募集要項
- 仕事内容
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【業務内容】
１）デリバティブ取引等金融商品の評価モデル構築
２）リスク計測モデルの構築・システム開発
３）与信審査モデルの構築
４）不正感知、顧客行動分析等ビッグデータを用いた予測モデルの構築
⇒取組例：機械学習を用いた住宅ローン審査モデル・法人オンラインレンディング審査モデルの構築、金融商品プライシングモデルの開発 等多数。
■業務の進め方に関しては事業部門とのコミュニケーションをとりながら業務を進めるため、データを通じて事業部門が抱える課題解決を経験できたり、またグループ内のIT関連部署ともコミュニケーションを取って、データ分析／利活用に関する動向調、技術検証等にも携われるなど、多岐に渡る部門と連携しながら業務を推進し、同時に学べることも多くございます。
【お任せしたい職務内容】
■機械学習を用いた審査モデル等の構築、検証
■リスク計測システムの開発及び検証
■生成AI等のモデル検証業務
【入社後の働き方】
ご入社後はOJTという形で1つの案件を先輩社員と一緒に担当します。
案件内容にもよりますが、おおよそ半年程度で1案件の完了に向けて業務遂行いただきます。
また、外部講師に依頼し部内勉強会を行っており、知識のキャッチアップ機会が多くあります。※週1回、2～4時間程度
勉強会後は課題に取り組みながら、実際に自分で考えて解決を目指す力を身に着けることが可能です。
ゆくゆくは案件の主担当として、進捗管理や判断もお任せし組織の中核的存在を目指していただきます。
【当部で働く魅力】
■リスク管理は経営に直結する業務であり自分のアイデアを経営の施策に生かすことができる、やりがいがあります。
■数十億に及ぶ大量のデータを用いるため、データサイエンティストとしてのスキルを磨くことができます。
■確率論や統計学を用いる業務であり、数理的なバックグラウンドを生かせる仕事です。
■少数精鋭で業務を行っているからこそ業務は縦割りではなく、横断的に業務に従事でき、幅広い経験を積むことが可能です。
■目先の案件だけでなく金融業界の10年先を見据え、りそな銀行としてどうあるべきかということをデータサイエンスやクオンツの観点から考える中長期的な業務にも携わることができ
- 応募資格
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- 必須
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【必須要件】
以下のいずれかを満たす方
■金融機関などでの経験があり、金融工学の知識を有しており今後専門性を高めていきたい方（実務経験不問）
■統計モデルや機械学習を用いた予測モデル構築の業務経験がある方
【歓迎要件】
■デリバティブ取引等金融商品評価またはリスク計測モデル構築の経験がある方
■与信判断に関するスコアリングモデル構築の経験がある方
■ランダムフォレスト、ディープラーニング等の機械学習を用いたモデリングができる方
■C#、VB等を用いた金融商品プライシングの実装経験がある方
- 雇用形態
- 正社員
- 勤務地
- 埼玉県
- 年収・給与
- 500～1200万円
