【株式会社マネーフォワード】【東京／在宅可】MLエンジニア（「与信評価モデル」の実装・運用）◆プライム上場【E】【転職支援サービス求人】（正社員）

掲載予定期間：2026/4/20(月)〜2026/7/19(日)


【東京／在宅可】MLエンジニア（「与信評価モデル」の実装・運用）◆プライム上場【E】


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■募集背景（概要）：
・本ポジションは、マネーフォワードケッサイ（MFK）およびデジタルバンクプロジェクトにおける「与信評価モデル」の実装・運用をリードする役割です。
・PoC段階のモデルを銀行水準の本番環境へ移行し、MLOpsを通じた継続的な品質管理、および「責任あるAI（Responsible AI）」の観点に基づいた公平性・透明性の実装を推進していただきます。
・現在、与信評価モデルの初期検証は順次完了しており、次のフェーズとして「銀行システムへの統合」と「厳格な運用体制の構築」を急いでいます。実務リーダーとして、以下の課題解決を牽引していただくことを期待します。
◇本番環境へのマイグレーション：検証環境（Databricks）から本番環境（SageMaker）へのスムーズな移行と、不確実性を排除したCI／CDパイプラインの構築。
◇銀行水準の品質担保：融資判断の根拠を説明するためのXAI（SHAP、反実仮想等）の実装と、モデルのバイアス検知・公平性担保。
◇大規模データの効率的処理：会計トランザクションデータの特性を活かした分散学習（pandasUDF／Spark等）の導入による、学習・推論サイクルの最適化

■業務内容：
・現場における技術選定および実装のリードを担っていただきます。

■業務詳細：
・MLワークフローの設計・実装
└DatabricksとAmazon SageMakerを連携させた、一貫性のあるMLパイプラインの構築。
・与信評価モデルの実装・高度化
└大規模データセット（Parquet形式等）を用いた、スケーラブルなモデル訓練の実装。
・公平性と説明可能性（XAI）の導入
└統計的手法（統計的パリティ等）を用いたバイアス評価と、判断根拠を可視化するアルゴリズムの実装。
・モデル運用監視（Monitoring）
└精度劣化や環境変化（コンセプトドリフト）の継続的な監視、および再学習フローの運用。

変更の範囲：会社の定める業務

【チーム／組織構成】