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みんなの銀行のデータサイエンティストを募集!

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on 2020/08/14

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みんなの銀行のデータサイエンティストを募集!

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三浦 菜摘子

まったく新しい次世代のデジタルバンク『みんなの銀行』の人事・採用を担当しています。2021/05/28にサービス提供を開始しました! 発展途上の組織・カルチャーをもっとワクワクするものにすべく、挑戦中です。

株式会社福岡銀行のメンバー

まったく新しい次世代のデジタルバンク『みんなの銀行』の人事・採用を担当しています。2021/05/28にサービス提供を開始しました! 発展途上の組織・カルチャーをもっとワクワクするものにすべく、挑戦中です。

なにをやっているのか

2021/5/28、まったく新しい次世代銀行「デジタルバンク=みんなの銀行」のサービス提供を開始しました。 「デジタルバンク=みんなの銀行」が目指しているのは、商品、サービス、システム、業務プロセスのすべてをゼロベースから設計・構築することで、全く新しい商品や価値を提供できる銀行の在り方。 銀行自らが「銀行のリ・ディファイン(再定義)」に挑んでいます。 【弊社HP】 https://www.minna-no-ginko.com

なにをやっているのか

2021/5/28、まったく新しい次世代銀行「デジタルバンク=みんなの銀行」のサービス提供を開始しました。 「デジタルバンク=みんなの銀行」が目指しているのは、商品、サービス、システム、業務プロセスのすべてをゼロベースから設計・構築することで、全く新しい商品や価値を提供できる銀行の在り方。 銀行自らが「銀行のリ・ディファイン(再定義)」に挑んでいます。 【弊社HP】 https://www.minna-no-ginko.com

なぜやるのか

金融機関を取り巻く経営環境は、人口減少・少子高齢化の進行などの構造的課題に加え、異業種から金融業への新規参入も相次ぐなど、大きく変化しています。 またデジタル化が加速することでお客さまの行動の変化やニーズの更なる多様化が進んでいくことが想定されます。 みんなの銀行は、上記のような環境変化を大きな変革と成長の機会と捉え、デジタルネイティブ世代をターゲットに、デジタルを活用して、これまでにない全く新しい商品や価値を提供できる銀行の在り方を目指しています。

どうやっているのか

本プロジェクトの就業先は「ゼロバンク・デザインファクトリー株式会社(2019年5月設立)」もしくは「みんなの銀行設立準備株式会社(2019年8月設立)」となり、福岡銀行・ふくおかフィナンシャルグループ(FFG)の雇用となります。 銀行発のプロジェクトというと、銀行員が大半を占める堅い雰囲気なのでは、と思われるかもしれませんが、本プロジェクトはそうした既存の銀行から飛び出したベンチャー、スタートアップ的な組織であり、中途入社のデジタル領域のスペシャリストも数多く在籍しています。 その一方で、バックグラウンドにFFG・福岡銀行がいることで、ベンチャー、スタートアップ的な組織でありながらも、経営等に対する不安を持つことなく、新しい⾦融の模索にスピード感を持ってチャレンジすることに集中できる環境が整っています。 FFGの安定した基盤の上で、思いっきりチャレンジできる環境に飛び込んでみませんか?

こんなことやります

私どもは、従来の枠組みに捉われることなく、商品・サービス、システム、組織含めて全てを「ゼロベース」で設計する、“全く新しい”銀行(=デジタルバンク)のサービス提供を開始したばかりです。本プロジェクトのビジョンに共感し、持てる知見・スキルを最大限に発揮いただいて、ビジョンをカタチにしていきたいという志・気概を持った方を求めています。 【募集概要】 ■社内外のビッグ・データからお客様のインサイトを発見し、既存ビジネスの強化や、新ビジネスの創出に繋げることができる人財を募集しております。 ■社内の関連部署と協力して、社内の様々なデータの可視化、分析に加え、機械学習などを活用した予測、推論などのモデル開発を支援頂きます。また、社外のデータも活用し、さらに高度な分析や、新商品・サービスを生み出して頂きます。 【業務内容】 ■分析によるビジネス上の仮説検証、知識発見 ■レポーティングによる可視化、KPI報告 ■機械学習などを活用した与信モデル、ターゲティングモデルの開発、評価 ■分析結果やモデルのビジネスへの実装 ■行内外のデータ収集、基盤環境構築、運用 【必須スキル/要件】 ■本プロジェクト(Misson/Vision/Value)への共感 【推奨スキル/要件】 ■課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力 ■統計、情報処理、人工知能などの情報科学系の知恵を理解し、活用する力 ■データサイエンスを意味のある形として使えるように、実装、運用できるスキル 【歓迎スキル/要件】 ■統計・機械学習に関する分析モデル構築の知識、経験 ■データ分析環境・基盤の整備経験、大量データ(数万~数千万レコードのデータ)の処理経験 ■実務者としてデータ分析業務に従事した経験に加え、5名程度の分析技術者を配下に持ち、分析プロジェクト全体のディレクションを実施した経験 ■技術に加え、ビジネス志向を有する方
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