機械学習エンジニア（金融事業領域）

PayPayについて

2018年にサービスを開始してから約7年でユーザー数7300万人を突破したフィンテック企業であるPayPayは約50か国の国と地域から集まった多様なメンバーで構成されています。

OUR VISION IS UNLIMITED_

我々は自分たちの想像を超える未来を創るためにあえて明確なビジョンは必要ないと考えています。常にDay1であるスタンスを忘れずに、誰もが想像できないようなビジョン（未来）を実現していくのがPayPayです。
この壮大なビジョンに前向きに取り組み、他社に真似できない圧倒的なスピードでプロダクトを磨き上げ、日本のキャッシュレス決済、またそれを使用した金融ライフプラットフォームとしての普及を一気に推進することにプロフェッショナルとして情熱を持って取り組み、自ら課題発見し、周囲と協力して新しい価値創出を共に推進する仲間を募集します。

業務について

▼PayPay金融戦略本部の紹介

PayPayをNo1のFintech企業に。という全社のミッションを達成するため、PayPayアプリの上でお金にまつわるすべて（「つかう」以外に「ためる」「ふやす」「かりる」「そなえる」「かんりする」）のユースケースを創り上げていく実行部隊です。 スマホファーストな金融サービスのUIUXを発明していくことにもなりますので、大手金融機関での新規事業開発を経験されていた方や、海外での新規事業に携わっていた方、データ領域で専門性を持っている方など経験やスキル・視点は様々なメンバーで構成されています。現状の金融サービスをより良くしていきたいという強い情熱を持った人と一緒に働きたいと思っています。

◎組織構成：現在の金融戦略本部は20代後半～40代後半の総勢50名ほどで構成されております。部内に10名弱のデータアナリスト、データサイエンティストも所属しています。

▼関連コンテンツ

• PayPayでツクル金融のミライ_Vol. 01
• PayPayでツクル金融のミライ_Vol. 02
• PayPayでツクル金融のミライ_Vol. 03
• PayPayでツクル金融のミライ_Vol. 05
• 圧倒的なスピードで、「USER FIRST」を実現する。
• その仕事はユーザーファーストか？業界の常識を超えた「金融」サービスへの追求
• 機械学習モデル×ユーザーファーストで、想定の5倍の成果を生んだ「PayPay資金調達」
• データの“限界”と向き合い、未知の問題に解を出すPayPayのデータサイエンティスト
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▼募集の背景

PayPayはNo.1のFintech企業を目指し、新しい金融の在り方を世の中に発信していきます。
その実現に向けて、AI・データ活用は事業成長とプロダクト進化の中核を担うテーマです。PayPayでは、決済・金融サービスに関わる大規模なデータを活用し、ユーザーや加盟店にとってより便利で安心な金融体験を提供するため、AI・機械学習技術の社会実装を進めています。

私たちのチームは、ユーザー・加盟店向け金融サービスの領域において、データを活用したリスク評価・プロダクト改善に取り組んでいます。これまでに、「PayPay資金調達」や「PayPay店舗専用ローン」など、加盟店向け金融サービスの中核を支えるデータ活用・機械学習システムの設計・開発を担ってきました。今後もさまざまな金融サービスにおいて、AI・データ関連技術を活用した新しい金融体験の創出を進めていきます。

一方で、PayPayが扱うのは「お金」や「ユーザーデータ」に直結するミッションクリティカルな領域です。機械学習モデルには、ビジネス要件を満たし、高い性能を発揮することに加えて、信頼性、説明可能性、安定性、セキュリティ、継続的な改善が求められます。特に、不確実性を持つAIシステムを金融サービスの中で安心して利用できる品質に引き上げることは、非常にチャレンジングな課題です。

私たちのチームは、ビジネスチームと密に連携し、課題定義からMLシステムの設計・実装、本番運用までを一気通貫で担います。単にモデルを開発するだけでなく、プロダクトや業務に組み込まれる仕組みとして成立させるために、アーキテクチャ、データ品質、モニタリング、運用改善まで自チームで責任を持って推進します。

研究やPoCに閉じず、ビジネス課題を理解し、機械学習を実際のプロダクト価値として社会に届けたい方を歓迎します。金融ドメインの経験は必須ではありません。機械学習モデルをプロダクトに組み込み、継続的に改善していくことに関心のある方をお待ちしています。

▼具体的な業務内容　
機械学習エンジニアとして、AI・機械学習技術を活用しPayPayやグループ各社における金融サービスの開発を加速する役割を担っていただきます。（テックリード相当）

• 機械学習を活用した金融サービスの製品化に向けて、社内のエンジニア・データサイエンティストのチームとともに開発を行います。プロジェクト初期のビジネス要件定義・jupyterなどでのプロトタイピングフェーズから参画し、製品化に向けた本開発フェーズに向けて機械学習エンジニアの視点でプロジェクトを円滑に進めます。
• ビジネス上の問題解決のためのソフトウェア要件および、機械学習システム特有の品質要件を定義し、チーム開発方針を決定します。
• コードレビュー、テストなど、効率化・品質向上のために必要な開発者文化を自ら推進し、チームや会社全体に根付かせます。また、単一のプロジェクト・単一のチーム活動にとどまらず、PayPayにおけるMLOpsの成熟度を継続的に高めるべく、主体的に活動します。

▼本ポジションの魅力　

• 7300万人を超えるユーザー、全国の加盟店により良い金融体験を提供するためのサービス開発を経験できる
• 自分しか持っていないデータ、自分たちしか経験できないビジネス課題に関わることができる
• AI活用組織のグロースに中心的立場で携わることができる
• ビジネス開発部門に所属しながら、ビジネス、データサイエンティスト、データアナリスト等多様な専門性をもつメンバーや他部署のメンバーと密に連携するため、コミュニケーションスキルや視野の広がりが得られる

必要な経験/スキル

• Pythonを利用した製品開発経験
  • パッケージ管理、テストツール、Linter等を用いたチーム開発経験
  • 主要なデータ処理、機械学習ライブラリの利用経験
• MLOpsに関する経験・知見
  • MLパイプラインのアーキテクチャ設計
  • ワークフローエンジンに関する知見、特にMLシステムのワークフロー管理の経験
• クラウドサービスを利用した開発経験
• 日本語でのコミュニケーションが可能であること

あると望ましい経験/スキル　

• 機械学習ライブラリ、OSSへのコントリビューション経験
• 社内MLOps基盤の開発経験
• チームリード経験（5～10名程度以上）
• 機械学習・データサイエンス関連分野での研究経験、または論文などの再現実装の経験
• データサイエンス・コンピュータサイエンス関連分野での学位
• ビジネス英語力 (TOEIC 800点以上)

PayPayが求める人物像

• PayPay 5 sensesに当てはまる方

待遇・条件

雇用形態

• 正社員

勤務地

• Hybrid Workstyle（オフィス、自宅またはサテライトオフィスにてリモートワーク）
  ※所属組織のルールおよび業務指示に応じて出社/リモート対応頂きます。
  ※サテライトオフィス使用については所属部署のルールに順じます。

勤務時間

• スーパーフレックス制（コアタイム無し）
• 原則：午前9時～午後5時45分（実働7時間45分＋休憩時間 1時間）

休日

• 土日祝日、年末年始および会社指定日

休暇（法定休暇および会社福利厚生）

• 年次有給休暇(初年度14日間、入社月に応じて按分付与。入社日から使用可）
• パーソナル休暇（毎年度５日間、（毎年度５日間付与/初年度入社月により3日間もしくは5日間付与）
  ※PayPay独自の特別有給休暇制度で、本人/家族/ペットなどの病気/ケガ/通院付き添い等にご使用頂けます。

給与

• 年俸制（一部固定残業代含む）
• 経験、スキル、業績、貢献度に応じ当社規定により決定
• 毎年1回見直し
• 時間外勤務手当、深夜勤務手当
  
  ※給与支給について、一部をPayPayアカウントで受け取ることが可能です（給与デジタル支払いに対応）

ベネフィット

• 社会保険（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険）
• 企業型確定拠出年金制度