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データサイエンティスト募集:金融AIに特化してスキルアップ

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on 2024-11-29

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データサイエンティスト募集:金融AIに特化してスキルアップ

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岡田 拓郎

「テクノロジーとコミュニティーで金融の未来を創る」をミッションにTrust㈱CEO・金融データ活用推進協会 代表理事をしてます!人と人の繋がりから、今までにない「モノ」を創ることが大好きです。 金融AI・ITで挑戦する仲間大募集、人生1回、チャレンジして楽しみましょう! 趣味:飲み会、麻雀、ラーメン食べ歩き

友田 恭輔

大学で機械学習を学んだ後、機械学習を用いて実際にビジネス価値を出すために必要なことすべてに興味を持ち、楽天の金融機関全体のデータ利活用推進部署を率いながら、企画、開発、分析、運用、組織作り、教育、マネジメントなど全般を行ってきました。 コロナや円安を経て、これまでのように目新しいからという理由でデータサイエンスがもてはやされていた時代は終わりに近づいており、ドメイン知識もなく中途半端に技術にこだわる多くのデータサイエンティストが駆逐されるものと考えています。そのような時代でもしっかりとビジネス価値を出し続けられるようなデータ利活用組織を作り、率いていきたいと考えています。

湯山 敬太

『究極の相手目線』。私がいつも何をやるときにでも意識する言葉です。自分(自社)のことを自分事のように考えてくれる人を、無下に嫌いと思う人はいません。これまでの関係・新しい出会いに感謝し、いつも自分以外の"相手"を思うこと、毎日それを繰り返しながら、生きています。

Trust株式会社's members

「テクノロジーとコミュニティーで金融の未来を創る」をミッションにTrust㈱CEO・金融データ活用推進協会 代表理事をしてます!人と人の繋がりから、今までにない「モノ」を創ることが大好きです。 金融AI・ITで挑戦する仲間大募集、人生1回、チャレンジして楽しみましょう! 趣味:飲み会、麻雀、ラーメン食べ歩き

What we do

私たちは金融特化型の少数精鋭DX専門家集団として、テクノロジーとコミュニティーの力で業界の変革を起こすべく活動をしております。具体的には、金融データ活用推進協会(FDUA:https://www.fdua.org/)と金融IT協会(FITA: https://fita.or.jp/)の運営に参画しながら業界全体の課題を収集し、テクノロジーの力でそれらを解決しそれを横展開していくことで業界全体のDXを推進したり、産官学協働で業界全体として取り組むべき課題をテクノロジーの力で解決していくことを行っております。 テクノロジーを用いて課題を解決していく部門としては、AI・データ事業部とITコンサルティング事業部の2つの事業部を有しております。DXのトップラインを担うAI・データ事業部は、これまで大手金融機関などでデータ利活用推進をリードしてきたメンバーを中心に、データ活用組織作りから実際のデータ分析や研究に至るまであらゆる業務を行い、着実にデータの力で一過性ではないビジネス価値を生み出すための支援を行っております。また、DXを進めていくための土台作りを担うITコンサルティング事業部は、これまで大手金融機関やコンサルティングファームなどでITの力を用いた業務改革を行ってきたメンバーを中心に、レガシーシステムの更改から業務プロセス改善に至るまであらゆるITコンサルティング業務を行い、確実にDXを進めていくための支援を行っております。

What we do

私たちは金融特化型の少数精鋭DX専門家集団として、テクノロジーとコミュニティーの力で業界の変革を起こすべく活動をしております。具体的には、金融データ活用推進協会(FDUA:https://www.fdua.org/)と金融IT協会(FITA: https://fita.or.jp/)の運営に参画しながら業界全体の課題を収集し、テクノロジーの力でそれらを解決しそれを横展開していくことで業界全体のDXを推進したり、産官学協働で業界全体として取り組むべき課題をテクノロジーの力で解決していくことを行っております。 テクノロジーを用いて課題を解決していく部門としては、AI・データ事業部とITコンサルティング事業部の2つの事業部を有しております。DXのトップラインを担うAI・データ事業部は、これまで大手金融機関などでデータ利活用推進をリードしてきたメンバーを中心に、データ活用組織作りから実際のデータ分析や研究に至るまであらゆる業務を行い、着実にデータの力で一過性ではないビジネス価値を生み出すための支援を行っております。また、DXを進めていくための土台作りを担うITコンサルティング事業部は、これまで大手金融機関やコンサルティングファームなどでITの力を用いた業務改革を行ってきたメンバーを中心に、レガシーシステムの更改から業務プロセス改善に至るまであらゆるITコンサルティング業務を行い、確実にDXを進めていくための支援を行っております。

Why we do

私たちは「テクノロジーとコミュニティーで金融の未来を創る」をミッションに、金融業界をテクノロジーとコミュニティーの力で変革していき、ひいては日本全体を元気にしていくために活動している金融特化型の専門家集団です。金融はあらゆる経済活動に関係しており、金融をテクノロジーとコミュニティーの力で1%でもよくできれば、日本全体に大きな効果を波及させることができると考えています。 また、このミッションを達成するために「金融に関わるすべての企業に信頼されるプロ集団になる」をビジョンとして掲げており、日々お客様や全てのステークホルダーに価値を届けられるよう、研鑽を積んでおります。

How we do

私たちは以下の4つのことを大切にしている価値観・行動指針として掲げております。 ★金融の発展のために行動する 金融は経済の血流であり、金融を1%底上げする事は日本全体の発展に繋がります。専門家集団である私たちの手で、金融業界の現状を変革し、金融の未来を創っていくことを常に考えて行動します。 ★自身の限界を突破し続ける 人は、誰でも自身の限界を線引きしてしまっています。自身の限界の殻を打ち破り、新しい技術・業務知見を吸収して行動することで、圧倒的な成長を実現し続けます。 ★チームとして成果を最大化する どんなに優秀な専門家であっても1人でできることは限られています。少数精鋭の集団でも人数以上の成果を上げ、社内外の仲間と共にチームとして成果を最大化することを大切にします。 ★次世代に誇れる仕事をする 私たちが金融業界を変えていくためには、クライアント、社内外のメンバー、家族など全てに信頼される集団である必要があります。私たちの大きなミッション遂行を社会に任せていただけるよう、常にフェアな行動を行います。

As a new team member

創業して間もないベンチャー企業であり、これから事業を大きくしていくフェーズとなります。一方で、すでに複数の大手金融機関と業務を実施したり、大学との産学連携も実施しており、足元でも事業を急拡大しております。さらに一緒に会社を成長させ、金融機関全体へ貢献していくことができる仲間を募集しています。 <ポジションの詳細> このポジションは、プロジェクトリーダーと一緒に各社との案件を解決するデータサイエンティスト職となります。このデータサイエンティスト職は分析を行うだけではなくお客様の組織においてデータによって価値を創出していただくためのコンサルティング業務を含んでおります。AutoMLやETLなどの技術が発達してきている昨今、データサイエンティストは単に分析スクリプトが書けるだけではなく、コンサルティング力や実際に成果物を実装し価値を生み出す体制を作る力など、多角的なビジネスパーソンであることが求められています。これまでのご経験を活かして頂きつつ、金融業界やデータサイエンス業界での経験が深い人材があなたの活動を全力で支援いたします。 <必須スキル> ・4年制大学卒またはそれに準ずる機械学習の学習経験があること ・データ活用関連の2年程度の実務経験があること ・お客様や分析結果を享受する利用者様と会話をし、そのドメインの知識の吸収と根本的な課題の理解を行うことに興味があること ・データ分析作業だけでなく、その周辺の幅広いデータ活用領域に興味があること ・データを使ってどう価値を出すことができるかを検討し実現することに興味があること ・日本語を十分に書いたり話したりすることができること(N1レベル以上) <推奨スキル> ・応用数学・情報学・計量経済学などで修士課程を修了していること ・金融関連のデータ分析経験や業務経験を有していること ・CoE組織やコンサルティングファームなどで他組織の支援や教育などを行った経験があること ・外部の研究機関との産学連携や共同研究の実施経験があること <キャリアパス> 弊社では専門家としての力を磨いていただいた後、マネジメントやクライアント責任者となっていただくジェネラリストのキャリアと、業界を代表するデータサイエンティストへと専門性を高めていただき自社のパッケージやサービスの企画/開発責任者となっていただくスペシャリストのキャリアの双方を選択いただけるようになっております。いずれのキャリアパスを選ばれたとしても、業界横断、産学連携の取り組みをリードしていく業界の第一人者へとなっていただけます。 <選考ステップに関して> 選考ステップは以下の3ステップとなります。まずは弊社業務の詳細や職場環境、福利厚生などを知っていただくためにもカジュアル面談を実施させていただきます。お気軽にご応募ください。 1. カジュアル面談(オンライン・オフライン双方可) 2. 希望者は面接(2回程度) 3. オファー面談
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