• 自社で保有する信用リスクデータベース（デフォルト情報、財務情報、債権回収情報）、口座動態情報データベース（金融機関の持つ口座取引の明細履歴情報）等の各種データを用いたデータ分析、モデル構築・検証業務を行います。
• 金融機関の保有する各種データを用いた、融資業務やリスク管理業務、営業企画業務等にかかる分析、モデル構築、アドバイザリー業務。信用リスクに関するモデル以外にALMの分野で金利分析や流動性預金モデル分析も手がけています。
• 非金融機関の保有する各種データを用いたデータ分析業務。お客さまの要望に合わせて様々な仮説検証をおこなうほか、お客さまの手元に眠るデータの活用方法を提案し、具体的なソリューションを作りあげるアドバイザリー業務にも取り組んでいます。お客さまの要望に従って、お客さまの事業所に担当者が常駐してデータ分析やモデル構築を実施することもあります。

【必須要件】

・統計やデータ分析、AI（機械学習）に関心がある方、
　データサイエンスの分野に興味がある方
・上記に加えて、業務でプログラミング経験(言語不問)がある方
　もしくはプログラミングを身に着ける事が出来る方

【歓迎要件】

SAS/R/Python/SQLなど業務や学術研究にて利用した経験
プログラマ、SEとしてアプリケーション開発経験
数字への強さ・興味・関心・好奇心が強い方
お客様より直接要望を聞き取って、それを成果物としてフィードバックできる方
積極性、高いコミュニケーション力を持った方
データ分析に基づく問題解決、新規ビジネス創造、社会貢献を志す方

データサイエンティストとして、RDBがご提供できる経験についてご紹介します。
詳しくはこちら をご覧ください。

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データサイエンス部では統計解析言語の習得のために1カ月程度のトレーニングを実施しています。
データサイエンス部において長らく運営されている教育体制であり、未経験者も安心です。
1カ月程度のトレーニングの後、分析案件を担当しながら業務内容を理解し、プログラミング技術の向上や分析作業の一連の流れを習得していきます。

チューター制度、メンター制度

新規配属者にはチューターおよびメンターを付けて業務の習得をサポートします。
独り立ちまでの期間はチューターの元で業務を実施します。案件が変わるたびにチューターも変更し、業務に即した支援を実施します。
精神面の助言、アドバイスを行うサポート役としてメンターも配置します。

研修支援

FVグループとして、ITや金融に関する社内勉強会のほか、職位にあわせた外部研修や通信教育など、希望するカリキュラムの受講が可能です。
また、会社指定の資格については受験費用の補助や、一部は報奨金対象となる制度があります。
機械学習に役立つPythonの習得などの研修を受ける事もできます。
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