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PayPayカード株式会社は、サービス開始からユーザー数7,500万人（2026年8月時点）を突破した「PayPay」の決済プラットフォームと融合させた形でこれまでのクレジットカード、クレジットサービスでは成し得なかったよりユーザーに身近で便利なフィンテックサービスを提供する為に2021年に誕生しました。 AIを含む最新技術とデータを駆使し、圧倒的なスピードでサービス開発と事業成長を実現します。 日本のキャッシュレス決済、またそれを使用した金融ライフプラットフォームとしての普及を一気に推進することにプロフェッショナルとして情熱を持って取り組み、ユーザーの為に新しい価値創出を共に推進する仲間を募集します。 審査企画本部は、データとデジタルテクノロジーによって事業・サービス・働き方の変革を推進し、各事業部と伴走しながら、データドリブンな意思決定を牽引する組織です。その中で審査分析部は、AIや機械学習を活用した高度な分析を通じて、審査領域の課題解決を担っています。データサイエンティストをはじめとする専門性の高いメンバーが在籍し、課題抽出からモデリング、業務実装、効果検証までを一貫して推進。数千万円規模の利益改善につながる案件も多く、分析成果が経営・事業成果に直結する環境です。 PayPayカードは「圧倒的No.1サービス」の実現に向け、グループ各社との連携を強化しながら事業拡大を進めています。こうした中、審査や債権回収領域における意思決定の高度化に向けて、機械学習モデルの構築にとどまらず、それらを本番環境で安全かつ迅速に稼働・運用させるための「MLOps / データエンジニアリング」のニーズが急速に高まっています。本ポジションでは、データサイエンスの成果をビジネス現場で「意味ある形」で活用できるよう、基盤整備・パイプライン構築・モデルの本番実装および運用を企画・リードしていただける方を募集します。

私たちは、人と同じ環境で作業可能なヒューマノイドロボットの開発を進めています。本ポジションでは、ヒューマノイド向けロボット基盤モデル（Vision-Language-Action）の開発を支えるMLOps基盤の設計・構築・運用を担当いただきます。実機から日々生成される映像・画像データや、モーター状態・電流・トルクなどの高頻度時系列データを活用しながら、ロボットの学習・評価・再学習を継続的に回しています。MLOpsエンジニアには、こうした大規模・多モーダルデータを扱うためのデータ基盤、学習基盤、評価基盤、デプロイ基盤を構築し、研究開発チームが高速に仮説検証できる環境を作ることを期待しています。単なるインフラ運用ではなく、「ロボットが学習し続ける仕組みそのもの」を作ることがミッションです。 役割・ミッション ヒューマノイドVLA開発のためのMLOpsアーキテクチャ設計 大規模・多モーダルデータを扱う学習基盤の開発・運用 学習・評価・デプロイ・再学習のループ循環構築 AI研究・ロボット実機チームが最短距離で試せる環境の構築

実機・テレオペから収集したデータの取り込み〜前処理〜学習データ化までのパイプライン構築・運用 VLA／模倣学習モデルの学習・評価・デプロイを自動化するML基盤（GPU実行環境、実験管理、CI/CD for ML）の構築 映像・時系列データを前提としたストレージ／データ管理の設計と、データ品質・欠損・異常の検知の仕組みづくり クラウド・オンプレGPU環境から実機側の推論環境までを含む実行基盤の整備とコスト・性能の最適化 VR/ARのデバイスを利用した遠隔テレオペ環境の構築 物理シミュレーター等を活用した自動評価システムの構築