기계학습 모델을 구축하고 운영하며, 대규모 데이터를 처리하여 비즈니스 의사결정을 지원하는 업무를 수행해요. 5년 이상의 실무 경험이 필수이며, Python 활용 능력과 Linux 환경에서의 모델 구축 경험이 반드시 필요해요. 통계 및 수학적 지식과 퍼블릭 클라우드 설계 실무 경험도 요구돼요. 사내 분석 환경을 조성하고 데이터 기반의 서비스 기획을 주도하는 역할을 맡게 돼요.
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
実務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
複数テーブルにわたる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
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
最新技術への興味・関心
G検定
E資格
Python3エンジニア認定試験
統計検定
高度情報処理技術者試験
クラウド（AWS・Azure・GCP）認定試験
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
Webアプリケーション開発経験
大規模Webアプリケーション開発経験
Webアクセスデータ解析の経験
BIツール（Tableau, Power BI, Data Portal等）使用経験
AutoMLツールによるモデル開発経験
大規模データ処理（ETL/ELT）経験
東京（品川）
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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Japanese (総合 - 4 - 流暢)
