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About BJAK The original mission of BJAK is we believe people deserve smarter ways to plan, save and grow their money. This is the origin of our name. Started in 2019, we built the first mobile-first,
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JD in English follows. 和文の後に英文JDをご覧いただけます。 Mid-career Recruiter (Tech) – Mercari 雇用形態： 正社員 働き方：フレックスタイム制（コアタイムなし・フレキシブルタイムなし） 勤務地：六本木 詳細はキャリアサイトの募集要項よりご確認ください メルカリグループについて あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる 「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。 テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。メルカリグループの目指すべき方針については Mercari Culture Doc をご覧ください。 組織・チームのミッション 新規事業を含むメルカリグループ全体の採用に責任を持ち、Engineering/Creatve領域とBusiness/Corporate領域に分かれて中途採用を担当しています。各採用担当者は自身の専門性を活かし、グループ横断で特定の職種の採用をリードします。 このポジションは、メルカリグループの成長の核となるエンジニア人材およびクリエイティブ人材の獲得に向け、採用戦略の企画から実行までを担います。具体的な担当職種や領域は、経験や希望、会社の状況を踏まえて決定します。 メルカリのミッション・バリューについての詳細はこちらをご覧ください 業務内容 事業戦略や組織・技術戦略の方向性に基づいたEngineering/Creative領域の採用活動全体のプランニングと実行 海外拠点との連携、海外人材の採用など、グローバルな視点での採用活動 イベント企画運営、ダイレクトソーシング等の手法に加え、メルカリの持つあらゆるアセットと多様なチャネルを最大限に活用したGo Boldな採用戦略の策定と実行 社内外パートナーとの関係構築・連携をリードし候補者体験を意識した採用活動の推進 書類選考、技術テスト、面接、進捗管理、オファー、クロージング、オンボーディング支援など一連の採用業務 業務で使用するツール Google Workspace（Google
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PayPayカードについて/About PayPay card PayPayカード株式会社は、サービス開始からユーザー数7,500万人（2026年8月時点）を突破した「PayPay」の決済プラットフォームと融合させた形でこれまでのクレジットカード、クレジットサービスでは成し得なかったよりユーザーに身近で便利なフィンテックサービスを提供する為に2021年に誕生しました。 AIを含む最新技術とデータを駆使し、圧倒的なスピードでサービス開発と事業成長を実現します。 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、ユーザーの為に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 ▼組織・チーム紹介 審査企画本部は、データとデジタルテクノロジーによって事業・サービス・働き方の変革を推進し、各事業部と伴走しながら、データドリブンな意思決定を牽引する組織です。 その中で審査分析部は、AIや機械学習を活用した高度な分析を通じて、審査領域の課題解決を担っています。データサイエンティストをはじめとする専門性の高いメンバーが在籍し、課題抽出からモデリング、業務実装、効果検証までを一貫して推進。数千万円規模の利益改善につながる案件も多く、分析成果が経営・事業成果に直結する環境です。 ▼募集背景 PayPayカードは「圧倒的No.1サービス」の実現に向け、グループ各社との連携を強化しながら事業拡大を進めています。 こうした中、審査や債権回収領域における意思決定の高度化に向けて、機械学習モデルの構築にとどまらず、それらを本番環境で安全かつ迅速に稼働・運用させるための「MLOps / データエンジニアリング」のニーズが急速に高まっています。 本ポジションでは、データサイエンスの成果をビジネス現場で「意味ある形」で活用できるよう、基盤整備・パイプライン構築・モデルの本番実装および運用を企画・リードしていただける方を募集します。 【具体的な業務内容】 与信・審査領域におけるデータパイプライン構築から、機械学習モデルの推論基盤・MLOps構築、モデルの業務適用・運用までを一貫して担当いただきます。データサイエンティストや事業部門と連携しながら、モデルの実装と安定運用を技術面からリードしていただきます。 機械学習モデルの本番実装・MLOps推進 分析モデル（与信スコアリング等）の本番環境への組み込み・推論パイプライン構築 モデルの精度モニタリング、再学習・運用の自動化（DataRobot / Vertex AI / Sagemaker等の活用） データ基盤・パイプライン構築 DWH（BigQuery等）におけるデータモデル設計・パイプライン構築 データの集計・処理パフォーマンス最適化 プロジェクト推進 データサイエンティストと連携したデータ・システム要件の整理 モデルの業務適用（運用設計）および導入後の効果検証サポート 技術環境 DWH：GCP（BigQuery等） 機械学習ツール：DataRobot 等