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About the Role

PayPayカード株式会社は、サービス開始からユーザー数7,500万人（2026年8月時点）を突破した「PayPay」の決済プラットフォームと融合させた形でこれまでのクレジットカード、クレジットサービスでは成し得なかったよりユーザーに身近で便利なフィンテックサービスを提供する為に2021年に誕生しました。AIを含む最新技術とデータを駆使し、圧倒的なスピードでサービス開発と事業成長を実現します。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、ユーザーの為に新しい価値創出を共に推進する仲間を募集します。

Responsibilities

• 担当いただきます。データサイエンティストや事業部門と連携しながら、モデルの実装と安定運用を技術面からリードしていただきます。
• 機械学習モデルの本番実装・MLOps推進
• 分析モデル（与信スコアリング等）の本番環境への組み込み・推論パイプライン構築
• モデルの精度モニタリング、再学習・運用の自動化（DataRobot / Vertex AI / Sagemaker等の活用）
• データ基盤・パイプライン構築
• DWH（BigQuery等）におけるデータモデル設計・パイプライン構築
• データの集計・処理パフォーマンス最適化
• プロジェクト推進
• データサイエンティストと連携したデータ・システム要件の整理
• モデルの業務適用（運用設計）および導入後の効果検証サポート

Requirements

• 下記いずれかのご経験をお持ちの方（目安：3年以上）
• データエンジニアリングまたはMLエンジニアリング等の実務経験
• SQLおよびPythonを用いた開発経験
• GCP（BigQuery等）やAWS等のクラウドを用いたデータ基盤の構築または運用経験
• 機械学習モデルの本番環境デプロイおよび運用（MLOps）の実務経験

Skills

• SQL
• Python
• GCP
• BigQuery
• AWS
• DataRobot
• Vertex AI
• Sagemaker
• Googleスライド
• PowerPoint

Location

• 東京
• 福岡

Work Type

• Hybrid Workstyle
• リモートワーク
• フルフレックス制

Experience Level

• 3年以上

Salary/Compensations

• 年俸制
• 経験、スキル、業績、貢献度に応じ当社規定により決定
• 毎年1回見直し
• 時間外勤務手当、深夜勤務手当、通勤交通費

Benefits

• 社会保険（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険）
• 企業型確定拠出年金制度
• 財産形成貯蓄制度（一般・住宅・年金財形）
• 年次有給休暇(初年度16日間、入社月に応じて按分付与。入社日から使用可）
• パーソナル休暇（毎年度５日間、（毎年度５日間付与/初年度入社月により3日間もしくは5日間付与）
• ※PayPayグループ独自の特別有給休暇制度で、本人/家族/ペットなどの病気/ケガ/通院付き添い等にご使用頂けます

About the Company

• PayPayカード株式会社は、サービス開始からユーザー数7,500万人（2026年8月時点）を突破した「PayPay」の決済プラットフォームと融合させた形でこれまでのクレジットカード、クレジットサービスでは成し得なかったよりユーザーに身近で便利なフィンテックサービスを提供する為に2021年に誕生しました。
• AIを含む最新技術とデータを駆使し、圧倒的なスピードでサービス開発と事業成長を実現します。
• 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、ユーザーの為に新しい価値創出を共に推進する仲間を募集します。
• 審査企画本部は、データとデジタルテクノロジーによって事業・サービス・働き方の変革を推進し、各事業部と伴走しながら、データドリブンな意思決定を牽引する組織です。
• その中で審査分析部は、AIや機械学習を活用した高度な分析を通じて、審査領域の課題解決を担っています。
• データサイエンティストをはじめとする専門性の高いメンバーが在籍し、課題抽出からモデリング、業務実装、効果検証までを一貫して推進。
• 数千万円規模の利益改善につながる案件も多く、分析成果が経営・事業成果に直結する環境です。
• PayPayカードは「圧倒的No.1サービス」の実現に向け、グループ各社との連携を強化しながら事業拡大を進めています。
• こうした中、審査や債権回収領域における意思決定の高度化に向けて、機械学習モデルの構築にとどまらず、それらを本番環境で安全かつ迅速に稼働・運用させるための「MLOps / データエンジニアリング」のニーズが急速に高まっています。
• 本ポジションでは、データサイエンスの成果をビジネス現場で「意味ある形」で活用できるよう、基盤整備・パイプライン構築・モデルの本番実装および運用を企画・リードしていただける方を募集します。