金融＆データサイエンス事業部で事業部長を務める志津にインタビューしました。
数理エンジニア職
数理エンジニアリング職の募集要項です。採用に関する基本情報をご紹介します。
募集要項
数理ロジックの構築、検証、開発を主業務とするグループです。金融工学から、統計学・機械学習などを用いたロジック構築まで幅広く担当しています。金融機関のみならず、その他多くの業界や一般企業が持つ問題に対して、数理ロジックの構築を通してソリューションを提供します。クライアントのニーズを適切に問題設定に反映するため、ヒアリングやコンサルティングなどの業務も行います。
| 募集内容 | 新卒採用(博士)/中途採用 |
| 応募資格 | ▼ 必須 – 数理系学部卒業レベルの数学力 – 英語で書かれた文献を理解できる英語力 – プログラミングの基礎知識（言語問わず） ▼ 歓迎 – 博士号取得者及びそれに準ずる能力/成果を有する – プログラムの設計、開発、テストの経験 – 金融工学、データサイエンス経験者 ▼ 求める人物像 – 未知の分野でも主体性を持って意欲的に取り組める人 – ひとりのビジネスパーソン/エンジニアとして自立・自律できる人 |
| 雇用形態 | 正社員（期間の定めなし） |
| 学歴 | 大学院 |
| 試用期間 | 3ヶ月（条件等は変わりません） |
| 給与 | 年俸制 ※経験・能力を考慮して決定 年俸400万円～900万円 ▼ 月額給与内訳 – 年俸400万円の場合： 基本給247,815円＋固定手当（45hみなし残業代）85,519円 – 年俸900万円の場合： 基本給557,583円＋固定手当（45hみなし残業代）192,417円 ▼ 残業手当 – みなし残業分(45h)は固定手当として支給 – 45h超過分は変動手当として別途支給 |
| 昇給 | 年1回実施 |
| 手当 | 通勤手当（上限5万円/月） |
| 勤務地 | – 赤坂事業所（東京都港区赤坂6-4-10 赤坂ZENビル5F） – お客様先（東京都内） |
| 転勤 | なし |
| 勤務時間 | 9:00～18:00 所定労働時間8時間・休憩60分（配属先により異なる） |
| 休日／休暇 | 完全週休二日制(土日祝) 年末年始・夏季・有給休暇・慶弔 |
| 福利厚生 | 健康保険・厚生年金・雇用保険・労災保険 関東ITソフトウェア健保にてITS旅行パック、保養施設、スポーツクラブ等を利用できます。 |
働く仲間・先輩の声
入社5年目
金融工学担当
金融工学担当
『金融工学の楽しみ』
私がリネアに入社して5年経ちましたが、金融工学の世界はとても奥深くまだまだ知らないことが多いので、知的好奇心が尽きることはありません。
高度な金融工学を理解しようと思うと、測度論的確率論に加えて数値計算手法、時には微分幾何学の知識が必要になるので、数理系出身の人間にとっても簡単ではありません。
金融工学ロジックを実装するときには、文献に書かれた数式をただプログラムに落とすだけでなく、日数計算方法のように実務で使われるルールを組み込んだり、複雑な金融商品の条項をどこまでロジックに反映させるかを考えたりなど、頭をひねる場面が出てきます。
また、金融業務や会計、金融規制の知識を身に付けておくと、自分が扱うロジックと社会とのつながりが分かってくるので、モチベーションが上がります。
入社4年目
データサイエンス担当
データサイエンス担当
『金融業界におけるデータサイエンスへの取り組み』
私は、大手金融機関等のデータ分析、機械学習・ディープラーニングを活用したサービスの研究・開発を行っています。
業務遂行にあたりデータサイエンスの専門的知識が求められることはもちろんですが、難解な業務課題を正確に理解する必要もあります。
難易度の高い業務ですが、その分論理的思考能力や創意工夫が求められるので、やりがいがあります。
弊社には切磋琢磨できる、データサイエンスの専門家が多数在籍していて、日常的にディスカッションが行われています。
急成長するデータサイエンス分野において、新たな技術革新にチャレンジできる環境が整っています。
入社2年目
金融工学担当
金融工学担当
『研究経験が仕事でどのようにいきるか』
学生時代の研究において私が最も大切にしていたことは、背景や問題点の十分な理解をした上で問題設定と手法選択を行うことでした。
現在でも「今行っている仕事の背景は何か？」「今構築しているロジックがどのようにお客様の課題を解決するか？」を常に意識して、お客様の真の要望に沿うようなロジックの構築に挑んでいます。
数理系の分野で研究してきたからこそ、数学力の発揮とともに問題把握を軸として適切な手段を選択するという考え方も重要だと思っています。
グループマネージャー
『数理エンジニアの仕事とは』
数理エンジニアは、リネアのプロダクト・サービスに対して理論的なバックボーンを与えるという重要な仕事を担っています。
数理エンジニアの構築したロジックがプロダクト・サービスのクオリティを決定付けるといっても過言ではなく、それ故に成果物に対する信頼性が厳しく求められます。
発見的方法で解に辿り着いたとしてもそこで思考を止めてはならず、背景にあるロジックを可能な限り理路整然としたものになるよう突き詰める必要があります。
決して簡単ではありませんが、美しい理論を積み上げたものを世に出せることに対し悦びを感じられるのが数理エンジニアの仕事です。