融資・住宅ローン業界のデータサイエンティスト・データ分析・データアナリストの転職・求人情報

【仕事内容】・SQL、Python、Excelを使用したデータ取得・加工・集計のためのプログラム設計および実装・SQL、Python、Excel等によるツール・プログラムのメンテナンス・日次・月次でのデータ集計、帳票作成、関係部署への展開・審査はじめ関係部署とのデータ集計に関する要件の調整・審査精度向上および審査KPIにかかるデータ分析、施策の策定、取組・審査精度向上および基幹システムの審査関連機能に関する関係部署・外部ベンダー等との要件の調整・連携

【ミッション】「データとアルゴリズムが継続的に価値を生み出す仕組みを創る」 家賃滞納リスクを正確に予測し、デフォルトを最小化しつつ健全な住まい提供を支援すること。そして、最新AI技術を駆使して社内業務や顧客サービスを根本からアップデートし、そのプロセスを「AI-Ready」な状態へ昇華させることがミッションです。【具体的な業務内容】入社後は、基幹となる「予測モデル構築」、挑戦的な「生成AI活用」に加え、それらを支える「AI-Readyな基盤の整備」まで、一気通貫でプロジェクトをリードしていただきます。【主な業務】AI審査モデル（与信モデル）の高度化・実用化:入居申込者データ、外部信用情報、蓄積された支払い履歴等を用いた、高精度な家賃滞納確率予測モデル（スコアリングモデル）の開発モデル精度向上のための、オルタナティブデータ（非トラディショナルなデータ）の探索、活用検討、PoCの実施【生成AIを活用した業務変革・付加価値創出】Azure OpenAI Service (Azure Foundry) や Google Gemini 等を活用した、社内業務効率化（例：審査補助、社内ナレッジ検索）のためのAIエージェント開発B2C（入居者様）向けサービスのUXを向上させる、対話型AI機能等の企画・開発【AI-Ready】MLOps/LLMOpsの推進と分析環境の高度化:データエンジニアと連携し、開発したモデルが継続的に学習・デプロイ・監視されるパイプライン（MLOps/LLMOps）の設計・構築を主導する高品質な学習データを安定供給するためのデータ品質管理プロセスや、特徴量を管理するフィーチャーストアの導入を検討・推進し、組織全体のAI開発効率を底上げする【開発環境・使用ツール（例）】現在、Microsoft Azureを中心としたAI-Readyな分析基盤への移行・統合を進めています。言語: Python, SQLデータ基盤/DWH: Microsoft Fabric (Synapse Analytics, Data Factory等)ML/AIプラットフォーム: Azure Machine Learning (MLOps基盤として活用), Azure OpenAI ServiceBI: Power BI※状況に応じてGoogle Gemini等の他社サービスも比較検討・活用します【この仕事の魅力】「守り」と「攻め」の両輪:会社の利益に直結する堅実な「AI審査モデル構築（守り）」と、最先端の「生成AI活用によるサービス創出（攻め）」の両方に携われる、稀有なキャリアを築けますAI-Readyな組織を作る経験:単にモデルを作るだけでなく、MLOpsやデータガバナンスを含めた「AIが当たり前に使われる環境」そのものを設計・構築する経験が積めますFinTech×不動産×最新AIの最前線:レガシーな側面が残る不動産業界において、データとAIの力で業界構造の変革に挑戦する中心メンバーとして活躍できます裁量と成長環境:分析テーマの選定から技術選定まで大きな裁量があります。エンジニアやビジネスサイドと連携し、データサイエンス組織を牽引するリーダーとしての成長も期待できます