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- 仕事内容
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・RBF向けのリスクスコアリングや収益予測モデルの構築‧改善‧運用
・財務データ（P/L、B/S、C/F、トランザクションデータ等）の分析とインサイト抽出
・ツリーベースの手法（Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting / LightGBM など）やロジスティック回帰 を活用したモデル開発
・MLflowを活用した実験管理‧モデルライフサイクル管理
・モデルの実験‧評価‧改善を行い、技術‧ビジネス両面でレポート作成
・エンジニアやアナリストと連携し、モデルを本番環境に組み込み、継続的にモニタリング
・金融モデリング、時系列予測、応用機械学習に関する最新知見のキャッチアップ - 必要経験
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・データサイエンスや機械学習の実務経験（特に金融、信用リスク、予測領域での経験）
・Python、SQL、機械学習ライブラリ（scikit-learn, LightGBM, XGBoostなど） の実務経験
・MLflowや類似ツールを使った実験管理やMLOpsの知識
・モデル評価やリスク評価に関する知識
・技術的な結果をビジネス言語に落とし込める説明力
・英語：ビジネスレベル（会議・レポート対応が可能）
・日本語：JLPT N2以上（社内外での業務遂行に支障がないレベル） - 予定年収
- 600万～1200万円
- 予定勤務地
- 東京都渋谷区
- 企業名
- 社名非公開 : レベニュー・ベースド・ ファイナンス（RBF）プラットフォームを開発するFintech企業
- 企業の特徴
- 起業家にレベニューベースドファイナンスという新しい資金調達の選択肢を提供するFintech企業。過去の売上から将来発生する売上を予測し、その売上を見合いに資金調達が出来るサービス。出資(株式)や融資(借入)といった従来の資金調達手段とは違う資金調達手法を利用することにより、株式保有率の希薄化を抑えたり、保証人/担保無しに資金調達が可能となる。
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- ご登録いただきましたら、キャリアミーティングにて担当者がご要望をお伺いし、より詳細な情報のご提供等、ご対応させていただきます。
- 上記企業との契約内容により、企業名を非公開とさせていただいております。
