どんな仕事か: 【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
求められるスキルは: 必須・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
・Claude CodeやCodeX / Devin等を活用したAgentic Codingの実務経験

歓迎・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
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 港区
勤務時間は: 9:00~18:00/※8時間
給与はどのくらい貰えるか: 550万円～1200万円 ※提示年収は、今までのご経験や選考の中でのご評価によって決定いたします。最低年収を下回る可能性もございますので、あらかじめご了承ください。
待遇・福利厚生は: 入社時PC貸与、スタートアップ休暇を入社時3日付与
休日休暇は: 土曜日,日曜日,祝日／土日祝日休み、有給休暇あり、年末年始・夏季休暇、出産育児休暇制度あり
どんな選考プロセスか: 書類選考⇒面接２～３回収⇒内定
※選考フローが変更となる可能性もあります。
※カジュアル面談からの実施も可能です。

Machine Learning Engineer【フルリモ／フルフレックス】

SE（パッケージ・ミドルウェア系）