具体的な業務内容
機械学習、行動予測に基づくデータサイエンス、金融基礎研究等〜在宅可（週2程度）・私服勤務【東京本社】
■概要：【変更の範囲：会社の定める業務】
＜データサイエンスの実働部隊（機械学習、行動予測に基づくデータサイエンス、金融基礎研究等）＞
データサイエンス部では、デジタルチャネルと対面チャネルを融合し、よりビジネス精度を高めるために、データマネジメント（ガバナンス）の観点において、分析基盤をより強化すべく業務を進めています。
具体的には、銀行のビッグデータを用いた既存ビジネスモデルの高度化や既存ビジネスに資するマーケットリサーチを行っています。また、全社的なデータドリブン文化醸成を目的としたビッグデータをリアルタイムで可視化できる仕組みつくりも手掛けています。
例えば、スマホアプリやホームページの閲覧履歴などを通して、お客さまの特徴を把握し、クレジットカードやデビッドカード、カードローンを適切なチャネルでタイミングよく訴求する、といった取り組みをしています。
単にデータを分析して満足するのではなく、そこからビジネスの成果に結びつけるというところに、こだわりを持って仕事を行うことが可能です。
自社のデータを用いてビジネスを活性化させ、即座にその分析による成果を実際のビジネス効果で確認できる点はやりがいを感じると思います。
中長期的には、現在行っている技術を更に組織として向上させ、社内に眠っている音声データや画像データのビジネス活用を画策しており、当該分析ノウハウを組織と共に身に着けることが可能です。
■組織構成：
りそなホールディングス データサイエンス部：35名（50代：1名、40代：7名、30代：16名、20代：11名）※キャリア採用者は6名
部内には４つのGrがあり、データアナリティクスGrへの配属となります。
■当部で働く魅力：
・有人チャネルの店舗数は国内最大級、非対面チャネルのりそなグループアプリは500万ダウンロードと、顧客接点の質の向上と量の拡大を進行中です。
・お客さま行動データが飛躍的に拡大しており、従来銀行が保有する性別・年代や入出金履歴などのデータと組み合わせ、機械学習等の高度分析手法も活用しながらターゲティングが可能。スピーディかつデータドリブンな意思決定を行えることが魅力です。
■就業環境
・業務の繁閑により異なりますが、残業平均約２h。
・平均週２回のテレワークを実施。
・私服勤務
変更の範囲：無
チーム／組織構成
