24-44　【りそな銀行】リスク統括部/【経験者】データサイエンティスト・クオンツ（生成AI等のモデル検証業務含む）※りそなHD出向

【募集背景】 ①金融イノベーション研究所には20代の若手社員割合が高い状況です。今後の組織基盤を強化するため、これまでの経験を活かして案件をリードしていただける方を募集しています。キャリア希望としてマネジメント層ではなくプロ人財として専門性を発揮し活躍したい方も歓迎します。 ②金利のある世界が到来し、お客様への新たなサービスやリスク管理の強化が必要となっています。また生成AIを使用したサービスの増加に伴い、データサイエンス分野で活躍いただける人財が必要な状況です。あわせてAI等のモデルの活用も拡大しており、データサイエンティスト・クオンツ業務に加えてモデルリスク検証業務を担える方もお待ちしております。 【配属部署】 金融イノベーション研究所（リスク統括部 金融テクノロジーグループ） ・人数：20名程度（クオンツチームとデータサイエンスチームそれぞれ約10名） ・年齢層：20代を中心に、40-50代まで幅広い人財が活躍中 ＜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 ・生成AI等のモデル検証業務 ・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。 【当部で働く魅力】 ・少数精鋭で業務を行っているからこそ業務は縦割りではなく、横断的に業務に従事でき、幅広い経験を積むことが可能です。 ・目先の案件だけでなく金融業界の10年先を見据え、りそな銀行としてどうあるべきかということをデータサイエンスやクオンツの観点から考える中長期的な業務にも携わることができます。 ・金融工学の分野において当社及び業界をリードしてきた実績がある所長の荒川のもとで、豊富な知識や経験を学び身に着けることが可能です。 ・キャリア希望として、マネジメント希望・プロ人財希望どちらの方も歓迎いたします。マネジメント希望であればプレイングマネージャーとしてご自身の業務を担当いただきつつ、経営層とのコミュニケーションから担当者のフォロー等を期待します。プロ人財希望であれば、知見を最大限に活かしていただきながら裁量を持ち案件内容・技術面において組織を牽引していただけるような動きを期待します。 【テレワーク】 ･テレワーク：週1~2回 ・残業：月20～40時間程度 【応募要件】 【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 【選考の流れ】 他ポジションとは異なる選考フローのため、下記ご確認お願いいたします。 書類選考（通過の場合は面接前までに適性検査①を受検いただきます） ↓ 1次面接＋実務試験（所要時間2時間/東京本社） ↓ 最終面接＋適性検査②（所要時間2時間/東京本社） ↓ 内定