データ・サイエンティスト（シニア）

■会社紹介/募集背景

MFSは「テクノロジーと分析の力でユーザーにパワーを」をミッションに掲げるフィンテックベンチャーです。現在、オンライン住宅ローン比較診断サービス「モゲチェック」とオンライン不動産投資プラットフォーム「INVASE」を自社プロダクトとして運営しています。
「モゲチェック」は、2015年のサービス提供開始から、テクノロジーとデータ分析を活かして「住宅ローン借入可能額の判定」「金融機関ごとの融資承認確立の推定」「ユーザーにとってベストな条件の住宅ローン商品の提案」などを行ない、累計の利用者数は30万人超となりました。それに伴い自社データの蓄積が進んでおり、今後のユーザー数の拡大に伴いデータの種類や量が増加することを受け、またより精度の高いサービスを目指して、データの効率的な蓄積、分析、プロダクトへの活用を想定しています。
「INVASE」は、投資物件購入アプリ「INVASE Pro」を通じて、物件探しから購入までオンラインで不動産投資ができるサービスです。「INVASE Pro」ではこれまで分かりにくかった不動産のリスクとリターンの見える化を行い、金融商品と同じ感覚でスマートに不動産投資ができる環境を提供しています。さらに今後資産評価機能を加えて、購入した物件の時価が常に分かり、売りたい人と買いたい人がいつでも適正な価格で売買できる取引プラットフォームになることを目指しています。それにともない、不動産物件に紐づく大量な外部データに加えて、当社の保有する顧客情報を紐づけ、分析することで、さらに有用なサービスに進化させていくことを企図しています。
本ポジションでは、機械学習や生成AI等を活用して、両プロダクトにおける分析モデルの高度化や精緻化を進めていただける新たなメンバーを募集します。

■業務内容

CEO直轄の「リサーチ&アナリティクス部」に所属し、モゲチェック事業およびINVASE事業にてAIを始めとするテクノロジーを活用したサービス改善・機能追加を企画、モデリング、実装していただける方を募集します。

■具体的な業務内容

•　住宅ローンのレコメンド機能や予測機能のモデル作成および運用

• - RAGおよびベクトルデータベースを用いたシステム設計および実装
• - プロンプトチューニング
• - モデルのフィッティングの調整

•　不動産の価格モデルの作成及び運用

• - 各種関連サイトから不動産価格情報を収集
• - データのクレンジング
• - AIツールへ投入し、相関モデルを導出
• - モデルのフィッティングの調整
• - 実装しモニタリング及び改善
• ・価格分析に基づくレポート作成

•　最新技術へのキャッチアップとプロダクトへの組み込み
•　短期、長期プロジェクト双方に関わりあり
•　上記業務に伴う各種データ整備、エンジニアリング業務

■チーム体制

リサーチ&アナリティクス部：部長1名、メンバー3名（業務委託含む）
（共同で実務を行うことを想定）プロダクト開発部：部長1名、エンジニア20名、PM/PdM 3名、UI/UXデザイナー 5名 、リサーチャー 4名（業務委託、インターン含む）
※本ポジションはリサーチ＆アナリティクス部配属になります

■想定キャリア

• ・リサーチ&アナリティクス部におけるリーダー
• ・サービス開発やビジネスラインのトップ（役員クラス）

■本ポジションの上席者

• ・CEO（三井物産株式会社にて機械情報統括に従事。その後、モルガン・スタンレー証券会社他、証券会社各社での営業経験を経て、株式会社新生銀行にてキャピタルマーケット部部長、SBIモーゲージ株式会社（現アルヒ株式会社）にてCFO就任。2014年に株式会社MFSを創業しCEOに就任。）

著書： まったく新しい住宅ローンの考え方（https://amzn.asia/d/h4xz1gJ） 金融商品として考える不動産投資（https://amzn.asia/d/dgiZ52k）
※2024年6月に東証グロース市場に上場

• ・リサーチ&アナリティクス部長

外資系保険会社の数理部門で将来収支分析等に従事。その後、大手金融機関および医療データベース会社、人材会社で、各領域におけるAI構築およびデータ分析を社内で牽引。
第2回 国土交通省 地理空間情報データチャレンジ（SIGNATE - Data Science Competition）において、645チーム中最終順位5位、金メダル獲得（上位10位以内）
※ttps://user.competition.signate.jp/en/competition/detail/?competition=2b0105bc0c674f258e39cb2c7711e36f

必須スキル

• Pythonを用いたプログラミング経験
• SQLを用いたデータハンドリングの経験
• 機械学習モデルの設計、構築経験
• 統計分析やデータ可視化の経験
• 理工学系（コンピューターサイエンス、物理学、数学など）の学士以上の学位
• 読み書き・会話ともにネイティブレベル以上の日本語の能力レベル

歓迎スキル

• データベース構築経験
• 機械学習を用いたシステム/サービスの運用経験
• ビジネス課題への機械学習技術の適用経験
• 金融商品あるいは不動産の知識・経験
• 理工学系（コンピューターサイエンス、物理学、数学など）の修士または博士の学位

求める人物像

• 当社のビジョン、ミッション、バリューに共感いただける方
• プロフェッショナルとしての意識の高い方
• ベンチャーでの自由な働き方が合っている方

給与

•　年収 1,000万円～1,800万円（基本給＋固定残業代60時間） ※調整給あり
•　月給 83.3万円〜150万円（基本給 567千円〜1,021千円、固定残業代 266千円〜479,000円）
•　所定外労働に対する割増賃金：法定休日勤務、深夜勤務相当分支給
•　昇給査定年 1回（7月）
•　賞与：業績連動賞与

勤務地

東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル2階 FINOLAB
勤務地最寄駅：東京メトロ線／大手町駅

雇用形態

正社員

勤務時間

専門型裁量労働制　（1日みなし10時間勤務）

• ・休憩時間：60分　※昼食時間は業務の都合により各々の自主性に任せています

■休日・休暇

• ・年間休日数 122日
• ・完全週休2日制
• ・有給休暇（入社時5日付与、半年後に追加で15日付与）
• ・慶弔休暇
• ・年末年始休暇
• ・育児休暇・産前産後休暇（取得実績あり）

試用期間

あり（3ヶ月）

福利厚生

•　社会保険完備（雇用、労災、健康、厚生年金）
•　交通費全額支給（当社規定に基づく）
•　コーヒー飲み放題（無料）
•　書籍代補助

東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル2階 FINOLAB
勤務地最寄駅：東京メトロ線／大手町駅

•　年収 1,000万円～1,800万円（基本給＋固定残業代60時間） ※調整給あり
•　月給 83.3万円〜150万円（基本給 567千円〜1,021千円、固定残業代 266千円〜479,000円）
•　所定外労働に対する割増賃金：法定休日勤務、深夜勤務相当分支給
•　昇給査定年 1回（7月）
•　賞与：業績連動賞与