金融の案件一覧

Excel-VBA

■概要
クレジットサービスを運営している会社です。
機械学習モデルを効率よく安全に回せる環境の構築をお願いします。

■業務
・要求課題整理、アーキテクチャ検討
・ワークフローの設計～運用
・CI/CDパイプラインの構築
・モデル設計～構築

■環境
GCP(Dataflow,teraform)
現モデルはVertexAI

・MLOpsのアーキテクチャ検討～構築経験
・GCP及び、AWSの経験
・Iac及び、CI/CDの経験
・表形式データのモデル開発の経験
・英語（少なくともビジネスレベル）

概要：
金融業のDXにおいて、データアナリストとしてアサインいただきます。

業務スコープ：
・データ集計、可視化
・KPI設計、施策立案
・分析、ドキュメンテーション
・効果検証

・金融業界の分析経験 ・KPI設計のご経験 ・SQL、Pythonを用いたデータ抽出加工の経験 ・役員、ステークホルダーへのアウトプット経験

決済データの中にあるクレカ不正利用等の不正なアクセス情報をフィルタリングするモデルを作成いただきます。
リードサイエンティストからモデル要件等が降りてくるので設計以降を担当いただきます。

技術：
python,sql

・基礎的な分析能力
・モデル開発経験
・Python
・SQL

クライアントにて以下の作業を実施。
・クレカの与信モデル新規構築
・クレカの既存与信モデルチューニング
・データ集計
・分析結果のドキュメント化、説明
・分析に必要な前処理

・モデル構築経験がある（モデル構築のお作法的なことがわかる/効果検証ができる）
・モデル構築に際して泥臭い前処理・データ準備ができる/経験がある
・分析結果をみてトライ＆エラーができる/経験がある
・コミュニケーション、意思疎通がある程度図れる（上席へのプレゼン経験がある）
・プログラミングスキルとしてはsqlが問題なくかける（それ以上のスキルは当然歓迎）

AWSを用いて実現する蓄積基盤の設計、構築（特にRedshift、Glueまわり）
勘定系システムなどからデータを受け取るAWSのデータレイク基盤（蓄積基盤）の設計、構築

AWSのデータ分析基盤関連のサービスの設計、構築スキル（特にRedshift、Glue）

不動産データ（家賃）の分析、およびモデル構築

・PythonかRを使ったデータ分析の経験。spyderやRstudioなどの開発環境で作業できること。
・ 確率、統計の知識。例えば、正規分布、指数分布、期待値、標準偏差、回帰分析等の用語がわかる。

【プロジェクトの目的】
D&O保険(役員賠償保険)向け保険料プライシングツールのために、下記の分析・モデリングを行う
(1) ESGファクターを考慮したリスク予測モデルの開発(チューニング)
(2) 上記モデルで予測したリスク確率とは別に、個別にプライシング調整を行うためのリスクファクターに関する分析
(1)については、昨年度に一度、別の目的変数を用いたモデル開発を行っており、説明変数の加工等はスクリプトを使い回せる部分も多いと想定。

1. 使用するデータ
   TSR(東京商工リサーチ)の企業情報やネガティブデータ

・Pythonを用いて、データの加工・可視化、予測モデル構築(重回帰分析、ランダムフォレスト 等)が可能。

クライアントコンサルタントが参画しご支援しているエンドにて、Tableauの導入支援をしていただける方を探しております。
スケジュール感としては、10月カットオーバーを予定しており、そこまでのロードマップの策定の部分からご支援頂きます。
求められるレイヤーとしてはマネージャーレイヤーになります。
想定される業務は以下の通りになります。

・ロードマップの策定
・PJ推進
・ベンダーコントロール
・その他、付随する業務

・Tableauを使用した経験
・tableau導入支援
・PM経験

有名証券アプリを運営するDXプロジェクトにて「ビジネスアナリスト」として、
必要なデータのリサーチや内部資料で使用するデータのレポート、
プロジェクトごとに必要なデータの要件定義などで関わっていただける方を探しています。

具体的には…
◆各関係部署との連携
◆データベースから必要とされるデータの抽出
◆戦略をデータモデルや機能要件へ変換
◆要件実装のテスト/検証
など…

チームとしてはそこまで多くなく5名～10名程度のメンバーで
社内のデータ整備を進めています。

・Excel：様々な機能／関数を応用し、数百万～数千万件程度のデータ処理や複雑な分析業務を推進できるレベル
・PowerPoint：分析結果を的確にチャート化できる。分析結果をレポートにまとめることができる。
・データベースの使用経験とSQLスキル：データベースから必要なデータを自由に抽出できる