【初代AIエンジニア｜Fintech自社プロダクト】不正検知×AIで新しい挑戦を。モデル開発から運用自動化までお任せします！

【募集背景】 当社は、「決済にかかわるあらゆる課題を解決する」ことをミッションに、国内大手ECサイト約45000サイトが導入する決済SaaS「ASUKA」を開発するベンチャー企業です。 近年、オンラインでのクレジットカード不正利用が急増し、年間500億円を超える中、当社はEC事業者を中心に不正被害を防止するセキュリティサービスを提供してきました。 今後は、不正対策にとどまらず、ASUKAをECの売上最大化を支援するマーケティングツールとして位置づけ事業を拡大、更には、Fintech、決済などの領域で市場を牽引していくような新たなビジネスの創造を目指しています。 【業務内容】 AI技術を活用し、既存のルールベース型不正検知システムを進化させる役割をになっていただきます。 クレジットカードの不正利用や不正ログインなどの異常検知領域を中心に、データ解析・特徴量設計・機械学習モデル構築を行い、検知精度の向上と運用効率化を目指します。 また、ルール設計や運用支援の自動化にもAIを活用し、将来的には「AIが自律的にルールを提案・最適化する仕組み」の実現も目指します。 ・クレジットカード不正利用・不正ログインの検知アルゴリズム開発 　∟過去データを用いた特徴量設計、教師あり / 教師なし学習モデルの構築 　∟不正スコアリング、アラート閾値の自動最適化 ・モデルの評価・検証・運用（MLOps） 　∟Precision / Recall、ROC-AUCなどの評価指標に基づく継続的改善 　∟モデル更新の自動化とモニタリング体制の整備 ・ルールベース運用のAI支援 　∟AIによるルール候補生成やチューニング提案 　∟人手によるルール策定の効率化支援ツールの開発 ・その他AI技術を活用した新しいサービス開発支援 【技術スタック】 ※ 初めてのAIエンジニア採用のため、AIに関する使用技術はありません。当社のアプリケーションに関する技術スタックとなります。 言語：Ruby フレームワーク：Ruby on Rails インフラ：AWS データベース：AWS RDS 管理：Git ※変更の範囲：会社の定める業務

【応募条件】 ・Pythonを用いた開発経験 ・機械学習 / 統計モデリングの基礎知識 ・モデル開発経験及び継続運用。再学習パイプラインの設計経験 ・SQLなどを用いたデータ抽出・前処理スキル ・不正検知 / 異常検知に関するドメイン知識、もしくは興味 ・チーム開発経験（Git / Pull Requestベースの開発フロー理解）