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データサイエンティスト（証券事業）

年収： 800万 ～ 1200万 ?

ヘッドハンター案件

部署・役職名 データサイエンティスト（証券事業）
職種
業種
勤務地
仕事内容 ▼募集の背景
本求人は当社へ入社後、グループ会社への出向を予定しております。
グループ会社は、当グループの強力なユーザー基盤を活かした証券サービスとして急成長を続けています。現在は少数精鋭のチーム体制でデータ設計からMA、PUSH設計、ダッシュボード構築まで幅広い領域をカバーしておりますが、データを活用した分析と施策展開についてはまだ十分ではありません。
次のステップとして、分析の高度化やAIエージェントのサービス組み込みを通じてお客様の投資体験をより便利で的確なものにしていきたいと考えています。証券データだけでなく、当グループ全体のデータを活用することで、お客様一人ひとりに最適化された投資サポートを提供していく予定です。この取り組みを本格化するため、機械学習・データ分析の専門性を持つデータサイエンティストを求めています。
チームと協力しながら、技術面でのリーダーシップを発揮し、データ活用の新たな可能性を切り開いていただきたいと考えています。

▼組織課題
現在のデータチームでは機械学習を活用した分析や顧客セグメントに合わせた銘柄レコメンドモデルなどに取り組んでいますが、少数メンバーでの対応のため、より高度なモデル開発やプロダクトへの本格的な組み込み、探索的データ分析による新たな価値発見など、やりたい取り組みがまだ十分に実現できていない状況です。また、当グループのデータ活用はまだ手つかずの領域であり、どのような組み合わせで価値を創出できるかを探索し、実証していくための技術的アプローチが求められています。

入社いただく方には、これらの技術的課題を解決しながら、チームメンバーの機械学習・データエンジニアリングスキル向上をリードしていただきたいと考えています。少数精鋭だからこそ、一人の技術力向上がチーム全体の分析力底上げに直結する環境です。

▼具体的な業務内容　
証券データでの分析・価値創出に加え、当グループのデータとの組み合わせによる独自の分析アプローチを実装していただきます。

データ分析・モデル開発業務：
既存ユーザーの投資行動分析・セグメンテーション
取引パターン・市場動向分析による最適化施策の検証
当社の決済データを活用した収入・支出パターン分析
顧客離脱予測・エンゲージメント向上施策の効果測定

機械学習・システム実装業務：
1to1レコメンドモデルの開発・実装
生成AIを活用した個人ポートフォリオ損益分析・エージェント機能の開発
当社の決済データと投資データを融合した投資シグナルの構築
決まった分析手法を実行するのではなく、「どのデータを組み合わせれば新しい価値を創出できるか？」を探索し、PoC→MVP→プロダクト実装の段階的アプローチで実装まで一貫して取り組んでいただきます。

▼本ポジションの魅力
当グループのデータと証券データを組み合わせることで、これまでにない独自のデータセットを活用できることが最大の魅力です。
決済データから見える生活パターンと投資行動を結びつけた分析は、新しい投資体験の創造につながる未開拓の領域です。

少数精鋭のチームだからこそ、あなたの技術力・分析アプローチがチーム全体に大きなインパクトを与え、サービス全体の価値向上に直結します。
PoC→MVP→プロダクト実装まで一貫して関わることで、自分の分析が実際のユーザーに価値を提供する過程を体感できる環境です。

生成AI・LLMを活用した次世代の投資体験創出にも最前線で関わることができ、不確実性の高い環境だからこそ、大きな技術的挑戦と価値創出の可能性があります。
応募資格

【必須（MUST）】

PythonやRを使った分析業務の経験
SQLで基本的なデータ操作を行える知識とスキル
新たなビジネス機会を生むことに情熱のある方
複数のチームやステークホルダーと連携しながらプロジェクトを遂行するコミュニケーション能力
プロジェクトを率いた経験

【歓迎（WANT）】

一般的な機械学習フレームワーク（TensorFlow、PyTorch等）とライブラリ（scikit－learn、 NumPy、pandas等）の使用経験
事業やサービス成長のモデル構築や目標KPIを定めた経験
金融領域での実務経験
開発チームと連携したトラッキング仕様策定・実装ディレクション経験
MAツールの設計・運用経験
ビジネス英語力

リモートワーク

可

「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります
受動喫煙対策

屋内禁煙
更新日 2026/08/07
求人番号 9536713

採用企業情報

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