Senior Data Scientist, Credit Modeling

仕事内容

• クレジットリスクおよび金融上の意思決定を改善するデータサイエンス業務をリード
• ビジネス課題の発見・定義から、モデル開発、評価設計、実際の影響評価までを担当
• 大規模かつ多様なデータを用いたモデル・特徴量の開発と評価
• 時系列を考慮したテスト、キャリブレーション、ベースライン比較などによるモデル評価基準の策定
• 売上、信用損失、エクスポージャー、ポートフォリオ品質、顧客成果への影響を推定
• データエンジニア・機械学習エンジニアと連携し、モデルを本番環境へ導入
• リリース後のモデル性能・成果の監視および改善提案
• 技術的な議論のリード、データサイエンティストのメンタリング、再利用可能なプラクティスの確立

必須要件

• コンピュータサイエンス、数学、統計学、オペレーションズリサーチ、機械学習など定量分野の学士号、または同等の知識
• データサイエンスまたは応用機械学習の実務経験。通常6年以上が目安
• 問題定義から本番利用・影響評価まで、重要なモデリング業務をリードした経験
• 統計モデリング、教師あり学習、特徴量エンジニアリング、モデル解釈に関する知識
• 時系列評価、キャリブレーション、バイアス・選択効果、デプロイ後のモニタリングを含む検証・実験の経験
• 大規模で不完全なデータセットを扱う能力
• モデル出力を財務・顧客成果に結びつけ、意思決定上のトレードオフを説明する能力
• PythonおよびSQLの実務スキル
• scikit-learnまたはXGBoostなどの統計・機械学習ライブラリの使用経験
• 大規模データ基盤または分散データ処理を用いた特徴量開発、モデル学習、評価の経験
• 再現可能な分析・モデルワークフローの構築経験
• エンジニアリングチームと連携したモデルのデプロイ、リリース後の評価経験

歓迎要件

• 融資、銀行、決済など金融意思決定領域での経験
• 信用リスク、ポートフォリオ経済学、信用戦略、ポートフォリオ最適化の経験
• 因果推論、処置効果、意思決定ポリシー評価、対照実験の経験
• Databricks、Spark、BigQuery、Amazon Redshiftの実務経験
• KafkaまたはAmazon Kinesisなどのストリーミングツールの経験

勤務地

• 日本国内、ハイブリッド勤務
• 組織のガイドラインおよびチームの目標に沿って出社が必要

雇用形態

• 正社員（フルタイム）