◆募集背景
当社は「挑戦者を支える世界的な金融プラットフォームを創る」をミッションに掲げ、法人向け金融サービスを展開しています。
現在の課題として、少人数のチームで与信モデルやグロースモデルの開発から、機械学習エンジニアリングまでを兼務しており、本番環境での継続的なモデル開発や変更管理プロセスの標準化、機械学習インフラの強化が急務となっています。今後、みずほFGとの戦略的グループインによる共創や、将来的な海外展開、新規事業の推進を見据え、機械学習システムの基盤をより強固なものにする必要があります。
そこで、機械学習モデルの設計と改善に強みを持ち、本番運用を意識した基盤の構築や安定稼働を主導していただける機械学習エンジニアを新たに募集することになりました。

◆お任せしたい業務
当社では機械学習エンジニアを「AIを武器に変え、プロダクトの血流を支えるアーキテクト」と定義しており、信用のOSの実行に向けて以下を担っていただきます。

モデルを安定的かつ低レイテンシで本番環境へ実装するための構築
ビジネス要件を踏まえたモデルの精度や安定性の改善
学習/推論パイプラインの整備
モデルのAPI化および簡易的な自動化
再学習や性能劣化を意識した運用設計
本番運用を見据えた必要十分なMLOpsの導入
また、今後は独自の与信モデル開発の強化だけでなく、営業支援のレコメンドAIの開発、LLMなどを活用した新しい金融プロダクトの検討など、多岐にわたる挑戦を進めていく予定です。

◆本ポジションの魅力
単なる分析や検証にとどまらず、会社のコア競争力である金融インフラの進化を直接牽引できる点が最大の魅力です。具体的な魅力は以下の通りです。

・秒間数多の決済が走る大規模な本番環境で、機械学習モデルを安定稼働させる技術を追求できます
・モデルの設計から本番運用まで、ライフサイクルを一気通貫で経験しながら技術選定や設計に大きな裁量を持てます
・与信やレコメンドなど、事業の収益性とリスク管理に直結する非常に重要度の高い領域を主導できます
・企業活動の実態を高頻度かつ継続的に捉えられる、極めて価値の高い取引・決済データを活用した開発が可能です
・基盤設計やMLOpsにも深く関与し、モデルが継続的に価値を生み出す仕組み作りに取り組めます
PoCで終わらせることなく、プロダクトの血流としてリアルタイムに価値を提供し続けるシステムを自らの手で構築する、エンジニアとして非常に手応えの大きい環境です。

◆開発環境
開発言語：Python/Typescript
機械学習/統計モデリング：scikit-learn/LightGBM/pandas/numpy etc.
クラウドプラットフォーム：Google Cloud Platform
分析基盤：BigQuery
アプリケーション：Next.js/FastAPI
構成管理ツール：Terraform/Cloud Build
データモデリング：Dataform/dbt
データビジュアライゼーション：Metabase/Redash
その他：Docker/GitHub/Slack/Github Copilot/Cursor/Claude Code etc.

■必須条件
・Pythonを用いた機械学習モデルの実装経験(scikit-learn/LightGBMなどの利用経験)
・EDA〜特徴量設計〜モデル評価の実務経験
・ビジネス課題を機械学習として定式化した経験
・Docker/Kubernetes等のコンテナ技術、およびクラウド（AWS/GCP等）でのインフラ構築経験
・CI/CDパイプラインの構築や、本番環境でのモデルデプロイ/運用経験
・Claude CodeやCodex / Devin等を活用したAgentic Codingの実務経験

■求める人物像
・UPSIDERのミッションに共感いただける方
・不確実性のある環境でも、楽しみながら職務を遂行できる方
・ユーザーファーストの思考で仕様変更や設計改善などを自ら提案できる方
・共に働く仲間に対して、常にリスペクトを持って、接することができる方
・ビジネスの成功に向けて、部署やチームを超えて他メンバーと積極的なコラボレーションができる方

■歓迎要件
・与信、不正対策の領域でのデータサイエンス経験
・金融機関、Fintech企業での就業経験
・プロジェクトまたはチームリードの経験
・LLM等の生成AIに関する知識、業務経験
・大規模データ（BigQuery/Spark等）を扱うデータパイプラインの設計/構築経験
・低レイテンシが要求されるリアルタイム推論基盤の最適化経験