ビッグデータ 金融 の求人・仕事・採用

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須条件】 ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方（どちらもビジネスレベル以上） [歓迎] 【歓迎条件】 ・その他プログラミング言語の知識 ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ・Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ・研

仕事内容【応募資格】 [必須] ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方（どちらもビジネスレベル以上） [歓迎] ・その他プログラミング言語の知識 ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ・Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ・研究、論文を読み解き、ゼロからア

仕事内容【応募資格】 [必須] ◆下記いずれかの実務経験2年以上 データ分析/機械学習エンジニアリング/数理最適化 【同社について】 社員約130名のうち、8割がデータサイエンティスト職、 エンジニア職で構成される専門家集団です。 データサイエンティスト職の9割が修士以上、 その内5割が後期課程進学者・博士学位取得者で構成され、 ポスドクからキャリアチェンジされた方もいます。 また中途で違う職種からキャリアチェンジをされた方も活躍しています。 [歓迎] ・数理能力 ・論理的思考力 ・コミュニケーション能力 ・プロジェクトのリーディング/マネジメントの経験 ・プリセールスやコンサルティン

仕事内容【応募資格】 [必須] 以下いずれかを満たす方 ・金融機関での経験があり、金融工学の知識を持ち専門性を高めたい方（実務経験不問） ・統計モデル・機械学習モデルの構築経験がある方 【職種名】 データサイエンティスト・クオンツ【金融工学×データサイエンス／専門性を磨ける環境】 【仕事内容】 データサイエンティスト・クオンツとして、金融商品の評価モデル構築、リスク計測モデル開発、生成AIを含むモデル検証などを担当いただきます。 ・機械学習を用いた審査モデルの構築・検証 ・リスク計測システムの開発および検証 ・生成AI等のモデルリスク検証業務 ・金融商品の評価モデル（プライシングモデル）の構築 ・ビッ

仕事内容【応募資格】 [必須] ・金融業界でのデータ分析の実務経験（5年以上） ・顧客データ・各種行動ログデータ等を活用した顧客分析 ・大学レベルの数学・統計学の学習経験 ・各種分析ツール、プログラミング言語、SQL等による分析実務 ・要件整理 （クライアントやユーザー部門との対話を通じて、ビジネス課題に対してデータ分析による課題解決アプローチを提案・策定した経験） [歓迎] ・コンシューマーローンにおける与信モデル開発 ・プロジェクト計画、進捗管理 【フィットする人物像】 応募資格をご覧下さい 【職種名】 データサイエンティスト（金融）（年収420万円～660万円） 【仕事内容】 【募集背景】 新規

仕事内容【応募資格】 [必須] ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方（どちらもビジネスレベル以上） [歓迎] ・その他プログラミング言語の知識 ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ・Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ・研究、論文を読み解き、ゼロからア

仕事内容【応募資格】 [必須] ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方（どちらもビジネスレベル以上） [歓迎] ・その他プログラミング言語の知識 ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ・Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ・研究、論文を読み解き、ゼロからア

仕事内容【応募資格】 [必須] ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方（どちらもビジネスレベル以上） [歓迎] ・その他プログラミング言語の知識 ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ・Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ・研究、論文を読み解き、ゼロからア

仕事内容【応募資格】 [必須] ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方（どちらもビジネスレベル以上） [歓迎] ・その他プログラミング言語の知識 ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ・Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ・研究、論文を読み解き、ゼロからア

仕事内容【応募資格】 [必須] ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方（どちらもビジネスレベル以上） [歓迎] ・その他プログラミング言語の知識 ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ・Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ・研究、論文を読み解き、ゼロからア

仕事内容【東京海上日動あんしんコンサルティング】正社員！在宅あり！ ◆駅近で通勤に便利！交通費全額支給あり♪残業ほぼなしで無理なく働ける！お洒落を楽しめるオフィスカジュアル勤務！近くには飲食店・コンビニがあり周辺環境も抜群です！ ６月スタート！人気の職業紹介！年間休日１２０日！特別連続有給休暇制度もあります♪【正社員で就業開始】新規・更新に関わる契約者への電話対応、車両入替、異動手続き などをお願いします。◆正社員として直雇用です。【ＯＡスキル】Ｗｏｒｄ（文章作成）・Ｅｘｃｅｌ（関数）・ＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔ（文章入力）※月４日在宅勤務あり。 雇用形態： 正社員 必要な資格・条件： 【短大卒以上】

仕事内容【応募資格】 [必須] ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方（どちらもビジネスレベル以上） [歓迎] ・その他プログラミング言語の知識 ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ・Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ・研究、論文を読み解き、ゼロからア

仕事内容楽天銀行株式会社 金融バックオフィス職／月給25.8万円以上／3食基本無料 【求人要約】 金融業界の経験を活かしてキャリアアップ 楽天のフィールドで幅広く活躍するチャンス 「朝・昼・夕食基本無料」など充実した福利厚生 国内屈指のデジタルバンクの安定基盤で経験を活かす。 1800万口座を支える確かなやりがいと安心の環境。 デジタルバンクで国内最大級となる1,800万以上の口座数を誇る楽天銀行。今後も多くの方に安心してサービスをご利用いただくために日々サービスを改善しています。 今回はそんな当社にてバックオフィス業務の担当者を募集します。アプリやWebページを通じてサービスにご登録い

仕事内容【応募資格】 [必須] ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること（Numpy、Pandas） ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験（sklearn、PyTorch等） ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方（どちらもビジネスレベル以上） [歓迎] ・その他プログラミング言語の知識 ・ビッグデータの取り扱い経験 ・金融データの取り扱い経験、金融領域への精通 ・Docker、kubernetes、AWSを使用したコンテナ化ソリューションの経験 ・研究、論文を読み解き、ゼロからア

仕事内容【応募資格】 [必須] 以下いずれかの経験がある方 ・金融機関向けに金融商品の販売、或いはストラクチャリング業務を経験したことがある方 ・バイサイドとして金融商品への投資経験をお持ちの方 【職種名】 金融法人向けノンフロー商品営業【東京】◆100年以上事業展開◆福利厚生◎ 【仕事内容】 中央金法向けに、ノンフロー商品(※)のセールス業務を担当いただきます。 (※)ストラクチャード・ファイナンス（CLO・ABS等の証券化商品、LBOローン等）、プライベートアセット（プライベートデット、インフラファンド等）、私募REIT/不動産私募ファンド等 【働きがい】 中央金法向けにCLO・ABS・LBO

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・統計分析や機械学習に関する理論面の深い理解 ・SQL、BIツールを活用したデータ集計・可視化の実務経験（1年以上） ・PythonまたはRを活用したデータ分析の実務経験（1年以上） 【歓迎】 ・コンサルティングファームでの業務経験（1年以上） 【職種名】 【データサイエンティスト】AIとビッグデータの未来を創る@東京都 【仕事内容】 企業のデータ活用に関する課題を解決するコンサルティングやデータ分析をお任せします。 ■顧客企業へのプロジェクトの提案補助 顧客ヒアリングやワークショップなどを通じてクライアント企業の課題を整理し、解決への道筋を提示しながら、

勤務時間09:00～16:00 週勤務日数：3日~4日

仕事内容給与： 時給1360円~ 仕事内容： ◆お客様担当<すでに口座をお持ちの個人のお客様に対して、資産に関するご相談や来店誘致等をしていただくお仕事です具体的には…<・公的年金や定期預金等に関するご相談やお手続き<・営業担当者への情報トスアップ<・電話対応などの顧客対応業務<・その他ご要望に応じた手続き<・資格は不要で、個人ノルマはありません。（店舗ごとの目標はあります）※外訪はほとんどありませんが、状況によっては社員との同行訪問等をお願いすることもあります（週1～2件・月数件程度）<※担当エリアが決まっているので、遠方への外訪はありませんきらぼし銀行についてきらぼし銀行は東京都民銀行、八千代

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・データ分析手法、機械学習、AI技術の活用経験、ビッグデータの活用経験 ・個人情報保護法および情報セキュリティに関する知見 ・データサイエンスにおける最新トレンドと業界動向に関する知見 【歓迎】 ・G検定、DS検定、統計検定（2級）等の資格 【職種名】 データサイエンティスト（大規模データ活用） 【仕事内容】 【会社要約】 同社は1984年に設立された信用情報機関です。 加盟会員であるクレジット会社などから登録される消費者の信用情報を管理し、会員からの照会に応じて、情報を提供することを業務としている会社です。 【会社概要】 同社はクレジット会社の共同出資に

勤務時間９：００～１７：００（休憩60分/実働7時間）

仕事内容【職種】 金融事務（銀行・証券） 【仕事内容】 ＼メガバンクの事務系関連会社でのお仕事／ 銀行支店の振込（内国為替）関連業務を事務センターで行います 具体的には… ・専用端末機での内国為替（振込）事務。 ・銀行お取引先及び営業店への確認、照会等の電話対応。 ・配当金事務 ・伝票内容点検事務など 他にもみどり会では 銀行系の求人をご紹介しております。 ご相談を兼ねて気軽にご応募ください 【お仕事のポイント】 支店勤務のご経験があればOK 交通費・昼食手当支給 経験者にとって馴染みやすい環境です パートからフルタイム切替やブランク復帰したい方にもやさしい♪ 契約社員に転籍しプライベートとの

勤務時間08：40～17：10 【残業】有 繁忙期（1月～5月）は20H程度/月 繁忙期以外はほぼ残業なし

仕事内容【職種】 金融事務（銀行・証券） 【仕事内容】 ●注文受注業務 ●営業資料作成 ●電話対応（お客様対応、営業担当者への取次） ●郵便物対応 ちょっとした時短や週4～5などの相談可能★ 【お仕事のポイント】 ＼★時給2050円★／9：00開始OK★★大手証券会社にて注文受注業務や資料作成、郵便物対応などのサポート業務をお任せします♪証券外務員1種が必須のお仕事です！＼★エルダー活躍中★／、経験必須、新卒・第二新卒歓迎、20代活躍中、30代活躍中、ミドル（40代～）活躍中 【休日・勤務のポイント】 残業月10時間未満、残業月20時間未満、副業・WワークOK、週4日勤務OK、土日祝休み、平日