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【Machine Learning Engineer】AI×Fintech/累計資金調達額650億円以上/フルリモート/フルフレックス/英語力を活かせる!

勤務地

東京都

職種

AI・機械学習エンジニア

リモートワーク
フレックス出勤・時差出勤
モダンな技術を採用
技術試験なし

求人情報

仕事内容

仕事内容
【事業を支える機械学習】 UPSIDERの成長の根幹を担っているのが、伝統的な金融機関と一線を画した弊社独自の与信モデルです。 お客様の過去の事業状況だけではなく、UPSIDER独自の与信を行うことで、スタートアップ企業、IT企業に留まらず、様々な業種のお客様にUPSIDERカードをご利用いただく機会が生まれています。 【求める期待役割】 ・本番環境で安定的に稼働する機械学習システムを設計〜実装〜運用すること ・事業課題に直結する機械学習モデルを自ら設計、改善し、それを実際のプロダクトとして本番環境で活用すること ・機械学習の設計〜改善に強みを持ちつつ、必要十分なMLOpsを理解し、本番運用を意識した実装を行うこと 【本ポジションの魅力】 ・PoCで終わらせず、秒間数多の決済が走る本番環境で、モデルを安定稼働させる技術の追求 ・モデルの設計から本番運用まで、MLのライフサイクルを一気通貫で経験できる ・技術選定やモデル設計に対する裁量の大きさ ・与信、不正検知といった、事業の収益性、リスクに直結する領域を担える ・決済データという、企業活動の実態を高頻度かつ継続的に捉えられるデータを扱えること ・必要に応じてMLOps、基盤設計にも関与し、本番環境においてMLが継続的に価値を生み出す仕組み作りに携われる 【業務内容】 UPSIDERでは機会学習エンジニアを「AIを武器に変え、プロダクトの血流を支えるアーキテクト」と定義しており、お任せしたい業務は以下となります。 ・モデルを安定的かつ低レイテンシで本番環境で利用可能な形に落とし込むための実装 ・ビジネス要件を踏まえたモデルの精度、安定性の改善 ・学習/推論パイプラインの整備 ・モデルのAPI化、簡易的な自動化 ・再学習や性能劣化を意識した運用設計 ・本番運用を見据えた、必要十分なMLOpsの導入 【このポジションで期待する成果】 ・与信モデルの精度および安定性の継続的な改善 ・本番環境におけるMLパイプラインの信頼性、可観測性の向上 ・プロダクト、ビジネス意思決定に寄与するMLシステムの実装 ・ML開発〜運用における技術的意思決定のリード 【今後やっていきたいこと】 ・独自の与信モデル改善 ・不正利用検知AIの強化 ・企業ごとにパーソナライズされた金融アドバイスAI ・営業支援のレコメンドAIの開発 ・LLMなどを活用した新しい金融プロダクトの検討 【利用しているツールや開発環境】 ・開発言語:Python/Typescript ・機械学習/統計モデリング:scikit-learn/LightGBM/pandas/numpy etc. ・クラウドプラットフォーム:Google Cloud Platform ・分析基盤:BigQuery ・アプリケーション:Next.js/FastAPI ・構成管理ツール:Terraform/Cloud Build ・データモデリング:Dataform/dbt ・データビジュアライゼーション:Metabase/Redash ・その他:Docker/GitHub/Slack/Github Copilot/Cursor/Claude Code etc.

必須条件

必須条件
・Pythonを用いた機械学習モデルの実装経験(scikit-learn/LightGBMなどの利用経験) ・EDA〜特徴量設計〜モデル評価の実務経験 ・ビジネス課題を機械学習として定式化した経験 ・Docker/Kubernetes等のコンテナ技術、およびクラウド(AWS/GCP等)でのインフラ構築経験 ・CI/CDパイプラインの構築や、本番環境でのモデルデプロイ/運用経験
求める人物像
・UPSIDERのミッションに共感いただける方 ・ユーザーファーストの思考で仕様変更や設計改善などを自ら提案できる方 ・技術や手段よりも「ユーザーに価値を届けること」に喜びを感じられる方 ・リスペクトを持ち、困っている仲間に手を差し伸べられる方 ・ビジネスの成功に向けて、部署やチームを超えて他メンバーと積極的なコラボレーションができる方

歓迎要件

・与信、不正対策の領域でのデータサイエンス経験 ・金融機関、Fintech企業での就業経験 ・プロジェクトまたはチームリードの経験 ・LLM等の生成AIに関する知識、業務経験 ・大規模データ(BigQuery/Spark等)を扱うデータパイプラインの設計/構築経験 ・低レイテンシが要求されるリアルタイム推論基盤の最適化経験

想定年収

想定年収補足
当社規定による
賞与・昇給
賞与:2回

おすすめポイント

★ユーザー課題解決のための設計・開発 カード決済の複雑な仕様に向き合いながら、ユーザーの課題を解決するために設計・開発を行っています。新規プロダクトに開発初期から関わることができ、安定性・パフォーマンス・拡張性など高いクオリティでの開発が求められます。 ★重要データの分析と最新技術の経験 決済データや不正利用データなど、様々な重要データの分析に関わることができます。また、Golang、Kotlin、TypeScript、k8sやSpannerでの開発を経験でき、OCRや自然言語処理などのMachine Learningの領域にも触れることができます。 ★スピード感のあるスケーラブルな開発 1週間単位で成果物を共有するルールの下で開発を進めており、スピード感を持った開発を経験できます。大規模かつ今後もスケールし続けていくシステム開発を経験できます。

ポジション

職種
・AI・機械学習エンジニア

開発環境

開発言語
Python、TypeScript
フレームワーク
Next.js
データ分析
pandas、numpy、scikit-learn
DB/DWH
BigQuery
サーバ/API
gRPC
クラウド
GCP
仮想化環境
Docker
CI/CD
GitHub Actions
監視ツール
New Relic
構成管理ツール
Terraform
その他ツール、サービス
GitHub、Slack、Redash

雇用形態

雇用形態
正社員
試用期間
あり(6ヶ月)

勤務形態

勤務形態
フレックスタイム制
就業時間補足
フルフレックス

予定勤務地

予定勤務地
東京都港区六本木7-15-7
勤務地補足
フルリモート

リモートワーク頻度

リモートワーク頻度
フルリモート(地方在住 不明)

福利厚生

保険
健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険
健康・医療
受動喫煙防止措置

休日・休暇

休日・休暇
土日祝休み、有給休暇、年末年始休暇、夏季休暇
育児・介護
育児休暇、産前産後休暇

諸手当

諸手当
通勤手当

選考情報

選考内容

選考情報
書類選考,面接

株式会社UPSIDERの募集中の求人

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株式会社UPSIDER

【Tech Lead(新規事業の基盤開発)】AI×Fintech/累計資金調達額650億円以上/フルリモート/フルフレックス/英語力を活かせる!

■必須条件

以下いずれかのご経験をお持ちの方 A. └静的型付け言語でのバックエンド開発経験5年以上 └技術的意思決定や開発をリードした経験 └ビジネス要件に対してどのような機能や設計が必要か検討し、実装に落とし込む能力 └マイクロサービスやDDD等モダンアーキテクチャでの設計と実装の経験 B. └Go言語でのWeb/API サーバ開発経験 3年以上(または同等の熟達度) └ビジネス要件に対してどのような機能や設計が必要か検討し、実装に落とし込む能力 └マイクロサービスやDDD等モダンアーキテクチャでの設計と実装の経験

サーバーサイドエンジニア

株式会社UPSIDER

【FullStack Engineer (Credit Management)】AI×Fintech/累計資金調達額650億円以上/フルリモート/フルフレックス/英語力を活かせる!

■必須条件

以下いずれかのご経験をお持ちの方 A. └静的型付け言語でのバックエンド開発経験5年以上 └実務におけるフロントエンドの開発経験 B. └静的型付け言語でのバックエンド開発経験3年程度 └実務におけるTypeScriptでのフロントエンド開発経験

サーバーサイドエンジニア, インフラエンジニア, フロントエンドエンジニア

株式会社UPSIDER

【Tech Lead(Fintech Core Systemの開発)】AI×Fintech/累計資金調達額650億円以上/フルリモート/フルフレックス/英語力を活かせる!

■必須条件

・システム設計をリードした経験(目安5年以上) ・システムの運用や改善経験(目安5年以上) ・Golangでの開発実務経験(5年以上) ・Kubernetes上でHelmやKustomize等を用い、Deploymentや各種カスタムリソース(CRD)をデプロイや管理した経験 ・設計意図とデリバリーコストに対する要件のトレードオフを論理的に説明し、非エンジニア含むステークホルダーをリードした経験 ・CursorやClaude等を通したAIエージェントコーディングで質の高い計画を実行できるルールを策定した経験

700万円〜1,249万円

サーバーサイドエンジニア

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株式会社MIXI

【開発本部】AIエンジニア[en]

■必須条件

※実務経験10年以上 ・機械学習アルゴリズムの知識 ・機械学習を用いた機能の開発経験 ・MLOpsの実装経験(デプロイ、監視、更新) ・コンピューターサイエンスの基本的な知識 ※ご自身のアウトプット(GitHub、Zennなど)に関するURLを共有いただけますと幸いです。  できればコードが分かるものが好ましいです。

840万円〜1,246万円

AI・機械学習エンジニア

株式会社マネーフォワード

【(AIソリューションエンジニア)AI推進室(セールス・マーケPJ)_東京(田町)】

■必須条件

■大卒以上 ※実務経験7年以上 ・AI/機械学習の実応用(課題定義からAIソリューション選定、モデル検討・開発、サービスへの適用)経験 ・AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験 ・ プロンプトエンジニアリング、生成AIチャットボット、RAG、AIエージェント、MCP等の開発スキル ・ソフトウェア開発に関する経験と理解 ・小規模なプロジェクトリード・マネジメント経験 ・AWS/GCP/Azureなどのクラウド利用経験 ・上記に加えて、以下いずれのかのご経験をお持ちの方  ・数学・統計学の基礎的な知識、Pythonなどを使ったデータ分析、可視化の経験  ・AIサービスを活用したWebサービス開発経験  ・事業やビジネスを理解した上で、分析や提案を行った経験 ■ 日本語要件 ビジネスレベル(流暢、クライアントとのコミュニケーションも日本語で対応可能なレベル) ■ 英語要件 TOEIC700以上+英語での会議・テキストのやりとりが入社早々対応可能なレベル ※ TOEIC 以外にも英語力がわかる資格や経験をお持ちの方はご相談ください 例:英検準1級、英検2級(英検CSEスコア1950以上)、TOEFL iBT 60以上、IELTS 5.0以上、ケンブリッジ英語検定 FCE など ※ TOEIC700点相当以上の資格をお持ちでない方については選考の過程で弊社指定の試験を受験いただきます。(原則、一次面接後を想定)

650万円〜1,100万円

AI・機械学習エンジニア

株式会社日本経済新聞社

■AIエンジニア、MLエンジニア

■必須条件

・機械学習を用いたプロダクトの開発経験 (3年以上)  ・データの収集・前処理・モデル学習・デプロイを行うパイプラインの構築  ・機械学習モデルを利用したAPIの実装  ・モデルの性能監視や継続的な性能改善のためのフィードバックループの設計・実装  ・CI/CDの構築や、クラウドインフラの運用などのバックエンドエンジニアリングの経験 ・以下のいずれかの分野の専門知識と実務経験  ・レコメンドシステム  ・自然言語処理 ・機械学習を用いた実サービスの企画ないし、提案、実装、評価まで一連の経験  ・機械学習モデルの導入について、事業と技術の両面でメリット・デメリットを議論できること ・統計的検定とその活用についての基礎的な知識

750万円〜1,100万円

AI・機械学習エンジニア

IT菩薩モロー

この求人を監修した人

毛呂 淳一朗 「IT菩薩モロー」

YouTubeでITエンジニアの転職やキャリアに関する情報を発信するキャリア系インフルエンサー。YouTubeチャンネル登録者数は3.4万人(2025年4月時点)。

エンジニア採用担当としての経験も豊富で、企業が求める人材や視点も熟知。その経験を活かし、現在はITエンジニア特化のキャリア支援企業「キッカケエージェント」を立ち上げ、月間120人のITエンジニアと面談を行う。エンジニアのキャリア志向と企業課題の解決を両立する最適な人材紹介を提供。

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