シニア機械学習エンジニア（金融事業領域）　　Senior Machine Learning Engineer (Financial Business )

PayPayについて

2018年にサービスを開始してからわずか約5年でユーザー数6300万人を突破したフィンテック企業であるPayPayは現在約50か国以上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。従業員は数千名をすでに超えていますが、まだまだ会社は成長段階であり「未完成」です。「PayPay」の提供に当たっては、インド最大の決済サービス事業者であるPaytm社と連携し、同社の顧客本位のテクノロジーを活用して日本におけるスマホ決済を構築しサービスを拡大していきます。

わたしたちの最大のライバルは“現金”です。この困難な課題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。

PayPay is a fintech company that has grown to over 63M users since its launch in 2018. Our team is hugely diverse with members from over 50 different countries. Our biggest competitor is "cash". We seek people who can accept this challenge positively, brush up the product at a tremendous speed, and promote PayPay with professionalism and passion.

業務について

▼PayPay金融戦略本部の紹介　Introduction to the PayPay Financial Business Strategy Division

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。

To achieve the company-wide mission of making PayPay the No. 1 fintech company, we are the execution team responsible for creating all aspects of money-related use cases ("use," "save," "increase," "borrow," "prepare," "manage") on the PayPay app. As we inventing smartphone-first financial service UI/UX, our team consists of members with diverse experiences, skills, and perspectives, including those with experience in new business development at major financial institutions, involvement in new business ventures overseas, and expertise in the data field. We seek individuals with a strong passion for improving current financial services and are eager to work with people who share the same enthusiasm. Organizational Structure: The current

◎Financial Business Strategy Division consists of about 50 members ranging from their late twenties to late forties. The department includes nearly 10 data analysts and data scientists.

▼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

▼募集の背景　Background of Recruitment

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。

PayPay aims to become the No. 1 fintech company and disseminate new financial approaches to society.
To achieve this, we believe that maturity as an AI and data utilization organization is essential. AI technology will play a central role in providing better financial experiences for all users in the future world.

An example of projects utilizing machine learning technology is "PayPay Shikin Chotatsu" launched on March 26, 2024. We will continue to utilize AI and data-related technologies to provide better and new financial experiences.

However, using AI technology in the core of mission-critical systems requires meeting many requirements. Not only must it meet business requirements and demonstrate high performance in machine learning tasks, but it also requires high reliability as a system handling "money" and "user data." Ensuring the reliability of AI systems with high uncertainty is a challenging task.
We seek individuals who are enthusiastic about launching and maturing AI and data utilization platforms to support new financial businesses, starting with MLOps practices.

 Although your department will be in the Financial Strategy Division, we would like you to play a broad role in PayPay in the mid- to long-term, and we will consider future transfers or dual assignments in accordance with your wishes.

▼具体的な業務内容　Position Details
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）

As a machine learning engineer, you will play a role in accelerating the development of financial services at PayPay and group companies using AI and machine learning technologies. (Equivalent to Tech Lead)

• 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。

Responsibilities include but are not limited to:

• Collaborating with internal engineers and data scientists to develop financial services utilizing machine learning. 
• Defining software requirements for solving business problems and quality requirements specific to machine learning systems.
• Promoting a developer culture for efficiency and quality improvement, such as code reviews and testing, and actively working to enhance the maturity of MLOps at PayPay beyond individual projects or teams. 

▼本ポジションの魅力　Attractiveness of the Position

• 6300万人を超えるユーザー、410万を超える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

• Experience in developing services to provide better financial experiences for over 63 million users and more than 4.1 million member stores 
• Involvement in data and business challenges unique to PayPay 
• Central role in the growth of an AI-powered organization 
• Opportunities for collaboration with members of various specialties and other departments while belonging to a business development department, allowing for communication skills and broader perspectives

必要な経験/スキル　Required Experience/Skills

• 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

• Experience in product development using Python
• Experience leading teams (approximately 5 to 10 members)
• Experience and knowledge of MLOps
• Development experience using cloud services

あると望ましい経験/スキル　Desired Experience/Skills

• 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)

• Contributions to machine learning libraries and open-source software
• Development experience with in-house MLOps platforms
• Research experience or implementation of papers in machine learning/data science fields
• Degree in data science/computer science-related fields • Business English proficiency (TOEIC score of 800 or higher)

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

• WFA（Work From Anywhere at Anytime)
• 原則在宅勤務（自宅もしくはサテライトオフィスにてリモートワーク）
• 全国居住可能

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10時～午後6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、在宅勤務手当（年10万円）有

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
• 語学学習のサポート