機械学習・AI・データ基盤エンジニア 正社員 銀行・労金・信金・信組の求人情報・お仕事一覧

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【業務内容】 ■AIアルゴリズムの開発 ■データサイエンス、システム開発 事業内容・業種 銀行

【職務内容】 同社のデータサイエンティストとしてご活躍いただきます。 【具体的には】 グループ内の多彩な事業部門が保有する豊富なデータを活用して、経営課題・業務課題を解決するためのデータサイエンス領域の一連の業務を担当するポジションです。 ■事業部門におけるデータ利活用に係る課題抽出／設定、事業部門が保有するデータ（数値データ／テキストデータ等）を活用した課題解決方法の考案 ■ビジネスプロセスにおけるデータ整備（データの収集／蓄積／前処理）の支援 ■データ分析実施（データマイニング、数理モデリングによる統計分析／最適化／予測等）、データ分析結果のレポーティング ■データ活用に関するコンサルティング提供／施策（マーケティング、業務効率化等）への落し込み ■定常的なレポート作成も含め、データ可視化を通じたビジネスプロセスにおけるデータ活用（BIツール活用）支援 ■データ利活用に関するビジネスニーズを分析基盤で解決するための基盤設計 事業内容・業種 銀行

【職務内容】 同社のインフラエンジニアとしてご活躍いただきます。 【具体的には】 DXを支えるために、クラウドネイティブの安定したアプリケーション（Web、アプリ等）の運用・改善、開発を支えるクラウドインフラを担当するポジションです（クラウドインフラ、DevOps）。また、機械学習案件の基盤整備をデータエンジニアと共に進めていきます。データ分析基盤構築・運用（主にモデルの精度を維持するための統合管理）を担当し、データサイエンティストが優れたモデルを作ることに注力できるよう支援します（MLOps）。 ■ミドルウェアバージョンアップ対応 ■アプリケーション改修対応 ■ミドル/バックエンドのパフォーマンスチューニング ■運用・開発改善を目的とした新規システムのアーキテクチャ設計及び構築支援 ■デプロイ、テスト環境、CI環境、開発環境改善 ■エンジニアへの技術的な支援 ■Ansible等を用いたミドルの構成管理 ■データサイエンティスト/エンジニアと連携して、より早くデプロイするための環境構築 ■データを統合的に扱えるよう、データエンジニアと連携した、DL/DWH/DMの設計、拡張、運用 ■各データソースとDWH間を効率的に連携させるためのデータ連携の設計・開発　構築した各種モデルのモニタリング 【魅力】 銀行・信託・不動産という多様な事業から構成された信託ならではのユニークなビジネス/データからの新規ビジネスや新たな価値創出の経験 テクノロジーを使い金融/信託という安全性（先端セキュリティ）と利便性（高度化）の両立を目指す、高度なレベルでのDXチャレンジ経験 事業内容・業種 銀行

【職務内容】 主に法人のお客さまと与信取引を行うために必要な、与信審査・管理、信用リスク管理・計測、環境社会リスク管理業務に関するシステムの企画・設計・開発・運用、上記業務の高度化・効率化に向けてAI等を用いたモデル開発などに携わっていただきます。 【具体的には】 ■与信審査・管理、信用リスク管理システムの企画立案、要求定義、発注、要件定義・基本設計（外部設計）への参加、ユーザー受入テスト実施、リリース準備・業務展開 ■バーゼル規制などの見直しに伴う信用リスクアセット計測システムの企画・開発 ■Financed Emission（FE）計測自動化等、環境社会リスク管理システムの企画・開発 ■与信審査・実行する迄の業務を抜本的に効率化するBPR（ビジネスプロセスリエンジニアリング）・DX（デジタルトランスフォーメーション）の企画立案 ■お客さまの定量的・定性的なデータからその後の業績悪化の蓋然性を予測するAIモデルの開発 ■生成AI、大規模言語モデル（LLM）を用いた業務効率化の企画立案 【特徴】 ・お客さまへの貸金等、銀行取引に関わる信用リスク評価・管理を専担的に行う部署で、信用リスク評価・管理、データ集計・分析に関する専門性を高めることができます。 ・信用リスクは商業銀行のコアで、エクスポージャーの観点でも極めて重要なリスクと言えます。一方で、専門人材は不足しており、希少価値の高い専門性を身につけることができます。 ・G-SIFIsの一角である総合金融グループのリスク管理部門のスタッフとして、銀行にとどまらず、グループ各社や海外各地域拠点での信用リスク関連業務をリードすることができます。 【募集背景】 ・SMBCグループは、多くのお客さまにグローバルベースで総合的な金融サービスを提供する商業銀行グループです。「先進性」「スピード」「提案・解決力」を強みとし、「最高の信頼を通じて、お客さま・社会とともに発展するグローバルソリューションプロバイダー」を目指しチャレンジを続けています。 ・SMBCグループでは、2023年度から新中期経営計画「Plan for Fulfilled Growth」を策定し、リスク分析力・リスクコントロール力の向上といった経営基盤の格段の強化に注力しています。 ・不透明な環境下、レジリエントを強化しつつ、リスクをしっかり見極めた上で、スマートなリスクテイクを実現すべく、信用リスク管理体制、データガバナンス、システムの強化を図っています。 ・信用リスクの分析業務やそれを支えるシステム体制整備に関わる業務が急増しており、システム企画やモデル開発スキルを持つ人材を募集するものとなります。 【想定されるキャリアパス】 ■国内外/グループ会社のリスク管理部署、監査部署、システム開発部署 ■部門統括部等の本店各部 ■デジタル関連の企画部署 事業内容・業種 銀行

【仕事内容】 ■IT統括部での社内SE業務、システム運用管理業務、デジタル基盤開発業務に携わって頂きます。地方創生における地域金融機関としての役割を果たすべく、地域経済活動の基盤として地銀システムの安定的運用とサービス提供を担う人材として、運用管理と品質管理分野における経験豊富な人材を募集するもの。 【IT統括部】 ①社内SE業務：金融機関の勘定系システム、情報系システム、基盤、ネットワーク等、PM/システム開発に関する業務をご担当頂きます。 ②システム運用管理担当者 ・運用実務の担当者であるオペレーターの業務管理 ・システム運用における改善・品質向上における起案、実行 ・システム機器等の現物管理 ・協力会社等の人員管理 ③システム品質強化管理担当者 ・システム基本設計工程におけるシステム基盤・通信・業務アプリケーションの設計品質確保のための検証、指導 ・総合テスト計画、実施内容の適切性検証、指導と稼動品質確保状況評価、リカバリープランの策定等 ・システムスタート、各リスクイベント時のリスク発生時の軽減対策、及び予防施策の策定実施 ・発生障害、インシデントの原因傾向分析に基づく予防策策定、及び実施等 ④デジタル基盤開発担当者 ・銀行内情報系開発、案件対応 ・デジタル技術を活用して、行内で抱える業務課題の解決をサポート ※デジタル技術：データベース開発、統計、ＡＩ（機械学習・ディープラーニング）等 役割 ・データを駆使できる環境の構築 ・営業店・本部が活用し易いデータベースの整備 ・ オープンＡＰＩ等で入手する新たなデータと非構造化データの蓄積と活用 ・ アプリ等の開発によるＩＴベース業務運営の改善・効率化 ・先端技術動向を踏まえたシステム対応 ・ベンダー・コンサル等から提案されるＡＩ案件の技術検証 ・ＡＩの実装により効率化・高度化等が期待される業務課題の研究・開発 例）見込先自動抽出、自然言語分類、画像認識技術等 事業内容・業種 銀行

23-72【りそな銀行】データ分析／モデル管理・構築業務　（マネーローンダリング金融犯罪対策業務） 【お任せしたい職務内容】 ■マネーローンダリングおよびテロ資金供与、金融犯罪に対する対応体制の高度化を目指し、ＩＴシステムのデータ利活用について、企画立案・実行を行っていただきます。なお、同社グループでは、当該分野では共通のＩＴシステム及びポリシーを構築しているため、りそな銀行だけでなく、グループ各社およびそのお客さまにも関わる仕事となります。 ＜具体的な業務内容＞ ■ＡＭＬに関する各種モデルの新規構築（ＡＩ・機械学習等統計数理モデルなど） ■ＡＭＬ業務の既存モデルの管理（データ調査・リスクファクター分析・パラメーターチューニング・業務影響確認など） ■「厳格な顧客管理（ＥＤＤ）」に関するリスク評価・低減策の実行（ネットワーク分析・ハイリスク先のデータ収集など） ■ＡＭＬに関する各種リスク分析・レポート、経営層への課題提言　等 ※各種モデルの構築は外部ベンダー、コンサルティング会社と協業しながら構築を行っております。 ※このポジションで活用している「AIスコアリング」について AIスコアリングはこの業務の高度化・効率化を狙っており、過去の調査結果を学習させたAIモデルを活用し、アラートに対して「届出確率スコア」を理由と共に付与できるモデルです。届出確率は該当する取引に関して、当局への届け出が必要になる確率を表すもの。米SAS InstituteのAML/金融犯罪ソリューション「Financial Crimes Analytics」を利用しています。最先端のテクノロジーに携わりたい方は大歓迎です！ 【本ポジションの魅力】 ■マネーローンダリングおよびテロ資金供与に関する対策を講じる上で必要不可欠なポジションとなります。全社的にも注目度が高く、かつ社会貢献性の高い業務を担うため非常にやりがいのある業務を一から担当することができます。 ■ＡＭＬ各種モデルの新規構築、再構築や最適化の業務にあたり、常に社会情勢の変化やお客様動向の変化などをキャッチアップしながら全社のAＭＬ対策に貢献することができます。 ■データ分析経験がない方でも分析ツールの使用経験や一定の知識がある方であれば、大歓迎です！社内にて分析方法などの教育体制も整っております。 事業内容・業種 銀行

【職務内容】 同社のデータエンジニアとしてご活躍いただきます。 データ、コンテンツの利活用に向けたシステムの設計・開発・保守運用、顧客体験設計からのUXデザイン、PDCAの推進を行うことで、SMTG全体のビジネスを成功に導く支援をします。 【具体的には】 グループにおけるDX・データ利活用を支えるデータ分析基盤の設計・構築・運用全般を担当するポジションです。工程によって、データサイエンティストと適宜連携を図って業務に取り組んでいただくことになります。 ■データアーキテクチャ・クラウド・分散処理基盤等データエンジニアリングの技術を駆使して、利用者の用途や活用目的・セキュリティ要件に応じた環境の構築 ■データパイプラインの維持 事業内容・業種 銀行

【職務内容】 みずほフィナンシャルグループ全体を対象としたAIによるデジタルトランスフォーメーションの仕組みづくりやプロジェクト推進を担っていただく、「AI活用に関する全体戦略や基盤の企画・設計 兼 プロジェクトマネージャー」としてのポジション。 その活動を通じて、企業全体のビジネス価値と競争力を高める役割を果たします。 事業内容・業種 銀行

【職務内容】 主に法人のお客さまと与信取引を行うために必要な、与信審査・管理、信用リスク管理・計測、環境社会リスク管理業務に関するシステムの企画・設計・開発・運用、上記業務の高度化・効率化に向けてAI等を用いたモデル開発などに携わっていただきます。 【具体的には】 ■与信審査・管理、信用リスク管理システムの企画立案、要求定義、発注、要件定義・基本設計（外部設計）への参加、ユーザー受入テスト実施、リリース準備・業務展開 ■バーゼル規制などの見直しに伴う信用リスクアセット計測システムの企画・開発 ■Financed Emission（FE）計測自動化等、環境社会リスク管理システムの企画・開発 ■与信審査・実行する迄の業務を抜本的に効率化するBPR（ビジネスプロセスリエンジニアリング）・DX（デジタルトランスフォーメーション）の企画立案 ■お客さまの定量的・定性的なデータからその後の業績悪化の蓋然性を予測するAIモデルの開発 ■生成AI、大規模言語モデル（LLM）を用いた業務効率化の企画立案 【特徴】 ・お客さまへの貸金等、銀行取引に関わる信用リスク評価・管理を専担的に行う部署で、信用リスク評価・管理、データ集計・分析に関する専門性を高めることができます。 ・信用リスクは商業銀行のコアで、エクスポージャーの観点でも極めて重要なリスクと言えます。一方で、専門人材は不足しており、希少価値の高い専門性を身につけることができます。 ・G-SIFIsの一角である総合金融グループのリスク管理部門のスタッフとして、銀行にとどまらず、グループ各社や海外各地域拠点での信用リスク関連業務をリードすることができます。 【募集背景】 ・SMBCグループは、多くのお客さまにグローバルベースで総合的な金融サービスを提供する商業銀行グループです。「先進性」「スピード」「提案・解決力」を強みとし、「最高の信頼を通じて、お客さま・社会とともに発展するグローバルソリューションプロバイダー」を目指しチャレンジを続けています。 ・SMBCグループでは、2023年度から新中期経営計画「Plan for Fulfilled Growth」を策定し、リスク分析力・リスクコントロール力の向上といった経営基盤の格段の強化に注力しています。 ・不透明な環境下、レジリエントを強化しつつ、リスクをしっかり見極めた上で、スマートなリスクテイクを実現すべく、信用リスク管理体制、データガバナンス、システムの強化を図っています。 ・信用リスクの分析業務やそれを支えるシステム体制整備に関わる業務が急増しており、システム企画やモデル開発スキルを持つ人材を募集するものとなります。 【想定されるキャリアパス】 ■国内外/グループ会社のリスク管理部署、監査部署、システム開発部署 ■部門統括部等の本店各部 ■デジタル関連の企画部署 事業内容・業種 銀行

【職務内容】 みずほフィナンシャルグループ全体を対象としたAIによるデジタルトランスフォーメーションに向けて特に技術面から仕組みづくり、開発の指揮・管理、個別課題の解決を担っていただくポジション 【具体的には】 チームメンバーや開発部隊と適切に連携しながら、以下の業務領域に対応 ■Azure Open AI Serviceなどの生成AI技術を用いて、社内から出てきたアイデアを検証するためのアジャイルPoC開発・実行・評価 ■顧客サービスの改善および新たなサービス開発のためのAIアプリケーションの設計、実装、テストを担当 ■クラウド開発環境の標準化（ツール、ライブラリ、等の選定） ■大規模言語モデルの選定、プライベートLLMのセットアップ、ファインチューニング、LLMOps ■大規模言語モデルの技術調査やAIチャットの開発、プロンプトエンジニアリング ■大規模言語モデルの運用に関わる問題の特定と解決策の提案・最適化 ■テストデータ生成、データクレンジング、データ加工　等 （ご参考） 具体的に現在当社内で進行中のプロジェクトや業務の一例は以下。 （実際の従事業務は、新規案件など以下と異なる可能性があります） ■AzureOpenAIを活用した初期的な技術検証（GPTはじめ様々なAIモデルやプラグインの活用） ■生成AIを活用した社内手続きの照会対応ツールや、稟議・提案書・レポートなどのドキュメント作成サポートツールのPoC（技術課題の解決） ■CoPilot for Microsoft 365や、ローコード/ノーコード開発ツールの試行利用と社内導入の検討 ■ファインチューニングを視野に入れた技術検証 事業内容・業種 銀行