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銀行系コンシューマーファイナンス会社でのリスク統括部 与信戦略セクション（与信戦略開発チーム）の求人
求人ID:1357102
募集継続中
転職求人情報
職種
リスク統括部 与信戦略セクション
ポジション
シニアアナリスト／アナリスト
年収イメージ
シニアアナリスト：600万円〜770万円 アナリスト：400万円〜600万円
仕事内容
・ビジネスの収益をシュミレーションし、お客さまへのご融資可否、ご融資金額を判断するロジックを作成
・お客さまの返済能力、信用力についてデータサイエンス（統計/AI）を用いてスコアモデル化
・マーケティング、債権回収、営業活動における各種データ・テクノロジーの活用
【主な業務内容】
●予測モデル開発
・機械学習アルゴリズムを用いた分類、回帰モデル等の開発（主に顧客の行動予測）
●最適化戦略開発
・数理最適化アルゴリズムを用いたビジネス戦略の開発
・融資額を決定する与信戦略
・債権回収アクションを決定する回収戦略
●レポーティング
・開発したスコアモデルや最適化戦略導入について関係部署や経営層への説明および承認取得の実施
●モニタリング業務
・スコアモデル、最適化戦略の精度のモニタリングと課題抽出と対策の検討
【その他開発環境や取り扱うデータ等】
●開発環境等
・OS：Windows ,Linux
・分析ツール:SAS,Python[JupyterLab] AWSに環境構築
・最適化ソルバー: Gurobi Optimizer
・コミュニケーション: Outlook ,Teams ,Backlog
・その他:LapTop端末、社用Iphone貸与
●取り扱うデータ
・顧客属性情報
・顧客信用情報（他社借入件数、借入額等）
・顧客取引情報（借入、返済等）
・顧客行動履歴情報
・他多数
●外部トレーニング
・SAS
・Python,機械学習等
・数理最適化
・Eラーニング(CAREERSHIP)等
●社内トレーニング
・アサインタスクに必要な知識と技術をインプットいたします
◆変更の範囲: 会社の定める業務。出向を命じられた際は、出向先が定める業務。
・お客さまの返済能力、信用力についてデータサイエンス（統計/AI）を用いてスコアモデル化
・マーケティング、債権回収、営業活動における各種データ・テクノロジーの活用
【主な業務内容】
●予測モデル開発
・機械学習アルゴリズムを用いた分類、回帰モデル等の開発（主に顧客の行動予測）
●最適化戦略開発
・数理最適化アルゴリズムを用いたビジネス戦略の開発
・融資額を決定する与信戦略
・債権回収アクションを決定する回収戦略
●レポーティング
・開発したスコアモデルや最適化戦略導入について関係部署や経営層への説明および承認取得の実施
●モニタリング業務
・スコアモデル、最適化戦略の精度のモニタリングと課題抽出と対策の検討
【その他開発環境や取り扱うデータ等】
●開発環境等
・OS：Windows ,Linux
・分析ツール:SAS,Python[JupyterLab] AWSに環境構築
・最適化ソルバー: Gurobi Optimizer
・コミュニケーション: Outlook ,Teams ,Backlog
・その他:LapTop端末、社用Iphone貸与
●取り扱うデータ
・顧客属性情報
・顧客信用情報（他社借入件数、借入額等）
・顧客取引情報（借入、返済等）
・顧客行動履歴情報
・他多数
●外部トレーニング
・SAS
・Python,機械学習等
・数理最適化
・Eラーニング(CAREERSHIP)等
●社内トレーニング
・アサインタスクに必要な知識と技術をインプットいたします
◆変更の範囲: 会社の定める業務。出向を命じられた際は、出向先が定める業務。
必要スキル
【必須のスキル/知識/経験】
・データハンドリングを伴う分析業務のご経験
・論理的な思考力、数理的能力
・分析結果を口頭、資料で明快に説明できるコミュニケーション能力
【あれば望ましいスキル/知識/経験】
・統計分析ソフト（SAS、Python、R、SQL等）の経験者
・データ分析、機械学習モデル開発、最適化モデル開発いずれかの経験者(実務経験尚可）
・データハンドリングを伴う分析業務のご経験
・論理的な思考力、数理的能力
・分析結果を口頭、資料で明快に説明できるコミュニケーション能力
【あれば望ましいスキル/知識/経験】
・統計分析ソフト（SAS、Python、R、SQL等）の経験者
・データ分析、機械学習モデル開発、最適化モデル開発いずれかの経験者(実務経験尚可）
就業場所
就業形態
正社員
企業名
銀行系コンシューマーファイナンス会社
企業概要
銀行系コンシューマーファイナンス会社
企業PR
業務カテゴリ
組織カテゴリ
備考
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