Job Description:
楽天・事業について
楽天銀行は1,400万口座を超える日本最大級のインターネット銀行です。
部署・サービスについて
私たち楽天銀行データインテリジェンス本部は、銀行が保有するデータを戦略的に活用していくことを目的に2017年に立ち上げられた部署です。楽天銀行だけでなく楽天グループの保有するビッグデータを分析し、戦略立案やマーケティング施策・投資判断・与信などの意思決定のサポートを行うことで収益性向上と業務効率化に寄与することをミッションとしています。
単なるデータ集計にとどまらず、近年はAI開発にも力を入れており、主に機械学習によるモデル・アルゴリズムを為替相場の変動予測、コールセンターへの入電予測など様々な用途で活用し始めています。また同時に楽天銀行がデータドリブンな組織として成長していけるよう、分析文化を醸成するというミッションも担っており、データ活用という視点で様々な取り組みにチャレンジできる部署です。
募集背景
データ分析の高度化、AI開発の規模拡大、また楽天銀行全体の組織的な分析基盤強化のためにデータの扱いに長けた人材を求めています。データ分析、AI開発だけでなく、データ基盤構築や社内ツールとしてのアプリ開発、勉強会の主催など、多岐に渡る経験を積んでいただくことが可能です。
業務内容
業務詳細
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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、コールセンターへの入電予測モデル等、銀行業務の様々な場面で活用が始まっています。
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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。
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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、外部データ等を用い多角的な分析を行います。フロント部門の意思決定サポートだけでなく、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
営業部門（個人・法人）、口座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。また楽天グループ㈱、楽天カード㈱をはじめとしてグループ各社と協働し、データ活用に関わる議論も活発に行われています。
必須要件：
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実務での機械学習モデル構築・運用経験5年以上
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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
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複数テーブルにわたる数億レコード以上の大規模データの処理経験
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Linux 環境での機械学習環境の構築経験
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統計知識（確率、正規分布、ベイズ推定、重回帰分析等）
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数学知識（微分積分学、線形代数学等）
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パブリッククラウド の設計実務経験 （AWS、Microsoft Azure等）
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相手の話をよく聞き理解し、自分の考えを分かりやすく伝達できるコミュニケーションスキル
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物事の筋道を立て効率的・合理的に判断を行うことができるロジカルシンキング
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最新技術への興味・関心
歓迎要件：
歓迎する資格
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G検定
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E資格
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Python3エンジニア認定試験
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統計検定
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高度情報処理技術者試験
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クラウド（AWS・Azure・GCP）認定試験
歓迎する経験
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銀行業界でのデータ分析や マーケティング、開発等の経験
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Webアプリケーション開発経験
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大規模Webアプリケーション開発経験
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Webアクセスデータ解析の経験
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BIツール（Tableau, Power BI, Data Portal等）使用経験
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AutoMLツールによるモデル開発経験
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大規模データ処理（ETL/ELT）経験
勤務地に関する補足
東京（品川）
出向に関する補足
このポジションは楽天グループ株式会社で雇用され、楽天銀行株式会社へ出向となります。
※もっと詳しく知りたい方は、以下のページをご参照ください。
▼「会社」について知りたい
▼ 最新の「業績やニュース」を知りたい
▼「動画」で知りたい
▼「諸条件」について知りたい
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Languages:
Japanese (総合 - 4 - 流暢)
