MLエンジニア (金融グループ）

募集背景 新規金融事業部でのサービス提供開始に伴い、データエンジニアリングによる定性/定量評価の重要性が高まってきております。 現在、膨大な決済・行動データが蓄積されていますが、各所に散在するデータはフォーマットが未整備で乱雑な状態にあります。 データ基盤の整備からモデル実装、MLOpsの構築までを地続きで担っていただけるプロフェッショナルを募集します。

所属部署・チーム体制 NPファイナンスに所属します。 チームは以下で構成されています： EM：2名 エンジニア：3名（全員フリーランス） PdM：5名 デザイナー：0名 ビジネスとコーポレートを含め会社全体で約13名体制です。 年齢層は20代後半〜30代前半、新卒入社メンバーが多く、意思決定がスピーディで裁量が大きいのが特徴です。

フルリモート環境で、GoogleMeetやSlackを通じた随時コミュニケーションにより、他職種とも密に連携しています。 AI活用にも積極的で、PoC環境を用いてAWSサービスやAIエージェントを自由に試行可能です。 ミッション（このポジションの果たす役割） 現在プロダクト刷新を推進しており、刷新後のデータ解析環境の整備を一から構築していくこと。

既存データに対して現在発見できていないインサイトを提供し与信審査ロジックのアップデートをしていくこと。 入社後半年〜1年で、ビジネスドメインを理解した意思決定、モデル構築が推進できることを期待しています。 業務内容 新機能に伴う予測モデルの設計 ハイパーパラメータのチューニング、A/Bテストの設計・評価 散在する非定型・乱雑なデータのクレンジング、名寄せ、フォーマット変換 整理されたデータを活用した、与信アルゴリズムの設計、学習、チューニング 長期的視点でのMLシステムアーキテクチャ設計 PdMメンバーとの協業によるプロジェクト推進 AI駆動の開発推進 まずはプロダクト刷新のエンジニアリングをリードし、将来的には組織づくりやアーキテクトとしてのチャレンジを担っていただきます。

開発環境・技術スタック 言語: Python (Pandas, Scikit-learn, PyTorch / TensorFlow) 分析基盤: AWS (SageMaker) インフラ: Docker, Kubernetes, Terraform IaC：Terraform、AWS SAM データベース：PostgreSQL CI/CD：GitHub Actions コミュニケーション：Slack, Notion, GitHub AI開発エージェント：Cursor、ClaudeCode、Devin ほか 必須スキル・経験 機械学習アルゴリズムの実装経験 / 回帰 / 分類 / クラスタリング SQLを用いた大規模データセットからの特徴量抽出および加工実務 Pythonを用いた、保守性・再利用性の高いプロダクションコードの作成能力 AIエージェント開発経験（個人開発レベルのトライアルでも可） 歓迎スキル・経験 MLOpsの導入・運用経験（モデルのドリフト検知や自動デプロイなど） DWH/データレイクの設計・運用経験 分散処理フレームワーク（PySpark等）を用いた大規模データ処理経験 統計学や数学的背景に基づいた、データの質の妥当性検証能力 決済・金融ドメインにおけるドメイン知識 求める人物像 能動的に課題を発見し、自走できる方 ビジネス理解を深め、目標達成に向けて柔軟に行動できる方 幅広い領域に対してコミットできる方 未経験の技術を速習し、現場適用をリードできる方 スモールチームでのマネジメント経験のある方