【データサイエンティスト 】

事業方針 シンプレクスがこれまでメインフィールドとしてきた金融領域以外にも、広いビジネスフィールドの顧客に対してサービスを展開しています。 コロナ禍によるリモートワーク推進の一方で、情報漏洩リスク等の管理ニーズが強まっていることに対し、AIを活用した独自のモーション分析技術により従業員のプライバシーを保護しながらも不正を検知し、安全なリモートワーク環境を実現するソリューション、犯収法により定められた本人確認手法に対応した、画像認識技術等を用いた汎用性の高い本人確認ソリューションであるeKYCソリューション等金融に限らない広い領域に対するサービスのニーズが強まっています。 金融領域についても、これまで培ってきた深い業務知識と高度なデータ分析/AI技術を元に、セールス領域、リスク管理領域等のコア業務に対する業務支援、ソリューション開発等を提供しており、案件の拡大が進んでいます。

業務内容 1. データ分析プロジェクトのメインメンバーとして顧客課題の解決、データ分析、モデル開発 2. AIソリューションの開発者として、バックエンドからフロントエンドにかけての開発、運用金融機関を始めとした様々な顧客の業務効率化・高度化の実現に向けてのデータ分析業務や、ソリューション開発・運用を担っていただきます。 スキルに応じて、データ分析チームのチームリードやメンバー育成、自社ソリューションのアーキテクチャ設計から開発・運用までのリードも期待しています。 分析に関連する基幹システムを弊社が構築しているケースが多く、顧客の業務やデータ構造に知見のあるメンバーも在籍しているためサポートもあります。

機械学習だけでなく金融工学、取引アルゴ、保険数理などの数理工学系のナレッジが豊富なメンバーやコンサルタント、エンジニア、マネージャーなど様々なロールで活躍するメンバーと共に案件を遂行し、分析経験を積んでいくことができます。 ※業務内容：（雇入れ直後）システムの開発及びコンサルティング （変更の範囲）会社の定める業務 案件例 市場予測、リスク計算システム導入、取引アルゴリズム開発など金融機関向けの案件と、大手ヘルスケア企業のデータ分析基盤構築支援や在庫予測、官公庁向けのAI活用プロジェクト等非金融領域の案件も幅広くあります。 自社ソリューション（eKYC、リモートワーク時の盗撮/覗き見などの不正検知）のエンハンスを担当しているメンバーもいます。

テーブルデータや時系列データの分析が中心ですが、画像やテキストなどの非構造化データを扱うケースもあります。 開発環境としては、個人に割り当てられているWindowsマシン、またはAWS上に構築した分析環境で分析を行います。 開発言語やフレームワークの制限は案件によって決まります。

適宜、クライアントやチームメンバーと相談して決めます。 当社の強み 顧客ビジネスの成功にテクノロジーが大きく貢献する領域に特化し、高付加価値サービスを提供することを弊社では重視しています。 中でも、テクノロジードリブンである金融領域（銀行・総合証券・ネット証券・FX事業者等）においては、国内トップブランドとしてのポジション獲得に向けて積極的に取り組んでまいりました。

今後は、同領域で先行獲得したキーテクノロジー（AI、クラウド等）を活用し、金融以外の複数領域に向けて事業を拡大していく方針です。 弊社がビジネスを推進する上で以下の2点は特に強く意識しており、顧客にとって極めてユニークな存在となることを目指しています。 (1)単なるシステム開発ベンダーではなく、顧客ビジネスにも深く精通したテクノロジーパートナーとして、顧客との直接取引にこだわり、下請けに丸投げを行わないこと。

(2)コンサルティングから要件定義、システム開発、運用保守、その後の改善提案まで、全フェーズを一気通貫で行うこと。 社内の雰囲気 分析メンバーは20名弱。 クオンツや取引アルゴなど特定の業界に特化したメンバーだけでなく、幅広い分析経験を持っているメンバーもいます。

数理モデルの構築/検証といった業務を経験しているメンバーが在籍しています。 一方で、機械学習案件を経験しているメンバーは相対的にまだ少数です。 必須経験 機械学習ライブラリを用いたモデリング 機械学習サービスの運用 データ分析業務に係るいずれかの経験（課題整理、仮説構築、プランニング、データ収集、EDA、実装/テスト、効果検証、レポーティング、ステークホルダーへの調整） AWS等のクラウドベースでの開発経験 歓迎経験 推論用APIの開発 論文採択 データ分析基盤の構築 DBの設計、チューニング BIツールを用いたデータの可視化 CI/CDの構築・改善 Kaggle等データ分析コンペティションの受賞経験 アサインの考え方 2020年度よりリソースマネジメントグループ（RMG）が創設され、PJにアサインされている全メンバー（PM含む）のアサイン期日を管理しています。

全てのアサイン決定は、経営層＋RMG＋コンピテンシーリーダーが週に1度集まる場で協議され、ビジネス都合のみで判断される訳ではなく、当人の希望や育成観点を考慮したアサイン決定となるように会社として努力をしています。 評価の考え方 年に1度、「札入れ（ふだいれ）」と呼ばれる評価会議の場で全従業員の翌年の理論年俸が決定されます。 評価者は直属の上司だけではなく、PJで関与した上位者も含まれ、1年でアサインされたPJの実績を踏まえつつ、「来期どれくらいの活躍が期待できるか？

」という視点で金額を入札し、経営層を交えた全評価者で議論を行います。 弊社では技術力の高さを適正に評価することができているからこそ、4,50代でも第一線で活躍しているエンジニアが多数います。 その他 勉強会：プログラミングやデータモデリング、性能や可用性などの非機能要件、AWSに関する研修有 ナレッジシェア：社内ナレッジシェアサイトを活用、またPJごとにWikiやSlackで随時情報連携 就業環境：カジュアル服装OK、デュアルディスプレイ、イヤホンOK、フリードリンク、夕食無料 コンピテンシー活動：技術ナレッジの共有会/発表会の実施