Want to know if this job is worth applying to?
渋谷区, 日本
Hybrid
2018年にサービスを開始してから約7年でユーザー数7300万人を突破したフィンテック企業であるPayPayは約50か国の国と地域から集まった多様なメンバーで構成されています。
OUR VISION IS UNLIMITED_
我々は自分たちの想像を超える未来を創るためにあえて明確なビジョンは必要ないと考えています。常にDay1であるスタンスを忘れずに、誰もが想像できないようなビジョン（未来）を実現していくのがPayPayです。
この壮大なビジョンに前向きに取り組み、他社に真似できない圧倒的なスピードでプロダクトを磨き上げ、日本のキャッシュレス決済、またそれを使用した金融ライフプラットフォームとしての普及を一気に推進することにプロフェッショナルとして情熱を持って取り組み、自ら課題発見し、周囲と協力して新しい価値創出を共に推進する仲間を募集します。
▼PayPay金融戦略本部の紹介
PayPayをNo1のFintech企業に。という全社のミッションを達成するため、PayPayアプリの上でお金にまつわるすべて（「つかう」以外に「ためる」「ふやす」「かりる」「そなえる」「かんりする」）のユースケースを創り上げていく実行部隊です。 スマホファーストな金融サービスのUIUXを発明していくことにもなりますので、大手金融機関での新規事業開発を経験されていた方や、海外での新規事業に携わっていた方、データ領域で専門性を持っている方など経験やスキル・視点は様々なメンバーで構成されています。現状の金融サービスをより良くしていきたいという強い情熱を持った人と一緒に働きたいと思っています。
◎組織構成：現在の金融戦略本部は20代後半～40代後半の総勢50名ほどで構成されております。部内に10名弱のデータアナリスト、データサイエンティストも所属しています。
▼関連コンテンツ
▼募集の背景
PayPayはNo1のFintech企業を目指し、新しい金融の在り方を世の中に発信していきます。
そのためには、AI・データ活用組織としての成熟も不可欠であると考えています。それは、今後の世界で全てのユーザーにより良い金融体験を提供するためにAI技術は必ず中心的な役割を果たすためです。
機械学習技術を活用したこれまでのプロジェクトの例として、2024年3月26日に提供を開始した「PayPay資金調達」があります。今後も、AI・データ関連技術を活用し、より良い、新しい金融体験を提供していきます。
しかしながら、ミッションクリティカルなシステムの中枢にAI技術を使うにあたって、AIシステムには多くの要件が求められます。ビジネス要件を満たし、機械学習タスクにおいて高いパフォーマンスを示すだけではなく、「お金」や「ユーザーデータ」を扱うシステムとして高い信頼性が求められます。特に、不確実性の高いAIシステムの信頼性を保証することはチャレンジングな課題です。MLOpsの実践をはじめとして、新しい金融事業を支えるAI・データ活用基盤の立ち上げと成熟化に熱意をもって取り組んでいただける方に来ていただきたいと考えています。
※入社時の所属部署は「金融戦略本部」になり、まずはそこでご活躍頂くことを想定していますが、その後のキャリアについてはご希望に合わせて検討させて頂きます。
▼具体的な業務内容
金融戦略本部におけるデータサイエンス・AIプロジェクトのPdMとして、以下の業務を担っていただきます。
ビジネスとエンジニアのブリッジング：
ビジネスサイドの要望を理解し、エンジニア・データサイエンティストとの期待値調整、役割整理、合意形成の推進 。要件定義およびプロジェクト設計DS/MLEが開発に集中できるよう、ビジネス要求定義書（BRD）を具体的なAIプロジェクトの仕様やシステムアーキテクチャ設計に翻訳。
プロジェクトマネジメント：
Merchant CreditやConsumer Creditにおけるプロジェクトの進捗管理とステークホルダーへのレポーティング 。
データ構造の最適化支援：
金融ドメインの制約を考慮しつつ、データ構造を理解した上でのシステム設計の支援。
▼本ポジションの魅力
プロダクトマネジメント経験：
Webサービスやアプリにおける、データやアルゴリズムを活用した機能の企画・開発・運用経験（3年以上）。
ビジネス翻訳能力：
抽象的なビジネス課題を、データ分析や機械学習で解決可能なタスクに落とし込むスキル。
ステークホルダーマネジメント：
エンジニア、データサイエンティスト、法務、コンプライアンス、ビジネス部門など、多岐にわたる部門間での調整・合意形成能力。
データリテラシー：
統計学、機械学習、データパイプラインの基礎知識（DS/MLEと技術的な議論ができるレベル）。
ドキュメンテーション能力：
BRD（ビジネス要求定義書）やPRD（プロダクト要求定義書）を、技術・ビジネス双方に齟齬なく作成できる能力。
分析実務経験：
SQLを用いたデータ抽出や、Python/R等を用いた基本的なデータ分析の実務経験。
システム開発の上流工程の経験：
要件定義・基本設計などに関する実務経験。
金融ドメインの知識：
銀行、クレジットカード、保険、貸付などの金融業務知識、および関連法令（割賦販売法、貸金業法等）への理解。
AIシステムのライフサイクル理解：
モデルのPoCから本番実装、精度モニタリング、再学習フロー（MLOps）に関する一連の流れの理解。
大規模ユーザー基盤での開発経験：
PayPayのような数千万ユーザー規模のトラフィックやデータを扱うプロダクトでの経験。
英語力：
ビジネスレベルの英語力（グローバルな開発チームとの連携を想定）。
土日祝日、年末年始および会社指定日
休暇（法定休暇および会社福利厚生）