【データサイエンティスト】PayPayカード株式会社の求人/転職/採用情報(ITエンジニア) #29533

PayPayカード株式会社

【データサイエンティスト】統計的手法、機械学習的手法を使った高度な分析／リモートワーク可

  • 土日祝日休み
  • 年間休日120日以上
  • 服装自由
  • フレックス制
  • BtoB向け
年収
450～990万円
働き方
一部リモート
最寄り駅
永田町駅 (東京都)
職種
データサイエンティスト
言語
Python SQL

仕事内容について

＜組織・チーム紹介＞
DX本部はデータとデジタルテクノロジーによってサービス・事業・働き方の変革、アップデートを推進していくことをミッションとして掲げ、各事業部と伴走しながらデータドリブン環境へのシフトを推進しています。
今回募集のアナリティクスグループは8名で構成をされており、AIや機械学習などデータサイエンティストとしての高度な分析を行い、分析結果を業務適用することがミッションです。
具体的なPJとしてはAIによる不正利用検知や、コールセンターの入電予測、マーケティング施策におけるモデリング～アクション実施等が走っており、経営に対して数千万円規模の利益改善が見込めるようなインパクトのある業務に携わることができます。

＜募集背景＞
現在、PayPayカードは"圧倒的なNo.1サービス"に向けて、グループ各社と一層の連携をしながらクレジットカード事業の事業開発/推進を進めていく計画です。全社におけるAI業務適用のニーズの増加に伴い、組織の強靭化を図るべく新たな仲間を募集します。マーケティング部門やコーポレート部門など様々な領域における課題をすくいあげ、機械学習を活用し課題解決に導き、その後の運用までを考え構築いただける方を募集します。

■具体的な業務内容
・企画：各部門とのコミュニケーションにより課題の発見、施策の企画立案
・モデリング：課題解決のための最適な機械学習モデルの構築/統計的手法による分析（分類問題、回帰問題、時系列問題、数理最適化問題など）
・実務適用：担当部門と連携/調整しながら予測モデルや分析結果を業務適応（運用構築まで実現）
※目安として1名当たり2件の課題を並行して担当していただきます（1件の課題に対しては2名以上の体制を組みます）

【仕事の特色】
＜PayPayカードについて＞
2018年にサービスを開始してから約5年でユーザー数6,300万人（2024年3月時点）を突破したフィンテック企業である「PayPay」は日本国内においてスマホユーザーのおよそ2人に1人が使用する決済プラットフォームとして急速に事業規模を拡大しています。
PayPayカード株式会社は、「PayPay」の決済プラットフォームと融合させた形でこれまでのクレジットカード、クレジットサービスでは成し得なかったよりユーザーに身近で便利なフィンテックサービスを提供する為に誕生しました。
他社に真似できない圧倒的なスピードでプロダクトを磨き上げ、日本のキャッシュレス決済、またそれを使用した金融ライフプラットフォームとしての普及を一気に推進することにプロフェッショナルとして情熱を持って取り組み、ユーザーの為に新しい価値創出を共に推進する仲間を募集します。

＜本ポジションの魅力＞
・機械学習ツールとしてDataRobot、DWHとしてGCPを導入し、自動化や精度向上のための技術も積極的に取り入れています

・チーム内での勉強会はもちろん、グループ会社のサイエンティストとの勉強会を定期的に実施しているため、互いに切磋琢磨しながら技術力を磨ける環境です

・社内コンサルのような立ち位置で担当領域も多岐にわたりますので、様々な課題やモデルに触れることができます

・自身が発見した課題から数千万円規模の利益が生まれることは非常にやりがいを感じます
・全てのプロジェクトに部長もしくはマネージャーが参画していますので、常に進捗やリソース状況を相談しながらチームとして施策開発をすることができます

・中途入社社員はもちろん、金融業界以外からの出身者も多数活躍中なので、異業界の方も歓迎です

・リモートワークも可能なためワークライフバランスを保ちながら働くことができます

【仕事内容（変更の範囲）】
業務上の必要性等に応じ、会社の定める業務への変更を命ずる場合がある。

必須条件

・機械学習や統計に関する知識を使った実務経験1年以上
・プログラミングの実務経験（Python、SQLのいずれか）
・コミュニケーション能力

■PayPayカードが求める人物像
・PayPay 5 sensesに当てはまる方
https://www.paypay-card.co.jp/recruit/work-style/5-senses/

歓迎要件

・クレジットカード/金融系データによる分析・モデリング経験
・プロジェクトマネジメント経験/スキル
・チームでのモデル開発経験
A・utoMLツール（DataRobot等）での分析・モデリング経験
・コンサルティング会社等におけるクライアントのデータ分析/機械学習導入支

想定年収

450～990万円 （給与形態：年俸制）

■賞与・昇給
賞与：インセンティブ：年1回
※会社業績および個人貢献度により特別一時金を支給
昇給：給与改定：年1回

■募集職種の年収例

・年俸制
・経験、スキル、業績、貢献度に応じ当社規定により決定
・毎年1回見直し
・会社業績および個人貢献度により特別一時金（インセンティブ）を支給（年1回）
・時間外勤務手当、深夜勤務手当、通勤交通費、ワークスタイル支援金

■給与・評価等備考
・給与：スキルと経験により優遇いたします。

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募集要項

募集職・職位
  • データサイエンティスト
業界
  • 金融
  • クレジットカード・信販
雇用形態

正社員

予定勤務地
＜本社＞東京都千代田区紀尾井1番3号　東京ガーデンテラス紀尾井町　紀尾井タワー＜福岡本社＞福岡市博多区博多駅前四丁目21番26号※選考の過程で配属地についてご相談をさせていただく予定です
予定勤務地
(変更の範囲)
業務上の必要性等に応じ、勤務地の変更を命ずる場合がある（※基本的には転勤なし）
就業時間
09:00～17:45  フレックスタイム制 
就業時間備考
・スーパーフレックス制（コアタイム無し）
※原則：午前9時～午後17時45分（実働7時間45分＋休憩時間 1時間）
平均残業時間
10~30時間
年間休日
125日
服装
私服
リモート
ワーク

一部リモート

■ハイブリッド（オフィスと在宅勤務） リモートとオフィスでのハイブリットな形での勤務形態です。業務上セキュア環境下での作業などが必要な場合など出社要請があった際にはご出社頂く必要があります（東京オフィスまたは福岡オフィスへ出社頂けることが必須条件となります）

フレックス
あり
副業

可

福利厚生

■保険制度
通勤手当 / 残業手当 / 年末年始 / 有給休暇

■制度
＜福利厚生制度＞
企業型確定拠出年金制度、財産形成貯蓄制度（一般・住宅・年金財形）、ワークスタイル支援金、子の看護休暇制度、育児短時間勤務、介護短時間勤務、共済制度、定年再雇用制度、家族健康診断補助、インフルエンザ予防接種

＜教育制度＞
人財育成制度

＜事業関連＞
社内表彰制度（4半期に1回）

■福利厚生備考
・人財育成制度：1on1（ワン・オン・ワン）、人財開発カルテ

試用期間
3ヶ月
休日休暇

■休日制度
完全週休2日制（土・日・祝）、年末年始および会社指定日、年次有給休暇、特別休暇、積立年休、課題解決休暇、配偶者の出産に伴う特別休暇、産前産後休暇、育児休業、、介護休業、介護休暇

■休暇備考
・年間休日：125日（2023年度）
・土日祝出勤：有り／その場合は他の曜日に振替（振替休日制度）
・課題解決休暇：ボランティア活動を支援・奨励し、社会貢献意識を高めるための休暇制度

手当

時間外勤務手当（全額支給）、通勤交通費、深夜勤務手当

選考場所

Web面接（zoom)

検査・試験

実施される可能性がございます。

提出書類

履歴書、職務経歴書

PayPayカード株式会社について

設立年月日
2014年07月08日
代表者
代表取締役社長　谷田 智昭
資本金
10,000万円
企業HP
https://www.paypay-card.co.jp/company/
従業員情報
1,184名
事業内容
2018年にサービスを開始してから約4年でユーザー数5500万人（2023年2月時点）を突破したフィンテック企業である「PayPay」は日本国内においてスマホユーザーのおよそ2人に1人が使用する決済プラットフォームとして急速に事業規模を拡大しています。PayPayカード株式会社は「PayPay」の決済プラットフォームと融合させたこれまでのクレジットカード、クレジットサービスでは成し得なかったよりユーザーに身近で便利なフィンテックサービスを提供する為、ワイジェイカード株式会社が社名変更する形で2021年に誕生しました。

当社の最大のライバルは“現金”です。この困難な課題に前向きに取り組み、他社に真似できない圧倒的なスピードでプロダクトを磨き上げ、日本のキャッシュレス決済、またそれを使用した金融ライフプラットフォームとしての普及を一気に推進することにプロフェッショナルとして情熱を持って取り組み、自ら課題発見し、周囲と協力して新しい価値創出を共に推進する仲間を募集します。

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職種の説明

データサイエンティストの仕事は、企業が抱える膨大なデータを、統計学などを用いて構造化しながら整理し、そのデータを活かしてアクションを起こすために、解析結果を導きだすことです。 そのため、データを分析する手法について詳しく、ツールの操作に長けています。 データサイエンティストの求人をお探しの方は、ぜひ一度レバテックキャリアにご相談ください。


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