Tiger Analyticsは、組織が複雑なデータを実践的なビジネス上の意思決定へと結び付けられるよう支援する、AIおよびアナリティクスのコンサルティング企業です。データ戦略、機械学習、AIエンジニアリング、ビジネスインテリジェンスにわたるサービスを提供し、日々の業務やより広範なデジタルトランスフォーメーションの取り組みにアナリティクスを組み込むことに注力しています。医療、物流、マーケティング、消費財、金融などの業界で事業を展開し、クラウド技術やMicrosoft、Google Cloud、AWSなどのプロバイダーとのパートナーシップを活用して、データドリブンなソリューションの開発と拡張を支援しています。
シニアデータサイエンティスト（銀行・金融サービス）
Tiger Analyticsの銀行・金融サービスの顧客向けに、機械学習モデルと予測モデルを構築します。 金融分野の課題を、拡張性のあるAI・機械学習ソリューションへとつなげます。
仕事内容
- 金融予測、信用・リスク、不正検知、顧客セグメンテーション向けの機械学習モデルと統計モデルを開発・最適化します。
- データ準備、特徴量エンジニアリング、モデルの学習と評価を行う、本番運用可能なPythonコードを作成します。
- ビジネス関係者、プロダクトマネージャー、エンジニアと連携してニーズを明確にし、データに基づくソリューションを提供します。
- MLOpsチームやクラウドチームと協力し、モデルをプロトタイプから拡張可能な本番環境へ移行します。
- モデルの性能と経時的なドリフトを監視します。
- 分析結果、ビジネスへの影響、技術的な手法を技術チームやビジネスリーダーに説明します。
- 全社的なAI導入、クラウドネイティブなデータモダナイゼーション、測定可能な事業成果に関する戦略的な取り組みを主導します。
- 各地域のAI、データ、エンジニアリング、コンサルティングの各チームと連携してソリューションを提供し、戦略的な顧客パートナーシップを強化します。
応募要件
- データサイエンス、高度分析、または機械学習の分野で6～10年の経験。
- 銀行または金融サービス分野での実務経験。消費者向け銀行業務、リスク分析、不正防止、ウェルスマネジメント、信用モデリングなどが該当します。
- Pandas、NumPy、Scikit-Learn、XGBoost、TensorFlow、PyTorchなど、Pythonとその科学計算エコシステムを実務で扱えること。
- 開発ライフサイクル全体を通じて、複雑なAI・機械学習モデルを設計・構築した経験。
- 高いSQLスキル。
- 大規模な構造化データおよび非構造化データを扱った経験。
- コンピューターサイエンス、データサイエンス、統計学、応用数学、工学、または関連する定量分野の学士号または修士号。
福利厚生
- 医療保険
- 歯科保険
- 眼科保険
- 退職年金口座
- 長期障害補償
- 短期障害補償
- 生命保険
- HSA/FSA口座（米国）
- 裁量休暇
- 継続的な学習とAIスキル向上
- 新興技術に実践的に携わる機会
- 生成AI、エージェント型AI、次世代データプラットフォームの専門性を高める機会
- キャリア開発の機会
- 高い個人責任
- 雇用機会均等
