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データサイエンティスト|機械学習を実務で伸ばす、日英バイリンガル募集
IT・エンジニア|AlpacaTech株式会社|AIエンジニア・データサイエンティスト|正社員|#323274
機械学習の経験を実務で磨き、任される範囲を広げていけます
データサイエンス経験2〜3年目の次の一歩として、金融分野の課題に挑めます
【人材紹介求人】本求人は、有料職業紹介事業者 株式会社NAVIS(厚生労働大臣許可番号 13-ユ-313285)がご紹介する求人です。ご応募後、当社のキャリアアドバイザーよりご連絡し、求人企業へのご紹介を行います。
金融市場に関心を持つ日英バイリンガルのデータサイエンティストを募集しています。機械学習とデータサイエンスの応用を中心に、数学的なコードを組み立てていただきます。フィーチャーエンジニアリングとパフォーマンス改善を繰り返しながら、機械学習モデルの実験を行い、金融ソリューションを良くしていきます。最新の研究を続けて将来の課題を探り、PoCにすばやくつなげてビジネスへの適用性を確かめます。営業、ML-Ops、システムスペシャリストと協力し、クライアント折衝や英語・日本語でのプレゼンテーションも経験できます。
【業務内容】
金融市場に熱い想いを持つ、日英バイリンガルのデータサイエンティストを募集しております。
本ポジションでは、以下をメイン業務として行っていただきます。
・機械学習とデータサイエンスの応用に重点を置き、数学的なコード構築
・フィーチャーエンジニアリングとパフォーマンスの最適化を反復し、機械学習モデルを使った実験を行い、金融ソリューションの改善
・革新的な技術で将来のビジネス上の問題を解決すべく、常に最新の研究を行い、迅速にPoCにマッピングしてビジネスへの適用性評価
・営業、ML-Ops、システムスペシャリストと連携し、クライアント折衝、英語・日本語でのプレゼンテーションの実施
※変更の範囲:会社の定める業務
【こんな方におすすめ】
・データ分析の経験を次のステップで伸ばしたい方
・英語や海外案件に関わりながら成長したい方
・技術の実験から事業への応用まで幅広く関わりたい方
この求人のポイント
【当社について】
AlpacaTech は、SBIグループ傘下のFOLIOホールディングスの一員として最先端の AI を活用して資産管理、取引、マーケットメイクのために幅広いソリューション技術を確立し、業界での卓越した競争力をクライアントへ提供しています。
幅広い資産に対する短期および長期の予測シグナルを提供するとともに、投資マネージャー向けに資産配分の推奨を行っています。
日本のみならず、世界中の大手銀行や金融機関から注目され、長期的なパートナーシップに繋がっています。
選考について
面接3回予定
※状況により、変動の可能性あり
給与・勤務条件の詳細
【給与】
年収 800万円~1400万円
【月額】
◆月給:583,335~833,335円(年俸制)
◆基本給:369,943~616,571円
◆固定残業代:130,058~216,764円
| 採用情報 | |
|---|---|
| 募集拠点 |
IT・エンジニア|AlpacaTech株式会社|AIエンジニア・データサイエンティスト|正社員|#323274 東京都千代田区平河町1-6-4 H10平河町7F |
| 定員 | 1 名 |
| 勤務地 |
東京都 東京都千代田区平河町1-6-4 H10平河町7F |
| アクセス | ?最寄り駅:半蔵門、麹町駅 |
| 職種 | AIエンジニア・データサイエンティスト |
| 想定給与 | 年収 800万円~1400万円 月給:583,335~833,335円(年俸制) |
| 勤務時間 | 9:00~18:00 【勤務地】 東京都内(最寄り駅:半蔵門、麹町)にオフィスがあり、リモート勤務可 ※変更の範囲:会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む) 【勤務時間】 9:00 ~ 18:00 |
| 休日・休暇 | 年間休日 120日 土日祝休み ◆完全週休2日制 ◆有給休暇:初年度10日、以降20日/年 [有給休暇, 年末年始休暇, 慶弔休暇, 産休・育休, 介護休暇] |
| 福利厚生 | ◆交通費支給 ◆健康診断 ◆社会保険完備 ◆社宅・寮 ◆退職金制度 ◆社会保険(健康保険・厚生年金・雇用保険・労災保険) ◆リモートワーク手当、通勤手当(オフィスでの勤務日数に応じて) ◆健康診断 ◆Relo Club ◆ラフォーレ倶楽部 ◆企業型DC(企業型確定拠出年金制度) ◆学習プラットフォーム「Udemy」 ◆借上げ社宅制度(現物支給組み替え型) ◆副業可 |
| 受動喫煙 | 喫煙室あり |
| 契約期間 | 期間の定めなし |
| 応募資格 | 【必須スキル】 ・コンピュータサイエンス、電子工学、数学、または関連分野の学位 ・データサイエンス、機械学習の経験 ・Pythonスタックに精通していること(Numpy、Pandas) ・MLパッケージ/フレームワークの使用経験(sklearn、PyTorch等) ・時系列データの取り扱い経験 ・英語、日本語が話せる方(どちらもビジネスレベル以上) 【学歴】学歴不問 |