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] ・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] ◆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] ・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] 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【データサイエンティスト／未経験歓迎】数万件の自社データベースの構築〜分析を通じて事業成長をつくりだすデータサイエンティスト募集 ▼仕事内容 ■業務内容： ・データ分析を通じた意思決定支援業務 ・BigQueryへのデータパイプライン構築および運用 ・KPI集計および分析業務 ・ABテスト対象ユーザーのデータ作成および実験結果の可視化 ＜マーケティング組織について＞ ・SEOチーム 3名 ・広告運用チーム 1名 ・ISチーム 6名 ■開発環境 開発手法：アジャイル フレームワーク：Next.js 14.2／Ruby on Rails 7.0 言語/ライブラリ: TypeScript 5

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] 【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、

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

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

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] 【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

勤務時間就業時間１：9時00分〜15時30分 時間外労働時間 ３６協定における特別条項：なし 休憩時間60分 休日土曜日，日曜日，祝日，その他

仕事内容・店舗ロビーでの案内、誘導 ・ＡＴＭ操作説明 来店されるお客様をご用件に応じた窓口にご案内する仕事です。 窓口担当者と協力しながら、店舗の誘導、ＡＴＭ操作のご案内等 を担当していただきます。 ・マニュアル、研修もあります。 ＊将来的には店舗ロビーでの提案、コンサルティング業務、 資格取得や正社員登用などステップアップができます ・子育て中の方も活躍しています ・仕事と家庭の両立に理解のある事業所です ＊業務の変更範囲：変更なし ＃マザーズ

仕事内容【応募資格】 [必須] ■求める経験・スキル・知識 以下のいずれかの経験をお持ちの方 ・データサイエンティストとしての実務経験 ・医療情報の分析またはコンサルティング業務の経験 ・医療データを活用した研究に、アカデミア等で従事した経験 ・ビッグデータを扱った解析業務の経験 [歓迎] ■求める経験・スキル・知識 ・統計分析の経験、知見 ・分析ソフトウェアおよび言語（R、python、SAS、STATA等）の経験・スキル、もしくは統計検定等のデータ分析系資格 ・医療情報の分析・コンサルティングを実施できる知識基盤（疫学・公衆衛生学・医療統計学などをデータサイエンスに必要なレベルで修得していること）

勤務時間09:00～15:00(休憩：1時間) 実働時間：5時間

仕事内容【ポイント】 大手・有名企業 未経験歓迎 《週3日×15時マデ》プライベートも大切に☆彡金融窓口＠府中市 金融窓口のご経験がある方大歓迎！働き方、ご相談OKです◎西武多摩川線是政駅徒歩◎落ち着いた環境でゆったりオシゴト!やさしく丁寧に教えてもらえる環境です◎子育て中の方活躍中!プライベートと両立したい方必見です！ 【特徴・やりがい】 ・落ち着いた雰囲気 ・質問しやすい ・多くの人と接する機会がある ・同じ業務ではたらく人がいる 【勤務条件】 <就業時間> 就業時間：09:00～15:00 実働時間：5時間 休憩時間：1時間 追記事項：時間のご相談可能です。例：9:00～16:00、9:

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