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シニア機械学習エンジニア（金融事業領域）
Оценка ИИВысокий балл обусловлен масштабом компании (70 млн пользователей), современным стеком технологий, гибридным форматом работы и возможностью влиять на развитие финтех-рынка Японии. Прозрачная структура и фокус на MLOps делают позицию привлекательной для опытных инженеров.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует высокого уровня ответственности (Tech Lead), опыта управления командами от 5 человек и глубоких знаний в MLOps. Работа в финансовом секторе накладывает строгие требования к надежности и безопасности систем.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в PayPay для Senior/Lead позиций обычно находится в верхнем сегменте рынка Японии. Указанный диапазон соответствует средним рыночным значениям для опытных ML-инженеров в крупных технологических компаниях Токио.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Senior Machine Learning Engineer position within the Financial Strategy Division at PayPay. With extensive experience in developing production-grade ML systems and leading technical teams, I am drawn to PayPay's mission of becoming the #1 Fintech company in Japan. My background in Python-based product development and MLOps aligns perfectly with your goal of building reliable, mission-critical AI systems for financial services like 'PayPay Funding'.
Throughout my career, I have focused on bridging the gap between business requirements and high-performance machine learning solutions. I have a proven track record of designing ML pipeline architectures and fostering a robust developer culture through code reviews and automated testing. I am particularly excited about the opportunity to work with PayPay's unique datasets and contribute to the growth of an AI-driven organization that impacts over 70 million users. I am confident that my technical leadership and passion for financial innovation will make a significant contribution to your team.
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Присоединяйтесь к команде PayPay и создавайте будущее финтеха в Японии, используя мощь машинного обучения для 70 миллионов пользователей!
Описание вакансии
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7000万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
▼募集の背景
PayPayはNo1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。
そのためには、AI・データ活用組織としての成熟も不可欠であると考えています。それは、今後の世界で全てのユーザーにより良い金融体験を提供するためにAI技術は必ず中心的な役割を果たすためです。
機械学習技術を活用したこれまでのプロジェクトの例として、2024年3月26日に提供を開始した「PayPay資金調達」があります。今後も、AI・データ関連技術を活用し、より良い、新しい金融体験を提供していきます。
しかしながら、ミッションクリティカルなシステムの中枢にAI技術を使うにあたって、AIシステムには多くの要件が求められます。ビジネス要件を満たし、機械学習タスクにおいて高いパフォーマンスを示すだけではなく、「お金」や「ユーザーデータ」を扱うシステムとして高い信頼性が求められます。特に、不確実性の高いAIシステムの信頼性を保証することはチャレンジングな課題です。MLOpsの実践をはじめとして、新しい金融事業を支えるAI・データ活用基盤の立ち上げと成熟化に熱意をもって取り組んでいただける方に来ていただきたいと考えています。
※入社時の所属部署は「金融戦略本部」になり、まずはそこでご活躍頂くことを想定していますが、その後のキャリアについてはご希望に合わせて検討させて頂きます。
▼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
- 7000万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
- チームリード経験（5～10名程度以上）
- 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（日常会話レベル以上）
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
- 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
- 会社業績および個人貢献度により特別一時金（インセンティブ）を支給（年1回）
- 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
Other Information:
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Навыки
- Python
- Machine Learning
- MLOps
- CI/CD
- Software Architecture
- Data Processing
- Cloud Computing
- Jupyter
- Linter
- Unit Testing
Возможные вопросы на собеседовании
Позиция предполагает роль техлида, поэтому важно понимать подход кандидата к обеспечению качества кода в ML-проектах.
Как вы выстраиваете процессы код-ревью и тестирования в команде машинного обучения для обеспечения надежности финансовых сервисов?
В описании вакансии подчеркивается важность MLOps для зрелости организации.
Опишите ваш опыт проектирования архитектуры ML-пайплайнов. Какие инструменты оркестрации вы предпочитаете и почему?
Работа в PayPay требует тесного взаимодействия с бизнес-подразделениями.
Расскажите о случае, когда вам пришлось переводить сложные бизнес-требования в технические спецификации для ML-системы. С какими трудностями вы столкнулись?
Финансовые данные требуют особого подхода к безопасности и интерпретируемости.
Как вы подходите к обеспечению надежности и объяснимости моделей, когда речь идет о критически важных финансовых операциях и пользовательских данных?
Вакансия требует опыта руководства командой от 5 до 10 человек.
Как вы распределяете задачи между дата-сайентистами и инженерами в рамках одного проекта, чтобы обеспечить эффективную доставку продукта?
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