AWSPyTorch
業務内容
- 与信モデルの開発・運用・改善を通じた事業成長への貢献
- 企画: 課題の発見と言語化、解決案の提示
- 評価設計: オフライン指標に加え、KPI・リスク指標・UXを含む評価設計
- 運用設計: ドリフト検知・性能劣化・不具合検知→恒久対策、SLO設計
- 技術意思決定: 解釈性 vs 性能、オンライン/バッチ、リアルタイム要件、ルールベース境界の決定
- モデル構築: データ分析・特徴量設計・推論/学習パイプライン整備・再現性・実験管理・品質保証
- プロダクト/ビジネス/法務/コンプラ等のステークホルダーを巻き込んだ合意形成と技術リード
- 次世代与信モデルの検討・開発
- チームメンバーへの技術的メンタリング
技術スタック
必須スキル
- scikit-learn, LightGBM, PyTorchを用いたMLモデル構築・MLプロダクト開発経験(3年以上)
- モニタリング設計・アラート運用・モデル更新フロー・障害対応を含むMLOps実務経験(1年以上)
- データベース/SQLの知識と分析・特徴量設計の経験(2年以上)
- 4名以上のチーム・プロジェクトのリーダー経験(設計レビュー・技術選定・メンタリングを含む)(2年以上)
- チーム内外のステークホルダーと円滑にコミュニケーションできる能力
歓迎スキル(該当する場合)
- 金融機関・Fintechでの就業経験
- AWS/GCP等クラウド環境でのデータ分析・開発経験
- 大規模言語モデル・基盤モデルの開発・運用経験
- Off-Policy Evaluation / Offline RLの開発・運用経験
- 機械学習・データサイエンス分野の査読論文の採択・発表経験
キャリア成長観点
- 巨大MAUを抱えるMercari/Merpayのエコシステムで、課題発見から実装・運用までを一気通貫で担当し、エンドツーエンドのオーナーシップと影響範囲を拡大できる点
- 金融領域の責任あるデータサイエンス・MLプロダクト開発に携わり、UX・品質・法務・コンプラを横断したリーダーシップと技術力を同時に鍛えられる点
企業についての所感
シリコンバレー企業に近い文化の日本企業。年収レベルも他のメガベンと比べて高い。まともに昇進すれば1000万円超。テックなイメージはあるが、プロダクト指向が強い企業で選考でアプリの使用経験なども聞いてくる。システムデザインの面接があり対策推奨。
データ取得日: 2026/9/10
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