職種Position |
技術職 (AI・データ)
R&D / Engineer /Technician (AI, Data) |
会社概要Company profile |
【会社概要】
デットでもエクイティでもない資金調達手段のプラットフォームを提供している企業です。
昨年実績の実行金額は60億円を超え、前年同月対比で200%を超える月もある急成長している企業です。
このプラットフォームを通じて資金調達を申し込むと、財務データから未来の売り上げを査定され、査定を根拠に資金提供を受けることが可能です。
出資ではないため株式の希薄化が無く、融資ではないため連帯保証、担保の必要も無、6営業日以内での素早い資金調達をすることが出来ます。
【募集背景】
事業拡大に伴い、プロダクト強化のため人員を募集しています。
【会社/お仕事の魅力】
・20%が外国籍となり国際的な環境です。
・将来的には東南アジアなど海外でのサービス展開も見据えています。
[Company Overview]
This company provides a platform for fundraising methods that are neither debt nor equity.
Last year, the actual loan amount exceeded 6 billion yen, and in some months the amount exceeded 200% compared to the same month of the previous year.
When applying for fundraising through this platform, future sales are assessed based on financial data, and companies can receive funding based on the assessment.
Since it is not an investment, there is no dilution of shares, and since it is not a loan, there is no need for joint guarantees or collateral, and funds can be raised quickly within 6 business days.
[Recruitment Background]
As the business expands, they are recruiting personnel to strengthen their product.
[Attractiveness of the company/job]
・20% of the staff are foreign nationals, making it an international environment.
・In the future, they also plan to expand their services overseas, such as in Southeast Asia. |
仕事内容Job description |
▍具体的な想定業務
- RBF向けのリスクスコアリングや収益予測モデルの構築‧改善‧運用
- 財務データ(P/L、B/S、C/F、トランザクションデータ等)の分析とインサイト抽出
- ツリーベースの手法(Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting / LightGBM など)やロジスティック回帰 を活用したモデル開発
- MLflowを活用した実験管理‧モデルライフサイクル管理
- モデルの実験‧評価‧改善を行い、技術‧ビジネス両面でレポート作成
- エンジニアやアナリストと連携し、モデルを本番環境に組み込み、継続的にモニタリング
- 金融モデリング、時系列予測、応用機械学習に関する最新知見のキャッチアップ
▍Specific Expected Work
- Building, improving, and operating risk scoring and revenue forecasting models for RBF
- Analyzing and extracting insights from financial data (P/L, B/S, C/F, transaction data, etc.)
- Developing models using tree-based methods (Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting/LightGBM, etc.) and logistic regression
- Managing experiments and model lifecycles using MLflow
- Experimenting, evaluating, and improving models, and creating reports on both technical and business aspects
- Collaborating with engineers and analysts to integrate models into production and continuously monitor them
- Staying up to date on the latest advances in financial modeling, time series forecasting, and applied machine learning |
応募資格Requirement |
▼必須要件
- データサイエンスや機械学習の実務経験(特に金融、信用リスク、予測領域での経験)
- Python、SQL、機械学習ライブラリ(scikit-learn, LightGBM, XGBoostなど) の実務経験
- MLflowや類似ツールを使った実験管理やMLOpsの知識
- モデル評価やリスク評価に関する知識
- 技術的な結果をビジネス言語に落とし込める説明力
語学スキル
英語:ビジネスレベル(会議・レポート対応が可能)
日本語:JLPT N2以上(社内外での業務遂行に支障がないレベル)
▼Required Requirements
- Practical experience in data science and machine learning (especially in the fields of finance, credit risk, and forecasting)
- Practical experience with Python, SQL, and machine learning libraries (e.g., scikit-learn, LightGBM, XGBoost)
- Knowledge of experiment management and MLOps using MLflow and similar tools
- Knowledge of model evaluation and risk assessment
- Ability to translate technical results into business language
Language Skills
English: Business level (enough to handle meetings and reports)
Japanese: JLPT N2 or above (enough to perform internal and external duties) |
日本語力Japanese level |
ビジネス
Business |
雇用形態Employment type |
正社員
Full-time |
勤務エリアLocation |
東京都
Tokyo |
勤務時間Working hours |
フルフレックス
full flex |
想定年収Salary |
600万円~(ご経験・スキルによって決定)
¥6M~Determined according to experience and skills |
条件・待遇Condition |
【条件面】
雇用形態 :正社員
想定年収 :ご経験・スキルによって決定
試用期間 :6ヵ月間
勤務地 :東京(週2~3回のリモート可)
勤務時間 :スーパーフレックス勤務(コアタイムなし, 5:00-22:00の間で1日8時間勤務+休憩1時間)
休日 :完全週休2日(土・日)、祝祭日
休暇 :夏季休暇、年末年始休暇、その他の休暇有
残業時間 :平均月20時間
福利厚生 :社会保険完備、通勤手当(会社規定に沿う)、その他福利厚生有
[Conditions]
Employment Type: Full-time
Expected Annual Salary: Determined based on experience and skills
Probationary Period: 6 months
Work Location: Tokyo (Remote work 2-3 times a week is acceptable)
Work Hours: Super Flexible (No core time, 8 hours per day between 5:00 AM and 10:00 PM + 1 hour break)
Days Off: 2 days off per week (Saturdays and Sundays), public holidays
Vacations: Summer vacation, New Year's holiday, and other holidays
Overtime Hours: Average 20 hours per month
Benefits: Full social insurance, commuting allowance (according to company policy), and other benefits |
選考についてProcess |
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