PayPay
Fintech
AI/データプロダクトマネージャー
Neural analysis suggests this role is
optimal for Mid+ candidates.
“AI / データプロダクトマネージャー at PayPay. Skills: AI, 機械学習, MLOps, プロダクトマネジメント, 金融サービス. AI・機械学習技術を活用しPayPayやグループ各社における金融サービスの開発を加速する. 機械学習を活用した金融サービスの製品化に向けて、社内のエンジニア・データサイエンティストのチームとともに開発を行う”
What You'll Achieve.
PayPayをNo1のFintech企業にする; 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; ユーザーにより良い金融体験を提供するためのサービス開発; AI活用組織のグロースに中心的立場で携わる
Industry & Context.
課題発見; 未知の問題に解を出す; 不確実性の高いAIシステムの信頼性を保証するチャレンジングな課題に取り組む
What They're Looking For.
Must Have
Pythonを利用した製品開発経験, パッケージ管理、テストツール、Linter等を用いたチーム開発経験, 要なデータ処理、機械学習ライブラリの利用経験, MLOpsに関する経験・知見, MLパイプラインのアーキテクチャ設計, ワークフローエンジンに関する知見、特にMLシステムのワークフロー管理の経験, クラウドサービスを利用した開発経験, 日本語でのコミュニケーションが可能であること(日常会話レベル以上)
Nice to Have
機械学習ライブラリ、OSSへのコントリビューション経験, 社内MLOps基盤の開発経験, 機械学習・データサイエンス関連分野での研究経験、または論文などの再現実装の経験, データサイエンス・コンピュータサイエンス関連分野での学位, ビジネス英語力 (TOEIC 800点以上)
What You'll Do.
AI・機械学習技術を活用しPayPayやグループ各社における金融サービスの開発を加速する
機械学習を活用した金融サービスの製品化に向けて、社内のエンジニア・データサイエンティストのチームとともに開発を行う
プロジェクト初期のビジネス要件定義・jupyterなどでのプロトタイピングフェーズから参画し、製品化に向けた本開発フェーズに向けて機械学習エンジニアの視点でプロジェクトを円滑に進める
ビジネス上の問題解決のためのソフトウェア要件および、機械学習システム特有の品質要件を定義する
コードレビュー、テストなど、効率化・品質向上のために必要な開発者文化を自ら推進し、チームや会社全体に根付かせる
PayPayにおけるMLOpsの成熟度を継続的に高めるべく、主体的に活動する
How You'll Work.
Team & Collaboration
社内のエンジニア・データサイエンティストのチームとともに開発を行う; ビジネス、データサイエンティスト、データアナリスト等多様な専門性をもつメンバーや他部署のメンバーと密に連携する
Communication Scope
日本語でのコミュニケーション(日常会話レベル以上); ビジネス英語力 (TOEIC 800点以上)
Process & Methodology
プロジェクト初期のビジネス要件定義・プロトタイピングフェーズから参画, 製品化に向けた本開発フェーズに向けてプロジェクトを円滑に進める, チーム開発方針を決定する
Full Job Description
PayPayについて 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。 業務について ▼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 PayPayでツクル金融のミライ_Vol. 01 PayPayでツクル金融のミライ_Vol. 02 PayPayでツクル金融のミライ_Vol. 03 PayPayでツクル金融のミライ_Vol. 05 圧倒的なスピードで、「USER FIRST」を実現する。 その仕事はユーザーファーストか?業界の常識を超えた「金融」サービスへの追求 機械学習モデル×ユーザーファーストで、想定の5倍の成果を生んだ「PayPay資金調達」 データの“限界”と向き合い、未知の問題に解を出すPayPayのデータサイエンティスト ▼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 機械学習エンジニアとして、AI・機械学習技術を活用しPayPayやグループ各社における金融サービスの開発を加速する役割を担っていただきます。(テックリード相当) 機械学習を活用した金融サービスの製品化に向けて、社内のエンジニア・データサイエンティストのチームとともに開発を行います。プロジェクト初期のビジネス要件定義・jupyterなどでのプロトタイピングフェーズから参画し、製品化に向けた本開発フェーズに向けて機械学習エンジニアの視点でプロジェクトを円滑に進めます。 ビジネス上の問題解決のためのソフトウェア要件および、機械学習システム特有の品質要件を定義し、チーム開発方針を決定します。 コードレビュー、テストなど、効率化・品質向上のために必要な開発者文化を自ら推
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