【データ×B2B金融】オンライン完結型のクラウドファクタリングサービス【スタートアップ】機械学習エンジニア
OLTA株式会社は『データ×B2B金融』の領域で挑戦するFinTechスタートアップです。「あらゆる情報を信用に変え、あたらしい価値を創出する」をミッションに、中小企業向けのクラウドファクタリングサービス『OLTA』を運営しています。
『OLTA』はオンライン上で入金待ちの請求書を売却し、オフィスにいながら資金調達をすることができる新しいFinTechサービスです。国内に競合がいないサービスで、サービス開始からわずか2年で累計申し込み総額150億円を突破しています。
弊社には大企業出身のメンバーや、インターネットサービス企業出身のメンバーなど、金融系や非金融系メンバーがバランスよく集結。「Stay Gold」「Orchestration」「With Why」という3つのバリューに基づき、あらゆる意思決定をおこなっています。個性の強いメンバーたちとともに、あなたもチャレンジしてみませんか?
- 必須要件
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以下すべてのご経験をお持ちの方からのご応募をおまちしています!
・研究開発(画像処理,自然言語処理,機械学習,AIなど) 実務3年以上
・Python2, Python3 のいずれか 実務1年以上
- 歓迎要件
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・機械学習の実装やデータ分析の実務経験がある方
・コンピュータサイエンス、数学(統計など)、機械学習などの学術的バックグラウンドがある方
・AI系スタートアップや、メガベンチャーのR&Dチームでのデータ解析、モデル構築経験のある方 - 求める人物像
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・一定規模のスタートアップやメガベンチャーで機械学習プロジェクトの経験がある方
・機械学習の受託企業/SIer在籍で、プロダクト志向がつよく、自社サービスにかかわりたいエンジニアの方
・金融機関でクオンツアナリストの経験がある方 - 選考フロー
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paiza(コーディングテスト)
※選考フロー、面接回数は状況に応じて変更になる可能性があります
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カジュアル面談/通常面接(1~2回)
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内定
OLTAでは「あらゆる情報を信用に変え、あたらしい価値を創出する」をミッションに、中小企業が力を発揮できる社会の実現を目指しています。
今回は機械学習エンジニアとして、ビジネスサイド(リスク管理、オペレーション)と協業し、与信モデルの精度向上や審査効率化を担っていただく方を募集します。
◆具体的な業務
・ビジネスサイドとの協業、ビジネス上の課題の特定
・機械学習をもちいた、信用スコアリング、不正検知エンジンなどの開発、運用
・機械学習モデルの精度モニタリングと磨きこみ
まだまだ知名度が低いファクタリングというビジネスですが、実は国内中小企業向けのマーケットは3.3兆円にのぼり、海外では$590M調達のBlueVineなど先行サービスもあり、ファクタリングは中小企業の選択肢として広がっています。
しかし日本では旧態依然のやり方が残っているレガシー分野のひとつで、お手本となるUI/UXも少ない状況です。
金融系のサービスを提供している新旧の会社と協力しながら、新しいサービス・プロダクトをつくっていくことは、表からは見えづらい金融業界をハックしていくワクワク感があります。
また、ファクタリングをはじめ、弊社のプロダクトは明日にも資金繰りが悪化して倒産するかもしれない中小企業や、事業は好調でも業歴が浅いからという理由だけで銀行からお金が借りられないベンチャー企業などに対して、救いの手を差し伸べることができるため、社会的意義が非常に大きいと考えています。
テクノロジーを手段として、人に喜んでもらえる価値を生み出すことにやりがいを感じる方には最適な場所だと思います。
- 主な開発実績
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・クラウドファクタリング『OLTA』
・クラウド請求管理サービス『INVOY』 - 技術向上、教育体制
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書籍購入制度あり
- 支給マシン
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希望スペックPC購入(最新のMacBook Pro選択可)
- 開発支援ツール
- GitHub、Jenkins
- AI・データ分析
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BigQuery
- その他開発環境
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OLTAは、『OLTA』クラウドファクタリングやクラウド請求管理サービス『INVOY』に留まらず、今後もさまざまは新規事業を展開していきます。
そのため、お任せできることはたくさんある環境です。
また、金融系サービスであることから、レガシーな表現をどのように簡潔にかわりやすく伝えるか・どのような体験でプロダクトとユーザーをつなぐかなど、今までにないもを考える場面も多いです。
反面そこへのやりがいはとてもあり、新しいことへチャレンジすることを楽しめる方は特にマッチした環境です。
◆エンジニアの技術環境
言語:Python
インフラ:GCP, Kubernetes
データ分析:Google Colaboratory/Jupyter Notebook
データウェアハウス:BigQuery
BIツール:Metabase
フロントエンド:Vue.js, Nuxt.js
バックエンド:Django
データベース:PostgreSQL
バージョン管理: Github
CI/CD:Jenkins, Circle CI
コミュニケーションツール:Slack, Asana, esa
- 勤務地
- 東京都港区南青山一丁目15番41号 QCcube南青山115ビル 3階
- 給与(想定年収)
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700万 〜 1,000万円
(※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません)
- 勤務時間
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基本10:00〜19:00の実働8時間でのフレックス(コアタイム12:00〜16:00)
- 休日休暇
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・土日祝休み
・年末年始休暇
・入社時有給5日付与 - 諸手当
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・交通費全額支給
・近隣住宅手当(オフィスから3km以内に住んだ場合、月30,000円を支給) - 昇給・昇格
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昇給あり
- 保険
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社会保険完備
- 試用期間
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試用期間:3カ月(試用期間中は正式雇用時と同じ条件となります)
◆その他・福利厚生
・インフルエンザ等予防接種費用負担
・書籍購入制度
・オフィス内の受動喫煙対策あり(喫煙所あり)