業務内容

• 与信モデルの開発・運用・改善を通じた事業成長への貢献
• 企画: 課題の発見と言語化、解決案の提示
• 評価設計: オフライン指標に加え、KPI・リスク指標・UXを含む評価設計
• 運用設計: ドリフト検知・性能劣化・不具合検知→恒久対策、SLO設計
• 技術意思決定: 解釈性 vs 性能、オンライン/バッチ、リアルタイム要件、ルールベース境界の決定
• モデル構築: データ分析・特徴量設計・推論/学習パイプライン整備・再現性・実験管理・品質保証
• プロダクト/ビジネス/法務/コンプラ等のステークホルダーを巻き込んだ合意形成と技術リード
• 次世代与信モデルの検討・開発
• チームメンバーへの技術的メンタリング

技術スタック

必須スキル

• scikit-learn, LightGBM, PyTorchを用いたMLモデル構築・MLプロダクト開発経験（3年以上）
• モニタリング設計・アラート運用・モデル更新フロー・障害対応を含むMLOps実務経験（1年以上）
• データベース/SQLの知識と分析・特徴量設計の経験（2年以上）
• 4名以上のチーム・プロジェクトのリーダー経験（設計レビュー・技術選定・メンタリングを含む）（2年以上）
• チーム内外のステークホルダーと円滑にコミュニケーションできる能力

歓迎スキル（該当する場合）

• 金融機関・Fintechでの就業経験
• AWS/GCP等クラウド環境でのデータ分析・開発経験
• 大規模言語モデル・基盤モデルの開発・運用経験
• Off-Policy Evaluation / Offline RLの開発・運用経験
• 機械学習・データサイエンス分野の査読論文の採択・発表経験

キャリア成長観点

• 巨大MAUを抱えるMercari/Merpayのエコシステムで、課題発見から実装・運用までを一気通貫で担当し、エンドツーエンドのオーナーシップと影響範囲を拡大できる点
• 金融領域の責任あるデータサイエンス・MLプロダクト開発に携わり、UX・品質・法務・コンプラを横断したリーダーシップと技術力を同時に鍛えられる点