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ビッグデータと機関投資家と新規事業とMLエンジニア

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on 2019/09/13

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ビッグデータと機関投資家と新規事業とMLエンジニア

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海外進出している
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辻中 仁士

・京大、日銀を経てFinatextグループへ ・日本酒と囲碁をこよなく愛する熱血漢 ・日銀を辞めてFinatextにジョインした経緯はこちら↓ 僕が日銀を辞めてベンチャーに行く理由 - 神田金融経済日報 http://masakyotwo.com/wordpress/quitboj/

片山 燎平

■学歴 大阪大学電子情報工学科で機械学習関連の研究室に所属。 専門は統計的因果推論。 ■NRI(System engineer) 卒業後、NRIに入社し不動産業界向けの部署に配属。 マンション仲介の契約管理システムのエンハンスを担当。 また、顧客DBに蓄積されたポータルサイトの履歴、対面営業のログ、契約情報といったビッグデータを活用した、顧客層客フローの最適化モデルの構築を担当。 ■Nowcast(Data scientist & Product manager) 事業開発の経験を積むためにNowcastに転職。 データサイエンティストとして、上場企業の売上予測モデルの構築や機関投資家の投資銘柄予測モデルの構築を担当。 現在は新規プロダクト開発のため、プロダクトの要件定義からデータウェアハウスの構築まで色んな仕事に挑戦中。

株式会社Finatextホールディングスのメンバー

・京大、日銀を経てFinatextグループへ ・日本酒と囲碁をこよなく愛する熱血漢 ・日銀を辞めてFinatextにジョインした経緯はこちら↓ 僕が日銀を辞めてベンチャーに行く理由 - 神田金融経済日報 http://masakyotwo.com/wordpress/quitboj/

なにをやっているのか

Finatext(フィナテキスト)グループは、“BtoBtoCモデル”を軸足に、生活に身近なサービスを提供するパートナー事業者様とそのユーザー様向けに、”オーダーメイド型”の金融サービスを開発・提供しています。また、そうした新しい金融サービスを柔軟に展開するためのクラウドインフラとデータ解析基盤を自社開発し、パートナー事業者様向けに提供しています。 ■Financial Service Infrastructure  ~金融サービスの「プライベートブランド」を展開するためのクラウドインフラ~ 通常、事業者が金融サービスを立ち上げるには、数億から数十億円規模の予算や年単位での準備期間、新たな専門人材の確保やシステム開発、必要なライセンスの取得など、多くの高いハードルが存在します。実質的に、ごく一部の大手企業しか独自の金融サービスを提供できないのが現状です。 “Financial Service Infrastructure”=「金融サービスのクラウドインフラ」は、証券や保険といった金融サービスを、事業者がその顧客に最適なかたちで提供することを可能にします。 従来と比べて劇的に低コストな初期費用、従量課金の運用費用、短期間での開発、および拡張性のあるシステム設計により、顧客が求める金融サービスを小さく始めて継続的に改良していくことができます。 ■Data Analytics Platform  ~データドリブンなインサイトで顧客体験や意思決定をサポート~ POSデータやクレジットカードなどの決済データ、ニュースやSNS投稿のテキストデータといった、これまで投資判断には使われてこなかったデータ「オルタナティブデータ」を活用することで、顧客や企業、経済の状態がより一層タイムリーに解像度高くわかるようになります。 私たちはこの「オルタナティブデータ」を解析し、そこから導き出される企業や経済のインサイトを投資家に提供することで、迅速で最適な意思決定をサポートしています。 また、これらのデータや解析ノウハウを、自社サービスや事業者向けサービスにおける1to1マーケティングやユーザー体験向上に活用しています。 こうした事業を、パートナー事業者と共に新しい金融サービスを開発する株式会社Finatext、オルタナティブデータ解析の株式会社ナウキャスト、証券ビジネスプラットフォームを提供する株式会社スマートプラス、次世代型デジタル保険のスマートプラス少額短期保険株式会社と共に展開しています。
証券や保険といった金融ドメインに詳しいメンバーとエンジニアが一緒になり、プロダクト開発を進めます。
自席でも集中して開発できる環境です。
創業社長もインターンも、一緒になって議論します。
月に一度のカジュアルなオフィスパーティの場でも、ついつい話し込んでしまうようです。
「金融を“サービス”として再発明する」というミッションに共感した仲間が集まっています。
コミュニティ型株取引アプリ「STREAM」では、ユーザーコミュニティも運営しています。

なにをやっているのか

証券や保険といった金融ドメインに詳しいメンバーとエンジニアが一緒になり、プロダクト開発を進めます。

自席でも集中して開発できる環境です。

Finatext(フィナテキスト)グループは、“BtoBtoCモデル”を軸足に、生活に身近なサービスを提供するパートナー事業者様とそのユーザー様向けに、”オーダーメイド型”の金融サービスを開発・提供しています。また、そうした新しい金融サービスを柔軟に展開するためのクラウドインフラとデータ解析基盤を自社開発し、パートナー事業者様向けに提供しています。 ■Financial Service Infrastructure  ~金融サービスの「プライベートブランド」を展開するためのクラウドインフラ~ 通常、事業者が金融サービスを立ち上げるには、数億から数十億円規模の予算や年単位での準備期間、新たな専門人材の確保やシステム開発、必要なライセンスの取得など、多くの高いハードルが存在します。実質的に、ごく一部の大手企業しか独自の金融サービスを提供できないのが現状です。 “Financial Service Infrastructure”=「金融サービスのクラウドインフラ」は、証券や保険といった金融サービスを、事業者がその顧客に最適なかたちで提供することを可能にします。 従来と比べて劇的に低コストな初期費用、従量課金の運用費用、短期間での開発、および拡張性のあるシステム設計により、顧客が求める金融サービスを小さく始めて継続的に改良していくことができます。 ■Data Analytics Platform  ~データドリブンなインサイトで顧客体験や意思決定をサポート~ POSデータやクレジットカードなどの決済データ、ニュースやSNS投稿のテキストデータといった、これまで投資判断には使われてこなかったデータ「オルタナティブデータ」を活用することで、顧客や企業、経済の状態がより一層タイムリーに解像度高くわかるようになります。 私たちはこの「オルタナティブデータ」を解析し、そこから導き出される企業や経済のインサイトを投資家に提供することで、迅速で最適な意思決定をサポートしています。 また、これらのデータや解析ノウハウを、自社サービスや事業者向けサービスにおける1to1マーケティングやユーザー体験向上に活用しています。 こうした事業を、パートナー事業者と共に新しい金融サービスを開発する株式会社Finatext、オルタナティブデータ解析の株式会社ナウキャスト、証券ビジネスプラットフォームを提供する株式会社スマートプラス、次世代型デジタル保険のスマートプラス少額短期保険株式会社と共に展開しています。

なぜやるのか

「金融を“サービス”として再発明する」というミッションに共感した仲間が集まっています。

コミュニティ型株取引アプリ「STREAM」では、ユーザーコミュニティも運営しています。

ミッションは、「金融を“サービス”として再発明する」。 本来、金融サービスは人々の生活を下支えする存在だと、私たちは考えています。 しかし、現在は一部の人しかその便益を享受できておらず、金融サービスはその社会的役割を果たしきれていません。 私たちは、その原因は金融サービスを提供する側にあると考えています。 金融業界の複雑なビジネスモデル、独特のシステムや法規制が、顧客側の利便性を最優先に考えたサービス開発を阻んでいるのです。 Finatextグループは、当グループが有するデジタル技術とデータ解析力を最大限に活用し、自社の顧客を深く理解している事業者や既存の金融機関との協業を通して、顧客の視点に立った金融サービスを追求します。 そして金融を“サービス”として再発明し、「誰もが金融サービスを当たり前に使いこなすことができる社会」の実現を目指します。

どうやっているのか

創業社長もインターンも、一緒になって議論します。

月に一度のカジュアルなオフィスパーティの場でも、ついつい話し込んでしまうようです。

Finatextグループでは、メンバーの担当業務を固定する部署や役職名がなく、上司や部下といった階層もありません(※)。 当然、お互いを役職で呼び合うこともありません。例えば、代表取締役の林は「林さん」「良太さん」と呼ばれています(創業メンバーからは「良太」とも)。 自分と他人の仕事の境目を固定化せず、各人が自律的に他のメンバーとも協力して業務をドライブすることを是としています。 ただし、階層が無いからといって皆が「平等」というわけではありません。 プロジェクトチーム内では、各メンバーの持つ影響力やスキルに基づき流動的で自然発生的な階層が発生します。 影響力やスキルの高い者が、意思決定において自然とリーダー的な役割を果たすようになるのです。 また、会社に関する全ての情報は原則全社員に開示されます(給与やプライバシー情報は除く)。重要な意思決定は「フォーラム」と呼ばれる全てのメンバーに参加権がある会議で決定されます。 これにより、部門間の無用な争いや調整が起こることを防ぎ、メンバー全員の力を「成果」の最大化に注ぐことができると考えています。 Finatextグループの組織運営の考え方については、CFO伊藤のnoteもご覧ください。  新しい組織のカタチを考える―ティール組織の実践と考察  https://note.com/110_110_110/n/n2ae5703b863b ※証券業務を扱う株式会社スマートプラスを除く。

こんなことやります

<業務内容> (Finatextグループとして採用し、ナウキャストへ出向していただく可能性がございます) ・POSデータ、クレジットカードデータ、ポイントカードデータといった消費購買データのEDA※1、レポーティング業務。また、成果物のプロダクトへのデプロイ、運用業務。 ・上場企業の売上予測モデル、変化点検知モデルなどの統計モデルの構築、評価、プロダクトへのデプロイ業務。また、それにまつわるリサーチ業務。 ・ビッグデータを保有する国内大企業や、海外のヘッジファンドとのPoC案件。 ※1: Exploratory Data Analysisの略称 具体的には以下のような経験、スキルを得ることができます。 <得られる経験/スキル> ・データ分析の実務経験、スキル。 ・ 構築したモデルをプロダクトにデプロイし、運用、改善する経験。 ・JCBやCCCなどの日本でもアクセスの難しいデータを分析する経験。 ・個別株式投資に関する知識。 MLエンジニアとして以下の様な人を探しています。金融の専門家が多数在籍していますので、金融に関する知識は入社後身につけることが可能です。 <必須スキル・経験> ・Pythonを用いたデータ分析の実務経験。 ・Pythonを用いて前処理、EDA、モデリング、評価といったデータ分析のフローを1人で行える能力。 ・Python等の機械学習モデル関連のライブラリの中身を理解し、適切に活用することができる能力。 ・技術の継続的キャッチアップが苦にならない知的好奇心。 ・日常会話レベルの日本語能力。 <歓迎スキル・経験> ・数学系、物理系、情報系,計量経済等,数理的背景のある学問の修士号・博士号。 ・統計学/機械学習のスキルを示す資格(Coursera,統計検定など)。 ・クラウドを用いた開発経験(AWS,GCPなど) ・データ分析コンペティションにおける入賞実績(Kaggleなど) ・ソフトウェア開発の実務経験 ・ビジネスレベルの英会話能力 <求める人物像> ・自発性と好奇心があり、新しい技術の採用を積極的に推進できる人 ・前向きな姿勢と自らアイディアをだして責任を持ったアクションを起こせる人 ・会社やチームの方向性に共感し、それに向かって挑戦する意欲や自己成長意識の高い人 ・地道な分析も途中で投げ出さずに完遂しようとする気概のある人 ・自分の意見や自分の独自のやり方等をしっかり持っていて既存のエンジニアと刺激しあいながら仕事ができそうな人 ・サービスの高度化/差別化のドライバーとなるアルゴリズムや運用モデルなどを楽しみながら考えたり開発したり出来る人 <開発環境> ・言語:Python 3.x ・開発環境:Linux / Docker / AWS ・技術キーワード(媒体によって適宜追加) #Python #SQL #機械学習 #自然言語処理 #AWS #Athena #金融工学
3人がこの募集を応援しています

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話を聞きに行くステップ

  1. 応募する「話を聞きに行きたい」から応募
  2. 会社からの返信を待つ
  3. 話す日程を決める
  4. 話を聞きに行く
募集の特徴
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会社情報

2013/12に設立

220人のメンバー

  • 3000万円以上の資金を調達済み/
  • 海外進出している/
  • 1億円以上の資金を調達済み/