「挑戦者を支える世界的な金融プラットフォームを創る」をミッションに掲げ、法人カード「UPSIDER」(AI与信で最大10億円枠、リアルタイム明細、バーチャル発行等、累計決済額8,500億円以上*)を中心に、請求書カード払い「支払い.com」(クレディセゾンと共同運営、累計決済額1,500億円以上*)、グロースデットファンド「UPSIDER BLUE DREAM Fund」(みずほフィナンシャルグループ共同運営、融資総額130億円以上*/累計ファンド総額243億円*、条件提示は平均10営業日以内*。複数の金融機関・投資家が参画する独立系ベンチャーデットファンドとして国内最大規模)を展開しています。
2025年には、経営者向け法人カード「PRESIDENT CARD」(JALとの提携により提供)や、経理業務の効率化を実現する「UPSIDER AI経理」(業務AIが1.1億件の処理を自動実行・代替)といった新規事業を立ち上げ、累計導入企業数10万社以上に到達。また、「UPSIDER」では累計与信枠5兆円以上を提供し、不正利用発生率は1%未満を維持、累計カード発行枚数340,000枚以上*、アップロードされた領収書数は160万枚以上*、利用先制限機能では260件*の利用先を設定可能と、プロダクトの利便性と安全性の向上を加速させています。
事業成長としては、年間売上規模約100億円*、かつ年間売上成長率50%以上*を継続。2024年にはシリーズDとして154億円の資金調達を実施し、累計資金調達額は600億円を突破。2025年7月には、みずほフィナンシャルグループへの戦略的グループインを発表し、従来からの共創領域に加えて、AI与信や新たな金融サービスの共同展開を通じ、日本企業の競争力を本質から高める金融エコシステムの創出に挑んでいます。
創業者である宮城・水野は引き続き経営株主として参画し、上場も視野に入れながら、挑戦者を支える社会インフラの構築に挑戦し続けています。私たちは今後も、挑戦する企業と、それを支える社会を前進させるべく、カテゴリートップとなる新たな事業創出を加速させていきます。
*各種数値は2025年11月末時点
【与信モデルについて】
UPSIDERの成長の根幹を担っているのが、伝統的な金融機関と一線を画した弊社独自の与信モデルとなります。
過去のお客様の事業状況ではなく、UPSIDER独自の与信を行うことで、スタートアップ企業、IT企業に留まらず、様々な業種のお客様にUPSIDERカードをご利用いただく機会が生まれています。本ポジションでは上記与信モデルに加えて、全社的なAIの導入を推進し、テクノロジーの力によってお客様に寄り添えるデータサイエンティストを募集します。
【本ポジションの魅力】
事業の収益性を大きく左右する与信モデルの改善に関与できる
ビジネスやプロダクトチームと連携しながらデータを収集し、特徴量を設計する中で、UPSIDERの事業の特性、構造を深く理解できる位置にある
システム化や自動化まで担うことで、非常に大きなスケールで価値を生み出し続けていることを実感できる
【業務内容】
ビジネス課題を理解し、データ解析および機械学習モデルを活用して解決策を提案、実装する
データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築、評価、および改善を行う
機械学習モデルのパフォーマンスを継続的に監視し、最適化する
データビジュアライゼーションツールを使用して、結果をステークホルダーに説明する
クロスファンクショナルなチームと連携し、データドリブンな意思決定を支援する
【今後やっていきたいこと】
不正利用検知AI
企業ごとにパーソナライズされた金融アドバイスAI
AIチャットボットの利活用
【利用しているツールや開発環境】
開発言語:Python/Typescript
機械学習・統計モデリング:scikit-learn/LightGBM/pandas/numpy etc.
クラウドプラットフォーム:Google Cloud Platform
分析基盤:BigQuery
アプリケーション
構成管理ツール:Terraform/Cloud Build
データモデリング:Dataform/dbt
データビジュアライゼーション:Metabase/Redash
その他:Docker/GitHub/Slack/Github Copilot/Cursor/Claude Code etc.
【参考情報】
▼Engineer Entrance Book - UPSIDER
【必須スキル】
実務上における日本語でのオーラルコミュニケーション経験2年程度
データ分析の実務経験
BigQuery/Cloud StorageなどGoogle Cloudを用いたデータ分析、初期基盤の構築、運用の経験
Pythonを用いた機械学習モデルの実装経験(scikit-learn/LightGBMなどの利用経験)
【歓迎スキル】
不正対策の領域でのデータサイエンス経験
金融機関、Fintech企業での就業経験
プロジェクトまたはチームリードの経験
LLM等の生成AIに関する知識、業務経験
【求める人材像】
UPSIDERのミッションに共感いただける方
ユーザーファーストの思考で仕様変更や設計改善などを自ら提案できる方
技術や手段よりも「ユーザーに価値を届けること」に喜びを感じられる方
リスペクトを持ち、困っている仲間に手を差し伸べられる方
ビジネスの成功に向けて、部署やチームを超えて他メンバーと積極的なコラボレーションができる方
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