年収

800万円〜1,500万円

勤務地

東京都

職務内容

■業務内容
1. データ分析プロジェクトのメインメンバーとして顧客課題の解決、データ分析、モデル開発
2. AIソリューションの開発者として、バックエンドからフロントエンドにかけての開発、運用金融機関を始めとした様々な顧客の業務効率化・高度化の実現に向けてのデータ分析業務や、ソリューション開発・運用を担っていただきます。
スキルに応じて、データ分析チームのチームリードやメンバー育成、自社ソリューションのアーキテクチャ設計から開発・運用までのリードも期待しています。
分析に関連する基幹システムを弊社が構築しているケースが多く、顧客の業務やデータ構造に知見のあるメンバーも在籍しているためサポートもあります。
機械学習だけでなく金融工学、取引アルゴ、保険数理などの数理工学系のナレッジが豊富なメンバーやコンサルタント、エンジニア、マネージャーなど様々なロールで活躍するメンバーと共に案件を遂行し、分析経験を積んでいくことができます。

※業務内容：（雇入れ直後）システムの開発及びコンサルティング（変更の範囲）会社の定める業務

■案件例
市場予測、リスク計算システム導入、取引アルゴリズム開発など金融機関向けの案件と、大手ヘルスケア企業のデータ分析基盤構築支援や在庫予測、官公庁向けのAI活用プロジェクト等非金融領域の案件も幅広くあります。
自社ソリューション（eKYC、リモートワーク時の盗撮/覗き見などの不正検知）のエンハンスを担当しているメンバーもいます。
テーブルデータや時系列データの分析が中心ですが、画像やテキストなどの非構造化データを扱うケースもあります。
開発環境としては、個人に割り当てられているWindowsマシン、またはAWS上に構築した分析環境で分析を行います。
開発言語やフレームワークの制限は案件によって決まります。適宜、クライアントやチームメンバーと相談して決めます。

■当社の強み
顧客ビジネスの成功にテクノロジーが大きく貢献する領域に特化し、高付加価値サービスを提供することを弊社では重視しています。中でも、テクノロジードリブンである金融領域（銀行・総合証券・ネット証券・FX事業者等）においては、国内トップブランドとしてのポジション獲得に向けて積極的に取り組んでまいりました。今後は、同領域で先行獲得したキーテクノロジー（AI、クラウド等）を活用し、金融以外の複数領域に向けて事業を拡大していく方針です。弊社がビジネスを推進する上で以下の2点は特に強く意識しており、顧客にとって極めてユニークな存在となることを目指しています。

(1)単なるシステム開発ベンダーではなく、顧客ビジネスにも深く精通したテクノロジーパートナーとして、顧客との直接取引にこだわり、下請けに丸投げを行わないこと。
(2)コンサルティングから要件定義、システム開発、運用保守、その後の改善提案まで、全フェーズを一気通貫で行うこと。

■社内の雰囲気
分析メンバーは20名弱。クオンツや取引アルゴなど特定の業界に特化したメンバーだけでなく、幅広い分析経験を持っているメンバーもいます。
数理モデルの構築/検証といった業務を経験しているメンバーが在籍しています。一方で、機械学習案件を経験しているメンバーは相対的にまだ少数です。

■事業方針
シンプレクスがこれまでメインフィールドとしてきた金融領域以外にも、広いビジネスフィールドの顧客に対してサービスを展開しています。コロナ禍によるリモートワーク推進の一方で、情報漏洩リスク等の管理ニーズが強まっていることに対し、AIを活用した独自のモーション分析技術により従業員のプライバシーを保護しながらも不正を検知し、安全なリモートワーク環境を実現するソリューション、犯収法により定められた本人確認手法に対応した、画像認識技術等を用いた汎用性の高い本人確認ソリューションであるeKYCソリューション等金融に限らない広い領域に対するサービスのニーズが強まっています。金融領域についても、これまで培ってきた深い業務知識と高度なデータ分析/AI技術を元に、セールス領域、リスク管理領域等のコア業務に対する業務支援、ソリューション開発等を提供しており、案件の拡大が進んでいます。

■アサインの考え方
2020年度よりリソースマネジメントグループ（RMG）が創設され、PJにアサインされている全メンバー（PM含む）のアサイン期日を管理しています。全てのアサイン決定は、経営層＋RMG＋コンピテンシーリーダーが週に1度集まる場で協議され、ビジネス都合のみで判断される訳ではなく、当人の希望や育成観点を考慮したアサイン決定となるように会社として努力をしています。

■評価の考え方
年に1度、「札入れ（ふだいれ）」と呼ばれる評価会議の場で全従業員の翌年の理論年俸が決定されます。評価者は直属の上司だけではなく、PJで関与した上位者も含まれ、1年でアサインされたPJの実績を踏まえつつ、「来期どれくらいの活躍が期待できるか？」という視点で金額を入札し、経営層を交えた全評価者で議論を行います。

弊社では技術力の高さを適正に評価することができているからこそ、4,50代でも第一線で活躍しているエンジニアが多数います。

■その他
勉強会：プログラミングやデータモデリング、性能や可用性などの非機能要件、AWSに関する研修有
ナレッジシェア：社内ナレッジシェアサイトを活用、またPJごとにWikiやSlackで随時情報連携
就業環境：カジュアル服装OK、デュアルディスプレイ、イヤホンOK、フリードリンク、夕食無料
コンピテンシー活動：技術ナレッジの共有会/発表会の実施

企業名

シンプレクス・ホールディングス株式会社

本社所在地

東京都港区虎ノ門1-23-1虎ノ門ヒルズ森タワー19階

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険雇用保険厚生年金労災保険

休日休暇

年次有給休暇, 慶弔休暇, 年末年始休暇, 産前産後休暇, 育児休暇, 介護休暇, 裁判員休暇

情報更新日

2026/04/09

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

800万円〜1,500万円

リモートワーク

平均年齢

31歳

ポジションの魅力

金融×AIの最先端領域への参画:
市場予測・リスク計算・取引アルゴリズム開発など、金融フロント領域における国内トップクラスの案件に携わることができます。金融工学や数理工学に精通した専門家チームとともに、高度な分析・モデル開発を経験できます。
金融以外の多様な業界へのAI活用:
大手ヘルスケア企業のデータ分析基盤構築、官公庁向けAI活用プロジェクト、eKYCや不正検知ソリューションなど、非金融領域にも幅広く携わることができます。一つの業界に留まらない多彩な分析経験が積めます。
完全実力主義による高い報酬水準:
年俸制かつ「札入れ」と呼ばれる多面評価制度を採用しており、若手でも実力次第で高収入を狙えます。標準成長で30歳時に年俸1,000万円、スキップ評価では2,000万円超も可能な制度設計です。
コンサルから開発・運用までの一気通貫経験:
顧客との直接取引にこだわり、要件定義から設計・開発・運用改善まで全フェーズに関与できます。データサイエンティストとして分析だけでなく、ビジネス課題の上流から携われることは大きな差別化になります。
充実した学習・ナレッジ共有環境:
プログラミング・データモデリング・AWSなどの社内勉強会や、社内カンファレンス（技術・ビジネス両面）が定期的に開催されます。また最大40万円の資格取得費用補助など、スキルアップを支援する仕組みが整っています。

必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

Pythonなどによる機械学習・統計モデリングの実務経験
テーブルデータ・時系列データの分析経験
データ分析プロジェクトへの参画経験（要件定義〜モデル検証）
AWSなどクラウド環境での分析基盤構築・利用経験
SQLを用いたデータ抽出・加工・集計の経験

必須スキル（ソフト）

顧客課題の構造化力:
金融機関や大手企業が抱える複雑なビジネス課題を的確に理解し、データ分析によって解決策を導き出す思考力が求められます。
論理的なコミュニケーション能力:
クライアントや多職種のチームメンバー（コンサルタント・エンジニア・マネージャー）と円滑に連携するため、分析結果や技術的な内容を分かりやすく伝える能力が必要です。
自律的なプロジェクト推進力:
アサイン先のプロジェクトにおいてメインメンバーとして主体的に動き、課題発見から解決策の実行まで自走できる姿勢が求められます。
成長意欲と学習継続力:
金融・ヘルスケア・官公庁など多様な業界ドメインに加え、機械学習・金融工学・画像認識など幅広い技術領域を継続的にキャッチアップし続ける意欲が必要です。
チーム貢献とナレッジ共有の意識:
分析メンバー約20名の少数精鋭チームの一員として、自身の経験や知見を積極的に共有し、チーム全体の成長に貢献する姿勢が重視されます。

歓迎スキル

金融工学・数理モデルの知識:
数値シミュレーション、リスクモデル、取引アルゴリズム等に関する知識・経験があると、金融機関向け案件でより高度な貢献が期待できます。
画像・自然言語処理（非構造化データ）の経験:
画像認識（eKYCや不正検知）やテキストデータ分析の実務経験があると、自社ソリューション開発においても即戦力として活躍できます。
バックエンド〜フロントエンドにかけての開発経験:
AIソリューションの開発者として、分析モデルをサービスに組み込む上流から下流まで対応できるフルスタックな開発経験が歓迎されます。
チームリードやメンバー育成の経験:
データ分析チームのリーダー経験や後輩育成経験がある方は、即座にリード役割を担い、組織全体の底上げに貢献することが期待されます。

この求人で得られるスキル

金融×AI分野の高度な専門知識:
市場予測・リスク管理・取引アルゴリズム開発といった高度な金融案件を通じて、金融工学と機械学習を組み合わせた希少な専門性を習得できます。
マルチドメインのデータ分析スキル:
金融に留まらず、ヘルスケア・官公庁・製造など多様な業界案件を経験することで、汎用性の高いデータ分析・モデリングスキルを体系的に身につけられます。
AIソリューション開発・運用の実践力:
eKYCや不正検知などの自社プロダクト開発を通じて、分析モデルを実際のサービスに組み込む設計・開発・運用の一連のサイクルを経験できます。
上流コンサルティングスキル:
顧客との直接取引・一気通貫型のサービス提供を通じて、課題定義・要件整理・提案といったコンサルティング能力を実践的に養うことができます。
クラウド（AWS）を活用したデータ基盤構築力:
AWS上での分析環境構築・運用を経験することで、クラウドネイティブなデータサイエンスのスキルセットを実務ベースで習得できます。

キャリアマップ

現在
データサイエンティスト（スペシャリスト）特定業界（金融・ヘルスケアなど）や技術領域（時系列予測・画像認識・NLPなど）の専門性を深め、社内外で認められる分析のエキスパートを目指すことができます。
データ分析チームリードチームのリードとして後輩メンバーの育成や案件全体のマネジメントを担い、組織の技術力底上げをリードするポジションへのステップアップが期待されます。
AIソリューションアーキテクト自社ソリューションのアーキテクチャ設計から開発・運用までのリードを担い、プロダクト責任者として技術戦略を牽引する役割を担います。
アソシエイトプリンシパル以上（管理職・エグゼクティブ）実力主義の評価制度により、マネジメントや経営レイヤーへの昇格も可能です。標準成長で年俸1,000万円超、スキップ評価では2,000万円超の最上位タイトルへの到達も制度上可能です。

AI 口コミまとめ

口コミサイトの集計データでは、給与水準の高さと若手のうちから裁量ある仕事に挑戦できる環境が高く評価されています。周囲に優秀な人材が多く、日々刺激を受けられるという声が多い一方で、プロジェクトによっては残業が多くなる傾向も指摘されています。完全実力主義を掲げているため、成果を出せば若手でも高い報酬とキャリアアップが実現できる反面、ハードワークを前提とした文化である点は事前に理解が必要です。ワークライフバランスについては個人差・プロジェクト差が大きく、近年は働き方見直しの取り組みも進んでいます。

【ポジティブな評価】
1. 給与・報酬制度: 業界平均を大きく上回る年収水準が高く評価されています。年俸制かつ多面評価による公平な評価制度が整っており、若手でも実力次第で昇給スピードが速い点が支持されています。
2. 成長環境・働きがい: 優秀な同僚に囲まれ、高度な金融案件やAIプロジェクトを通じて実践的なスキルを磨ける環境が好評です。若手でも上位者と...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り354文字)

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※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。

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