Pythonによる不正決済検知システムの改善・保守
この案件の魅力は？
・社会貢献性が高い：不正決済対策という重要な領域に関与。
・AI・機械学習の実務経験が積める：Pythonでのデータ分析・モデル改善に携われる。
・技術の幅が広がる：アーキテクチャ改善やAWS活用など、フルスタックに近い経験が可能。
・能動的に働ける人に最適：自発的な提案・改善が歓迎され、スキルを正当に評価されやすい。
「AI×セキュリティ×アーキテクチャ」の交差点に立てる、成長機会の多い案件です！
案件詳細
| 案件名称： | Pythonによる不正決済検知システムの改善・保守 |
| 案件概要： | 大手ベンダーが運営する決済サービスの不正決済検知チームに参画いただく案件です。 Pythonを用いたふるまい検知ルールを、AI・機械学習技術を活用して改善し、検知精度の向上をミッションとしています。 AIだけでなく、システム全体のアーキテクチャ改善にも携わっていただきます。 【主な作業内容】 Pythonによる検知ルールの開発・改善 機械学習やAIを活用したモデルの構築・精度向上 検知システムの保守・運用 必要に応じたアーキテクチャ改善提案・実装 |
| スキル要件： | 【必須スキル】 Pythonによるデータ分析経験（Web開発ではなく、AI・機械学習・データサイエンス系の実務経験） 一人称で能動的に作業を進められる方 ※データサイエンスに関する体系的な知識・経験がある方は尚歓迎 【歓迎スキル】 AWSを活用した基盤構築経験 外部APIとの連携開発経験 グラフDBの知識・活用経験 Amazon SageMakerの利用経験 |
| 勤務地： | 泉岳寺（基本的に出社） |
| 就業時間： | |
| 単価： | スキル見合い |
| 備考： | 40代までの方が対象 指示待ちではなく、自発的に課題を見つけ解決できる方を求めています |
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