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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 金融事務の経験を確かな強みに変える 1800万口座をもつデジタル銀行の中核を担う 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ただいたお客さまへの対

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] ・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] ・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【市場企画部】国内初のセキュリティトークン取引市場・株式PTSの市場運営・参加者サポート業務 ▼仕事内容 【業務内容】 国内初のセキュリティトークン取引市場「START」、および株式PTSの市場運営業務及び市場参加者（証券会社等）へのサポート業務に従事していただきます。 具体的な業務内容は以下のとおりです。 ・市場参加者との各種契約・届出処理の受理及び管理 ・市場参加者への連絡業務や、各種レポート作成・提供などのサポート業務 ・日次の市場監視や売買規制措置の管理などの市場運営業務 将来的には市場参加者の拡大に向けた勧誘活動や、市場発展のための制度設計・企画業務へと、段階的に業務範囲を広げ

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] 以下のいずれかの業務経験がある方 ・銀行業務の経験（本部含む）3～4年以上で、金融工学の知識を有しており今後専門性を高めていきたい方。 ・統計モデルや機械学習を用いた予測モデル構築の業務経験がある方（3～4年程度以上） [歓迎] ・デリバティブ取引等金融商品評価またはリスク計測モデル構築の経験がある方 ・与信判断に関するスコアリングモデル構築の経験がある方 ・ランダムフォレスト、ディープラーニング等の機械学習を用いたモデリングができる方 ・C#、VB等を用いた金融商品プライシングの実装経験がある方 【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

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須経験・スキル】 ■社会人歴5年以上 ■データサイエンティスト、データアナリストもしくはデータエンジニアとして自社またはユーザ企業のデータ活用経験（3年以上） ■5名以上のプロジェクトにおけるリーダー経験※（1年以上） ※課題管理、進捗管理、予算管理、契約管理、メンバー育成 など 【歓迎経験・スキル】 ▽技術要素 ■SQLやPythonの利用経験 ■BIツール（Tableau等）を用いた開発、運用経験 ■機械学習ツールを活用したデータ分析経験 ■デジタルマーケティング業務知識 ■統計検定2級以上の知識 ■G検定、E資格に相当する知識

仕事内容【応募資格】 [必須] 【最終学歴】 大卒以上 【必須経験（MUST）】 ・データ分析の実務経験（1年以上） ・Pythonによるデータ処理経験 [歓迎] 【歓迎（WANT）】 ・AWS、BI（特にtableau)の構築・運用経験 ・機械学習ソフトの使用経験 ・SPSS、SAS、R、Python等の統計解析ソフトの経験 ・データ分析からのソリューション提案経験 ・CRMに関しての知見や関心 【フィットする人物像】 【求める人物像】 ・データドリブンな思考や判断ができる方 ・分からないことでも積極的に調べ、学ぶ姿勢のある方 ・クライアントを巻き込んでプロジェクトを進める推進力のある方 ・柔軟な発

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] ・金融業界にてマネロン対策業務、リスク管理業務、コンプライアンス企画（3年以上） 【職種名】 金融犯罪対策企画【国内最大級の地銀：上場G／ 創立100周年】 【仕事内容】 マネーロンダリング等対策および金融犯罪対策に関する態勢整備やリスク低減策の企画・実施をお任せします。 さらに、有効性の検証やデータ分析を活用した改善提案にも関与いただきます。 ■具体的な業務内容 ・マネロン等対策および金融犯罪対策にかかる態勢整備・リスク低減策の企画・実施 ・マネロン等対策および金融犯罪対策の有効性検証 ・データ分析を活用した改善提案（メイン業務ではないが知見を活かせる場面あり） ・

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] 以下いずれかの経験を有する方 ■金融機関（カード会社など）における、不正管理、取引モニタリング業務 ■金融分野におけるアンチマネー・ローンダリング対応をはじめとするリスク対策業務経験 [歓迎] ・金融当局との対応経験 ・金融機関での業務経験 【フィットする人物像】 応募資格をご覧下さい 【職種名】 金融犯罪対策・不正利用対策担当【事業変革期に寄与】（年収550万円～960万円） 【仕事内容】 【パソナキャリア経由での入社実績あり】■組織のミッション ・安心できる基盤でチャレンジを可能とすべく、「新しい同社への挑戦」を支える。 ・お客様に安心して利便性の高いサービスを