経験者募集！英語力を活かせるお仕事 の求人です！
アピールポイント！
【求人の特徴】
学歴不問・英語力を活かせる・即日スタート・経験者優遇・週休2日制・土日祝日休み・社会保険完備・その他特別制度あり
募集要項
| 職種 | 市場系データサイエンティスト |
|---|---|
| 仕事内容 | 【雇入れ直後】 【業務内容】 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行っています。 ▼具体的な業務内容は次の通りです ・市場業務高度化に資する様々なデータの分析を通じた業務効率化 ・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた市場業務の高度化 ▼プロジェクト例 ・トレーディング部署へのヘッジ戦略、アルゴリズム提供 ・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供 ・自然言語処理、音声認識を活用した市場事務高度化 ・ALM・CPM（信用ポートフォリオ管理）高度化 ・マーケット予測や大規模言語モデル（LLM）の調査、研究 【組織】 市場企画部 市場エンジニアリング室 DX推進Gr（市場系データサイエンティスト並びに14名、市場系デジタル開発18名）※ ※協働運営をしている三菱UFJモルガン・スタンレー証券市場エンジニアリング室の兼務者を含みます 【募集背景】 変化の早い市場系ビジネスにおいて、意思決定の高度化、業務プロセスの変革を通じた業務効率化、収益性の向上を実現するため、2021年4月、データ分析業務、AIや機械学習を用いたモデルの内製開発を行う組織を新設しました。チーム拡大、案件の高度化に伴い、即戦力となる人材を必要としています。 【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います。 ・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） 【キャリアパス】 データサイエンティストとして深みを追求していくことが可能です。それ以外には本人の希望と適正に応じて、リスク管理部署や市場部門の企画、トレーディング部署、セールス部署やJDD（Japan Digital Design）へ活躍の幅を広げることも可能です。 【働き方】 ・全員にモバイルPCと業務用スマホが支給され、在宅勤務の柔軟な活用が可能です。オフィスはフリーアドレス制度となっており、メンバー間やユーザー部署等とのコミュニケーション深化に活用され、活気にあふれています。 ・部として年間16日以上の休暇取得を推奨しており、ライン内でプロジェクトの繁閑等を見ながら計画的に休暇を取得しています。 ・男性の育児参画も強く推奨され、2歳未満の子どもがいる男性行員は、上記に加えて10営業日の短期育児休業が取得可能です。 【変更の範囲】 会社の定める業務 |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 給与 | 年収 8,500,000円 〜 20,000,000円 |
| 給与詳細（年収例）・手当 | 【年収】8,500,000円~20,000,000円 ※. 【想定年収】 個々の処遇条件は、これまでのご経験・スキル等を考慮の上、個別に決定致しますが、想定する年収は850万円~2,000万円程度となります。 【初任給】 シニアライフプラン手当てを含む 総合職、ファシリティマネジメント職：修士了23万円、大学卒20.5万円 ビジネス・スペシャリスト職：修士了22万円、大学卒19.5万円、短期大学、専門学校卒17.5万円 |
| 研修・試用期間 | 6ヶ月 |
| 待遇・福利厚生 | 【手当】 シニアライフプラン手当 【休日】 原則、完全週休2日制（土日）、祝日、有給休暇制度あり |
| 勤務地 | 東京都千代田区大手町 |
| 勤務時間 | 8:40~17:10 ※特定日8:40~17:30 時間外労働あり（一部業務においては企画業務型裁量労働制を適用） |
| 応募条件 | 【必須】 ・Python、R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 ・金融業界に関係するデータ分析の経験を備えること ・自ら課題をヒアリングし、機械学習の問題として落とし込むことに、強い意欲があること ・データ分析、モデル挙動をユーザーに分かりやすく説明することが可能なこと ・4年制大学または大学院を卒業・修了されていること 【推奨】 ・金融機関の市場業務での実務経験 ・クラウドを活用したデータ分析経験（Amazon SageMaker, Amazon Athena等であれば尚可） ・業務遂行に必要な英語力（TOEICスコア730点以上） ・OSSへの貢献、データ分析コンペへ参加し、ブロンズ相当（上位10%）以上の受賞経験 ・MLOps基盤の構築・運用経験 |
| 受動喫煙対策 | 【屋内の受動喫煙対策】あり 【対策】禁煙 【特記事項】無 |