株式会社りそな銀行：24-44　【りそな銀行】（経験者）データサイエンティスト・クオンツ※りそなHD出向

会社名

株式会社りそな銀行

会社概要

りそなグループはりそな銀行、埼玉りそな銀行、関西みらい銀行・みなと銀行からなるグループ銀行です。国内の5大銀行グループの一角を占め、日本の商業銀行の中で唯一フルラインの信託業務を併営しています。ワンストップでの幅広いソリューション提供を通じ、お客さまから最も支持される金融サービスグループを目指しています。
「会社の将来を後継者に託したい」「豊かな老後生活を送りたい」。この国には、色々な想いが詰まっています。そんな想いを受け止め、りそなグル－プは業界の様々な常識を変えてきました。
2020年、2021年には持株会社・りそなホールディングスが２年連続銀行で唯一「デジタルトランスフォーメーション（DX）銘柄」に選出。「金融＋で、未来をプラスに。」りそなグループの挑戦は幅広いフィールドへと広がっています。

ポジション

24-44　【りそな銀行】（経験者）データサイエンティスト・クオンツ※りそなHD出向

仕事内容

【募集背景】
現在20代・40～50代という組織構成となっており、若手社員が多く在籍しています。今後チーム体制を強化していくにあたり、これまでの経験を活かしながら案件をリードしていただけるような存在やメンバーをサポートできる力を持った経験者の方に参画いただき、5年後10年後に続く組織基盤を共に築いていきたいと考えております。

＜所長　荒川研一について＞
日本金融・証券計量・工学学会　理事
中央大学大学院戦略経営研究科（ビジネススクール）　客員教授
社団法人　CRD協会　第三者モデル評価委員
・職務経験分野
　派生商品評価モデルの開発及び検証
　市場、信用、オペレーショナルリスク計測モデルの構築・開発
　信用スコアリングモデルの開発及び検証
　機械学習を用いたサービス・商品開発
・略歴
　1991 あさひ銀行入社　営業店、市場営業部を経験
　1997 経営管理部（現リスク統括部）
　2022 現職
・発表文献、実績
「AI を活用した金融の高度化に関するワークショップ報告書」
https://www.boj.or.jp/finsys/c_aft/data/aft190902c.pdf
「AIを活用した信用評価手法の現状とこれから」
https://www.boj.or.jp/finsys/c_aft/workshop/data/rel190215d2.pdf

【業務内容】
１）デリバティブ取引等金融商品の評価モデル構築
２）リスク計測モデルの構築・システム開発
３）与信審査モデルの構築
４）不正感知、顧客行動分析等ビッグデータを用いた予測モデルの構築
⇒取組例：機械学習を用いた住宅ローン審査モデル・法人オンラインレンディング審査モデルの構築、金融商品プライシングモデルの開発　等多数
・業務の進め方に関しては事業部門とのコミュニケーションをとりながら業務を進めていただきます。データを通じて事業部門が抱える課題解決を経験できたり、またグループ内のIT関連部署ともコミュニケーションを取って、データ分析／利活用に関する動向調、技術検証等にも携われるなど、やりがいを感じていただける環境です。

【お任せしたい職務内容】
・機械学習を用いた審査モデル等の構築、検証
・リスク計測システムの開発及び検証
・メンバーの数式展開やプログラミングの1次チェックやサポートなどのマネジメント業務全般

【入社後の働き方】
入社後はご経験に合わせて案件をお任せし、主担当として進捗管理や判断をリードしながら組織の中核的存在となっていただくことを想定しています。
加えて当部は若手社員（20～30代）が多く在籍しているため、これまでの経験を活かしてメンバーの指導や成果物の確認などの管理業務も担っていただくことを期待しております。
また、外部講師に依頼し部内勉強会を行っており、自身の知識のキャッチアップ機会が多くあります。

【テレワーク】
･テレワーク：週1~2回

業務の変更範囲
◆原則変更なし。ただし、本人の同意のある場合を除く

求める経験・スキル

【必須条件】
以下のいずれかの業務経験がある方（3～4年程度以上）
・デリバティブ取引等金融商品評価またはリスク計測モデル構築の経験がある方
・与信判断に関するスコアリングモデル構築の経験がある方
・ランダムフォレスト、ディープラーニング等の機械学習を用いたモデリングができる方
・C#、VB等を用いた金融商品プライシングの実装経験がある方

【歓迎条件】
メンバーマネジメントや育成のご経験をお持ちの方