会社名

三井住友カード株式会社

会社概要

三井住友フィナンシャルグループの戦略的事業会社として、高いブランド力と総合的なカード事業の展開力を活かし、幅広いニーズに合った決済・ファイナンスサービスを提供しています。
消費の多様化や企業のDX化によって、キャッシュレス決済は年々普及しています。
しかし、日本の個人消費市場でのキャッシュレス比率は、実は約4割。
まだまだ、未開拓の市場があるマーケットです。
キャッシュレスのパイオニアとして業界を牽引してきた三井住友カードは今後も
ブランドメッセージである「Have a good Cashless.」の思いをもとに、
決済ノウハウやキャッシュレスデータを活用して未開拓市場に挑戦しています。
■事業内容：クレジットカード業務、デビットカード・プリペイドカード・その他決済業務、ローン業務、保証業務、ギフトカード業務、その他付随業務

ポジション

AI/データサイエンスオープンポジション

仕事内容

どのポジションに応募すべきか判断に悩まれる方は、こちらのポジションからご応募ください。
エントリーいただいた内容を拝見し、経験/スキルに合ったポジションで選考を進めさせていただきます。
※複数ポジションの観点で面接を実施する可能性がございます。
※エントリー後、まずは書類選考を実施いたします。（オープンポジションは選考を約束するものではありません）

【職務内容例】
・ビジネス課題に対する分析・レポート作成・仮説検証
・機械学習による予測モデル構築と評価
・KPI設計やA/Bテストなどのデータドリブン施策支援
・LLM（GPT-4, Claude, Llama等）を用いたアプリ・PoC開発
・LangChain, RAG, ベクトルDBなどを用いた生成AIアーキテクチャの構築　など

【ポジション例】
・AIエンジニア
・データサイエンティスト

■本ポジションの魅力
・国内有数の決済データを活用できる環境：クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。
・ビジネスに直結する分析テーマ：マーケティング、クレジットカード事業の意思決定に近いポジションで課題を設定。分析結果が直接、施策や戦略に反映されます。
・専門性を活かせるフラットな組織文化：データサイエンティストが企画部門・システム部門と協働し、仮説提案から実装まで一気通貫で関与できる環境です。
・金融×AIのリアルな社会課題に挑戦：決済・金融領域における膨大なテキスト・数値データを扱い、会員対応、内部業務、リスク管理など、人とAIの協働を支える仕組みを開発します。
・生成AIを事業価値に変える先端プロジェクト：ChatGPT, Claude, LlaMAなどの最新LLMを活用し、実際に業務やサービスへ組み込むプロジェクトに携わります。技術検証だけでなく、“動くAI”を社会実装するフェーズに参加できます。
・LLM活用の全工程を経験できる環境：PoC企画からプロンプト設計、評価、チューニング、API化、運用まで一貫して担当。小規模精鋭チームで裁量を持ち、生成AIの可能性を広げることができます。
・自由な発想と新技術への探究を歓迎する文化：PoC提案や個人開発での挑戦も評価対象。OSSや論文発表など、技術的アウトプットにも積極的なエンジニアを歓迎します。

■募集背景
データを起点にした経営判断や施策立案の重要性が高まる中、三井住友カードでは「データドリブン経営」への転換を進めています。既に社内の各領域でデータ活用が進む一方、より深い分析・可視化・機械学習を通じて意思決定の精度を高めることが課題です。
そこで、統計的思考と分析技術を備え、ビジネス視点から提案ができるAI/データサイエンス人材を新たに募集します。生成AIを含む新しいアプローチにも積極的に取り組み、分析業務の進化を共に推進していただきます。

求める経験・スキル

【必須（MUST）】
下記のような経験/知識をお持ちの方
・Pythonによるデータ分析やAI/MLの開発経験（実務・研究いずれも可）
・Pandas, scikit-learnなど主要ライブラリの基本操作
・統計的仮説検定・回帰分析などの基礎知識
・可視化ツール（Tableau, matplotlib等）でのアウトプット作成経験
・LLM（例：OpenAI API, Claude, LlaMA等）の利用経験
・Transformersライブラリに関する基本的な理解
・プロンプト設計・LLMの出力評価に関する基礎知識

【歓迎（WANT）】
・例外を歓迎し、未来予測と現状適応を行き来し、対話を重んじ、決まってないこと、やったことがないことにワクワクできる、面白いほうを選択できる方
・課題の本質に真摯に向き合い、制約のある中でも、常に「どうやったらできるか」をマインドの中心に据え、行動主義とその結果の学びとともに、知識を作り出していく、そんなチームの中で、テクノロジーの偉大さ、重要性を忘れず、互いに切磋琢磨しながら、自らをきちんと「AIエンジニア」「データサイエンティスト」であると述べられる方