【UPSIDERについて】「挑戦者を支える世界的な金融プラットフォームを創る」をミッションに掲げ、法人カード「UPSIDER」（AI与信で最大10億円枠、リアルタイム明細、バーチャル発行等、累計決済額6,500億円*）を中心に、請求書カード払い「支払い.com」（クレディセゾンと共同運営、累計決済額1,000億円*）、グロースデットファンド「UPSIDER BLUE DREAM Fund」（みずほフィナンシャルグループ共同運営）を展開しています。経営者向け法人カード「PRESIDENT CARD」（JALとの提携により提供）や、経理業務の効率化を実現する「UPSIDER AI経理」（経理業務を大幅削減）といった新規事業を立ち上げ、累計ユーザー数は80,000社*を突破。2024年にはシリーズDとして154億円の資金調達を実施し、累計資金調達額は600億円*を超えました。さらに2025年7月には、みずほフィナンシャルグループへの戦略的グループインを発表。従来から共創していたデットファンド事業などに加え、AI与信領域や金融サービスの共同展開を通じて、挑戦者支援をさらに加速させていきます。今回の提携を通じて、みずほ銀行が持つ信頼性、ネットワーク、金融知見と、UPSIDERのテクノロジー、スピード、プロダクト開発力を掛け合わせ、「日本企業の競争力を本質から高める金融エコシステム」の共創に挑んでいます。なお、創業者である宮城、水野は、引き続き経営株主として留まり、上場も視野に入れながら挑戦を続けていきます。私たちは今後も、挑戦する企業と、それを支える社会を前進させるべく、カテゴリートップとなる新たな事業の創出を加速させていきます。 *各種数値は2025年3月末時点【与信モデルについて】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となります。過去のお客様の事業状況ではなく、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。本ポジションでは上記与信モデルに加えて、全社的なAIの導入を推進し、テクノロジーの力によってお客様に寄り添えるデータサイエンティストを募集します。【本ポジションの魅力】・事業の収益性を大きく左右する与信モデルの改善に関与できる・ビジネスやプロダクトチームと連携しながらデータを収集し、特徴量を設計する中で、UPSIDERの事業の特性、構造を深く理解できる位置にある・システム化や自動化まで担うことで、非常に大きなスケールで価値を生み出し続けていることを実感できる【業務内容】・ビジネス課題を理解し、データ解析および機械学習モデルを活用して解決策を提案、実装する・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築、評価、および改善を行う・機械学習モデルのパフォーマンスを継続的に監視し、最適化する・データビジュアライゼーションツールを使用して、結果をステークホルダーに説明する・クロスファンクショナルなチームと連携し、データドリブンな意思決定を支援する【今後やっていきたいこと】・不正利用検知AI・企業ごとにパーソナライズされた金融アドバイスAI・AIチャットボットの利活用【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・データビジュアライゼーション：Metabase/Redash・その他：Docker/GitHub/Slack/Github Copilot etc.【参考情報】▼Engineer Deckhttps://speakerdeck.com/upsider_official/upsider-engineering-deck▼UPSIDER Tech bloghttps://tech.up-sider.com/archive▼「UPSIDERが消滅するシナリオ」── 1枚のメモから始まった過去最大投資の舞台裏https://note.com/toru_miyagi/n/n4ce952d73a74▼未来のFintechインフラはどうつくられるのか？──UPSIDERの技術戦略とプラットフォーム構想https://tech.up-sider.com/entry/20250710_technology_strategy

・実務上における日本語でのオーラルコミュニケーション経験２年程度・データ分析の実務経験・BigQuery/Cloud StorageなどGoogle Cloudを用いたデータ分析、初期基盤の構築、運用の経験・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)

・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

・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・技術や手段にこだわった開発よりも、「ユーザーに価値を届けること」に喜びを感じられる方・リスペクトを持って困っている仲間に手を差し伸べられるマインドのある方・情報共有のために他のメンバーと共有するためにコミュニケーションを積極的に取れる方