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データモデルの検証や新しいデータモデルの仕様、設計、実装に関わる業務や、他のチームとの連携、データベース管理のベストプラクティスの実装、データベースの効率的な管理のための新しいツールの導入など、データ管理ポリシーとデータアーキテクチャの強化に貢献するポジションです。PythonやJavaをはじめとするソフトウェア開発経験や、TensorFlow、scikit-learn、PyTorch、Kerasなどの機械学習フレームワークの実装経験が求められます。

データ分析を活用したサービス企画や提案、データインフラの開発、データ分析文化の育成など、幅広い業務があります。Python/R/SQLを使用したデータ分析やLinuxコマンドの使用経験、統計/機械学習の基本知識、BIツールを使用したレポートやダッシュボードの作成経験などが必要です。楽天銀行内外の様々な部署との連携や、楽天グループや楽天カードとのデータ活用に関する協力も求められます。

データサイエンティストのポジションでは、統計や機械学習技術を活用して予測モデルを開発し、複雑なデータセットを分析してトレンドや洞察を特定します。また、非技術者に対しても複雑な分析結果を伝え、予測モデルのパフォーマンスを継続的にモニタリングし、改善します。GCP、Python、SQL、ETL、機械学習などの技術を使用し、国際的なチームで働く機会があります。

Fintech AIグループでは、データ分析、アルゴリズム設計、実装のバックグラウンドを持ち、上記の研究課題に取り組むリサーチャーを募集しています。プロジェクトの短中期の方向性を定義し、ビジネス、製品、エンジニアリングチームと調整しながら、研究問題を解決するアルゴリズムを設計し、適切に実装し、そのパフォーマンスを評価します。