【データサイエンティスト】カードローンの与信分析、データ利活用推進

■配属部署：コンシューマーローン事業部／商品開発グループ

当グループは、カードローンの新規商品開発をはじめ、
与信・信用リスク分析や事業部内のデータ利活用推進など幅広い業務を担当しています。

■組織構成

コンシューマーローン事業部は4つのグループで構成されていて、
約30名の社員が所属しており、20代の人も多く活躍しています。

■職務内容

データ人材として個人向けカードローン業務の領域でさまざまなデータ分析・利活用案件に取り組んでいただきます。
関係部署やグループ会社など多くの人と密にコミュニケーションを取りながら自ら企画立案から案件実行までお任せします。

企画の施策効果を数字として実感しやすい案件も多く、非常にやりがいのある仕事です。

■担当業務

主にカードローンの与信分析とデータ利活用推進を担当していただきます。

＜カードローンの与信分析＞
カードローン顧客の分析や与信モデルの開発・管理を行います。
商品の核となる審査業務の設計に深く携わることができます。

＜カードローン業務におけるデータ利活用推進＞
カードローン業務の領域におけるビジネス課題の解決を目的に、データ利活用案件の企画立案から分析設計、企画実行までお任せします。
統計・機械学習的手法を用いた分析や業務効率化など幅広い課題に対応していただきます。

（案件例）
・機械学習モデルを用いた新規顧客獲得の営業戦略支援
・機械学習モデルを用いた顧客督促業務の効率化支援
・他メンバーが事務に必要なデータ抽出やレポート・ダッシュボード作成の自動化　等

■特徴・魅力

カードローン事業は当社において拡大を続けている収益の柱の1つであり、社内でも注目度の高い事業です。
規模の大きさから他部やグループ会社等、多様な関係者と交流する機会が多く、スピード感ある事業の更なる高度化に大いに貢献することができます。

関わる業務内容の幅も広く、新規商材の核となるデータ分析案件からデータ利活用推進とさまざまな企画にチャレンジ・スキル習得できます。

また、当部は中途入社者も多く、皆さんそれぞれの分野で活躍しています。

・LINEヤフーやPayPayなどグループの多様・大量のデータを扱うことができる。
・与信／信用リスク管理領域でのデータ活用という経験や専門性を身に着けることができる。
・新規商品開発に関わるため、新しくチャレンジできる余白がたくさんある。
・グループ／PayPay銀行内の多様なバックグラウンド／スキルを持つ人材と交流することができる。
・本人のやる気次第で、担当領域に限らず広くチャレンジができ、スキルも習得できる環境。

■必須条件

・Pythonの実務経験1年以上
・データ分析経験（データ作成、統計モデル構築、効果検証、報告書の作成 等）
・業務遂行にあたり自分に不足している情報や技術について積極的に情報収集・吸収できる方

■歓迎条件

・コンサルティング業務経験（人と協業し課題設計から解決までの一連のプロセスを実行・達成し成果をあげた経験）
・金融機関等でローンもしくは信用リスク分析・検証、審査基準の作成等の業務に携わった経験もしくは知識がある方
・pythonを利用したデータ分析や機械学習の業務に携わった経験
・SAS、Access、その他のデータベースを使った、データ検索、集計等の経験