Tokyo フィデル・コンサルティング株式会社
詳細はこちらをご覧ください。
魅力的なポイント:
金融サービスの中核を担う影響力の高いAIの役割:不正検出、信用スコアリング、パーソナライズドマーケティングのためのAI/MLモデルの設計と本番環境への展開を主導し、ビジネス成果に直接貢献します。
大規模な生成AIとMLOpsの実践経験:生成AI、NLP、RAG、自動化されたMLOpsパイプラインなどの最先端技術を、クラウドベースの本番環境で活用します。
規制された金融環境における責任あるAI開発:日本の金融規制に準拠した倫理的でコンプライアンスに適合したAIソリューションを構築し、ビジネス、IT、サイバーセキュリティチームと連携して、信頼性の高いAIシステムを提供します。
年収:1,000万円以上
職務内容:
不正検出、信用スコアリング、顧客セグメンテーション、運用、パーソナライズドマーケティングのためのAI/MLモデルの設計と実装。
スケーラブルなフレームワークを使用して機械学習パイプラインを開発し、モデルを本番環境に展開。
クロスファンクショナルチームと協力してAIの機会を特定し、ビジネスニーズを製品および運用における技術ソリューションに変換。
データ準備からモデルトレーニング、本番環境への展開と監視まで、AIソリューションのライフサイクル全体を主導。
金融分野におけるユースケース向けに、生成AI、NLP、予測分析などの最新のAI技術を評価。
社内ポリシー、データプライバシー法、日本の規制ガイドラインに沿って、倫理的でコンプライアンスに適合したAIの使用を確保。
チーム全体のAI能力向上を目的とした技術指導と知識共有。
サイバーセキュリティおよびITインフラストラクチャチームと協力して、安全で責任あるAI運用を維持。
応募資格:
必須要件:
コンピュータサイエンス、人工知能、データサイエンス、または関連分野の学士号または修士号。
AI/MLモデルの開発と実装における5年以上の実務経験(金融サービスまたはクレジットカード業界での経験があれば尚可)。
AIワークフローとRAG統合の実務経験。
Python、TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、およびデータ操作ライブラリの習熟度。
データエンジニアリング、特徴量エンジニアリング、データパイプライン自動化に関する深い理解。
クラウドベースのAIプラットフォーム(AWS SageMaker、Azure ML、またはGCP Vertex AI)の使用経験。
統計モデリング、教師あり学習、教師なし学習、ディープラーニング技術に関する深い理解。
AIモデルを本番環境に展開し、モデルのパフォーマンスを監視した実績。
日本の金融規制およびデータガバナンスに関する知識があれば尚可。日本語ネイティブレベル。英語力は有利です。
知識とスキル
自然言語処理、コンピュータビジョン、強化学習を含む高度な機械学習/深層学習技術に関する深い理解。
生成AIアプリケーション(チャットボット向け大規模言語モデル、文書要約、コード生成など)の経験。
スケーラブルで自動化されたAIデプロイメントのためのMLOpsパイプラインを設計・実装する能力。
データガバナンス、プライバシー規制(個人情報保護法、GDPR)、倫理的なAIフレームワークに関する知識。
生成AIプラットフォーム、開発ツール、Copilotなどの実務経験。
データ可視化ツールの実務経験。
クレジットカード、銀行、またはフィンテック分野での経験。
日本の金融セクターにおける規制およびコンプライアンス要件に関する知識。
分析的思考力と優れた問題解決能力。
複雑なAIコンセプトをビジネス価値に変換する能力。
特に異職種・多文化環境における、優れたコミュニケーション能力と協調性。
企業システムにAIサービスを組み込むためのAPI統合に関する理解。
語学力:日本語ネイティブレベル(JLPT N)、ビジネスレベルの英語
会社概要:
当社は、世界の金融サービス業界向けに融資および取引バンキングソリューションを提供するリーディングカンパニーです。当社のソフトウェアは、50カ国200以上の金融機関の業務を支え、リテールバンキング、コーポレートバンキング、キャッシュマネジメント、インターネットバンキング、自動車金融などの事業分野をサポートしています。
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