★データサイエンティスト／DX本部 DX戦略部

当社は家賃保証業界のリーディングカンパニーとして、長年蓄積してきた膨大な入居者データ、物件データ、そして家賃支払いデータを保有しています。現在、これらのデータを武器に、審査精度の向上、業務効率化、そして新たな顧客体験を生み出すデジタルトランスフォーメーション（DX）を強力に推進
しています。 特に、主力事業における「リスク評価モデルの高度化」は喫緊の課題であり、同時に「最新の生成AI技術を活用した業務革新」にも挑戦を開始しました。実務経験豊富なデータ集計・分析ができる人材を募集します。

ミッション: 「データとアルゴリズムが継続的に価値を生み出す仕組みを創る」 家賃滞納リスクを正確に予測し、デフォルトを最小化しつつ健全な住まい提供を支援すること。そして、最新AI技術を駆使して社内業務や顧客サービスを根本からアップデートし、そのプロセスを「AI-Ready」な状態へ昇華させることがミッションです。

• 具体的な業務内容 入社後は、基幹となる「予測モデル構築」、挑戦的な「生成AI活用」に加え、それらを支える「AI-Readyな基盤の整備」まで、一気通貫でプロジェクトをリードしていただきます。 主な業務:

AI審査モデル（与信モデル）の高度化・実用化:入居申込者データ、外部信用情報、蓄積された支払い履歴等を用いた、高精度な家賃滞納確率予測モデル（スコアリングモデル）の開発
モデル精度向上のための、オルタナティブデータ（非トラディショナルなデータ）の探索、活
用検討、PoCの実施
生成AIを活用した業務変革・付加価値創出:
Azure OpenAI Service (Azure Foundry) や Google Gemini 等を活用した、社内業務効率化（例：審査補助、社内ナレッジ検索）のためのAIエージェント開発
B2C（入居者様）向けサービスのUXを向上させる、対話型AI機能等の企画・開発
【AI-Ready】MLOps/LLMOpsの推進と分析環境の高度化:データエンジニアと連携し、開発したモデルが継続的に学習・デプロイ・監視されるパイプライン（MLOps/LLMOps）の設計・構築を主導する
高品質な学習データを安定供給するためのデータ品質管理プロセスや、特徴量を管理するフィーチャーストアの導入を検討・推進し、組織全体のAI開発効率を底上げする

• 応募資格（スキル・経験） 必須スキル（MUST）:

データサイエンティストとしての実務経験（目安3年以上）
Python、SQL を用いたデータ収集、前処理（クレンジング）、探索的データ分析（EDA）の実務経験
SQL を用いた大規模データベースからの複雑なデータ抽出・加工スキル
機械学習モデル（特にテーブルデータを用いた分類・回帰モデル）の構築・評価経験
例: scikit-learn, XGBoost, LightGBM 等の実用経験
ビジネス課題を数理モデルに落とし込み、分析結果をビジネス部門にも分かりやすく説明できるコミュニケーション能力
歓迎スキル（WANT）:
金融業界（銀行、カード、消費者金融、保険等）での与信モデル・リスク管理モデルの開発経験
機械学習モデルの本番環境へのデプロイ、および継続的な運用監視（MLOps）の実務経験（※高く評価します）
LLM（大規模言語モデル）や生成AIを活用したアプリケーション開発・PoCの経験（LangChain等の利用経験含む）
Microsoft Azure環境（Azure ML, Microsoft Fabric等）での分析基盤構築・利用経験
データマネジメント（データ品質管理、データカタログ整備など）に関する知識・経験

• 求める人物像 事業貢献へのコミット: 技術は手段と捉え、ビジネスインパクト（利益向上、コスト削減、顧客体験改善）に執着できる方 仕組み化への志向性: 単発の分析で終わらせず、モデルが継続的に価値を生み出すための「仕組み （Ops）」作りに情熱を持てる方 技術への好奇心と学習意欲: 伝統的な機械学習、急速に進化する生成AI、そしてそれらを支えるMLOps 基盤技術をキャッチアップし、実務へ適用できる方 協調性とリスペクト: ドメイン知識を持つ現場担当者や、データエンジニアと互いの専門性を尊重しながら連携できる方
• 開発環境・使用ツール（例） 現在、Microsoft Azureを中心としたAI-Readyな分析基盤への移行・統合を進めています。 言語: Python, SQL データ基盤/DWH: Microsoft Fabric (Synapse Analytics, Data Factory等) ML/AIプラットフォーム: Azure Machine Learning (MLOps基盤として活用), Azure OpenAI Service BI: Power BI ※状況に応じてGoogle Gemini等の他社サービスも比較検討・活用します
• この仕事の魅力 「守り」と「攻め」の両輪:会社の利益に直結する堅実な「AI審査モデル構築（守り）」と、最先端の「生成AI活用によるサービス創出（攻め）」の両方に携われる、稀有なキャリアを築けます AI-Readyな組織を作る経験:単にモデルを作るだけでなく、MLOpsやデータガバナンスを含めた「AIが当たり前に使われる環境」そのものを設計・構築する経験が積めます FinTech×不動産×最新AIの最前線:レガシーな側面が残る不動産業界において、データとAIの力で業界構造の変革に挑戦する中心メンバーとして活躍できます 裁量と成長環境:分析テーマの選定から技術選定まで大きな裁量があります。エンジニアやビジネスサイドと連携し、データサイエンス組織を牽引するリーダーとしての成長も期待できます

雇用形態

正社員

勤務地

東京都新宿区西新宿1丁目24番1号 エステック情報ビル22F
地図で確認

給与

年収 【月給制】

• ・想定年収：500～600万円
• ・月額：31.2～36万円（各種手当含む）
• ・残業代：実績に応じて支給
• ・賞与：あり（決算による）

【年俸制】

• ・想定年収：600～720万円
• ・月額：50～60万円
• ・固定残業代40時間分（12万円～14.3万円）
• ・想定年収：720～1200万円
• ・月額：60～100万円

※管理監督者のため残業代支給の対象外

• ・ライフプラン支援金：2万円／月

勤務時間

9:00-18:00

休日

• ■年間休日120日
• ■完全週休2日制（土日祝）
• ■年末年始休暇
• ■GW休暇
• ■慶弔休暇
• ■有給休暇（初年度有給休暇10日を入社半年後に付与／最大有給休暇20日）
• ■産前・産後休暇（多数取得実績あり）
• ■育児休暇（多数取得実績あり）
• ■介護休暇

福利厚生

• ■定期健康診断
• ■福利厚生倶楽部
• ■慶弔見舞金制度
• ■永年勤続表彰制度
• ■確定拠出年金型退職金制度（すべて事業主掛金）
• ■資格取得奨励制度（合格時に報奨金を支給）
• ■社内公募制度
• ■各種研修制度

部署別研修、海外派遣研修、自己啓発研修（語学、資格、経済、教養）など

• ■資格取得奨励制度（合格時に報奨金を支給）
• ■定年後再雇用制度

東京都新宿区西新宿1丁目24番1号 エステック情報ビル22F
地図で確認

【月給制】

• ・想定年収：500～600万円
• ・月額：31.2～36万円（各種手当含む）
• ・残業代：実績に応じて支給
• ・賞与：あり（決算による）

【年俸制】

• ・想定年収：600～720万円
• ・月額：50～60万円
• ・固定残業代40時間分（12万円～14.3万円）
• ・想定年収：720～1200万円
• ・月額：60～100万円

※管理監督者のため残業代支給の対象外

• ・ライフプラン支援金：2万円／月