IT（PM・SE） - 金融システム
IT（PM・SE） - AI・MLエンジニア

＜業務詳細＞

予測・評価等のモデル構築：主に機械学習によるモデリングを行います。メールの開封予測モデル、資産運用モデル、閾値への入電予測モデル等、銀行業務の様々なシーンで活用が始まっています。

データ基盤の整備/社内分析文化の醸成：分析用のデータベース整備やBIツールの社内導入などを通じ、営業部門・管理部門も含めて組織横断的にデータを利用できる環境を整備しています。勉強会を主催し、ナレッジの共有も積極的に進めています。

データ分析によるサービス企画・提案：楽天銀行内のデータ、楽天グループの保有するデータ、外部データなどを用いて多角的な分析を行います。フロント部門の意思サポート決定だけでなく、ご自身でも分析結果を基にした新サービスの企画・提案を行っていただきます。

＜ステークホルダー＞

事業部門（個人・法人）、顧客管理やカスタマーセンター等のバックオフィス部門等、社内の様々な部門と関わる機会があります。

■休日：完全週休二日制, 祝日

■必須要件

・実践での機械学習モデル構築・運用経験5年以上
・Pythonもしくは関連言語による機械学習モデルの構築経験5年以上
・複数テーブル数億レコード以上の大規模データの処理経験
・Linux環境での機械学習環境の構築経験
・統計知識（確率、正規分布、ベイズ推定、重回帰分析等）
・数学知識（微分積分学、線形代数学等）
・パブリッククラウドの設計実務経験（AWS、Microsoft Azure等）　
・相手の話をよく聞く、自分の考えをわかりやすく伝えるコミュニケーションスキル　
・物事の筋道を立てる効率的・合理的に判断を行うことができるロジカルシンキング
・最新への技術への興味・関心