検証が可能です。
■同検証環境ではMacを利用可能です。
求めるスキル
必須スキル/経験
■機械学習モデルを用いたアプリケーションに求められるインフラの要件定義、設計レビューの実務経験が1年以上
■Python、R、C#、C++等を用いた、データサイエンティスト・機械学習エンジニアとしての実務経験が1年以上
歓迎スキル/経験
■金融業務あるいは同等に情報管理要件の厳しい環境下でのクラウド環境の設計・実務経験
■AWSでの実務経験
■MLOps基盤の構築・運用経験
求める人物像
■金融機関という情報管理要件の厳しい環境下で、粘り強く業務に取り組める方
■学歴：4年生大学または大学院を卒業・修了されていること
仕事の魅力
■個人の裁量が大きく、案件創出からモデル実装、運用まで、AI・機械学習プロジェクトの多様な場面で活躍、成長できる環境を備えています。
■業務部門との距離が近く、一体となって推進しているため試行錯誤が迅速に行えます。
■市場ビジネスの特性上、個社のミクロな経済活動とマクロな市場動向の分析双方にかかわることができます。具体的には、取引データ、財務データ、市場データ、ニュースデータなど多様なデータから顧客の真の課題を見出し、業務部署と一体となって分析、解決策実現ができます。
■AWSを利用したデータ分析環境が整備されており、顧客情報を含む銀行内の大量のデータに対して、OSSを活用した柔軟な分析や、MLOpsサイクルを自律的に回すことが可能です。
■チームメンバー全員が分析、開発ができるため、互いに助け合い、切磋琢磨しながら成長することができます。
■OSSコミットや外部の登壇、アウトリーチ活動を積極的に支援、推進しています(国内外イベント登壇、外部媒体掲載実績多数あり)