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中途採用
機械学習エンジニア
on 2019/11/20 71 views

データで金融の負を解決していく機械学習エンジニア

クレジットエンジン株式会社

クレジットエンジン株式会社のメンバー もっと見る

  • 向山 裕介(むこうやま ゆうすけ)

    クレジットエンジン共同創業者取締役
    PM・エンジニア

    1988年生まれ。山梨県出身。
    一橋大学卒業後、公認会計士試験に合格し、株式会社エスネットワークスに入社。
    主な業務として、中小オーナー企業の事業承継支援・M&A支援・IPO支援などの、会計・税務・組織に関するコンサルティングに携わる。
    その後、フリーランスエンジニアとして、スタートアップのWeb開発、ブロックチェーン関連スタートアップでの開発・研究・事業立ち上げ等の経験を経て、2016年6月にクレジットエンジンを共同創業。

  • 国内金融機関において、コーポレートローン、ストラクチャードローン業務を経験し、仙台市に転居。東日本大震災後の中小企業復興支援事業の立ち上げに従事。
    その後、米国UCLA Anderson School of Businessに留学。
    在学時には現地のベンチャー キャピタルでのインターンや、仮想現実(AR)関連技術のスタートアップに参画 。
    帰国後国内ベンチャー企業に入社し、B2BSaaSサービスの営業や事業開発などに従事。
    好きな言語はノルウェー語。

  • 学生時代からコンピュータアーキテクチャが専門でした。下位のレイヤから徐々に上位のレイヤに移っていくキャリアを歩んでいます。
    組み込みのハード(デジタル側)からソフトウェア、ハードとソフトの両方の開発をサポートするシミュレータや開発環境(ExcelのVBAやwebアプリ)など、メーカーでの開発を経て、現在はAWS上でのサービス開発や、機械学習のコードを主に書いています。
    サーバレスアーキテクチャも本番環境での利用を検討中です。

  • 中尾 彰博

なにをやっているのか

  • 自社サービス「LENDY」
  • 自社サービスで得た知見を活かして事業展開しています。

クレジットエンジンは、2016年7月に誕生した
”データ×テクノロジーで、金融の仕組みを変える”
ことに挑戦している
オンラインレンディング(オンライン融資)のスタートアップです。

オフラインで融資を受けるためには、
決算書や事業計画書など多くの書類をそろえ、
金融機関で面談を受けた上で審査を通さなければなりません。

金融機関は提出書類の出来の良し悪しで判断する傾向があるため、
書類作成に慣れている大企業が有利で、
慣れていない中小企業は手間がかかりすぎるという課題がありました。

ようやく書類をそろえて面談を受けても、
融資判断の結果が出るまで非常に長く待たなければならず
問題点が多く存在していました。

この状況を変えたい。

「中小企業や個人事業主が資金調達に悩まされることなく、
本来の事業に注力できる環境を整えたい。」

クレジットエンジンはそのような想いも込め、立ち上がりました。

クレジットエンジンでは、このような課題をTechnologyにより解決したいと考えています。
具体的には、POSレジなどオンラインデータの活用によるペーパーレス化、
機械学習技術の活用による審査スピードと審査精度の向上、
リアルタイムデータを用いたビジネスの実情にそった継続的な審査です。

本サービスが新たな融資調達手段となり、
経営者の方々が負荷なくスピーディーに借入を行うことができる、
新たな社会インフラにしたいと考えています。

▼弊社サービス
機械学習を用いたオンライン完結型の中小企業向け融資サービス「LENDY」( https://www.lendy.jp/ )を開発し、
2017年1月にリリース致しました。
また、2018年1月にはランサーズとサービス連携したフリーランス向け融資サービス「フリーランスレンディング」をリリースしています。

その「LENDY」の運営で培ったノウハウを活かし、
金融機関等の事業者向けオンライン融資プラットフォーム「Credit Engine Platform」、クラウド会計などの外部データを取得し連携する「Credit Engine DataHub」を開発・展開しています。

▼メディア掲載
Tech Crunch Japan
http://jp.techcrunch.com/2017/01/30/creditengine/

The Bridge
http://thebridge.jp/2017/01/credit-engine-seed-funding

▼HP
https://www.creditengine.jp/

なぜやるのか

  • 東洋経済8/24号「すごいベンチャー100」に載りました。2019/08
  • 代表 内山です。

オンランレンディングサービスの開発は、代表の内山が、金融機関での融資経験や、東日本大震災の復興支援事業として中小企業の資金調達に関わっていた経験から強く感じた課題感が原点になっています。

「金融機関が求める資料をうまく作成できないためだけに、適切な評価がなされず、本来は融資を受けるべき中小企業に資金が届いてない。
どうやったら、この状況を打破できるのだろうか?」

一方米国では、このような課題を解決するものとして、資料作成が不要なオンライン融資サービスを提供するベンチャー企業が多数生まれ、既に社会インフラになりつつあります。

我々は、このオンライン融資サービスの提供を通じて、日本の中小企業が抱える資金調達上の悩みを少しでも解決したい、と考えています。

どうやっているのか

  • 現在21名のメンバーがいます。
  • リノベーションしたオフィスです。

設立直後のスタートアップでありながらも充実したメンバーで、サービスの運営・向上に日夜励んでいます。

公認会計士試験合格者という異色のフルスタックエンジニア、
コンピュータアーキテクチャにも長けた機械学習エンジニア、
銀行での融資経験に加え、SaaS企業でのビジネス開発経験を持つ代表、
ユニークな人材が集結しています。

そんな多様なメンバーが、上下関係もなく、楽しくサービス開発を進めています。

こんなことやります

個人や事業者の資金調達をもっとシンプルに。
データ×テクノロジーで、金融の仕組みを変える。

オンライン融資サービス「LENDY」の運営で培ったノウハウを活かし、
金融機関等の事業者向けオンライン融資プラットフォーム「Credit Engine Platform」、クラウド会計などの外部データを取得し連携する「Credit Engine DataHub」を開発・展開しています。

▼仕事内容
-融資の審査モデル構築など、機械学習の技術を利用した自社プロダクトの開発
-データ分析基盤の構築(開発チームと協業)

▼こんな方にぜひ
データ分析をしながらビジネスも学びたいという方に。
機械学習と統計の知識があれば、ビジネスの実務経験がなくても歓迎です。

▼必須要件
-プログラミング言語によるデータ分析の経験
-機械学習の知識
-統計の知識

▼歓迎要件
-お金の負を解決することに関心がある
-Fintechに関心がある

▼環境
分析は主にPythonを使用します。

言語 : Python 3.6/3.7
WAF : Django 1.11/2.2
DB : PostgreSQL
フロント : Vue.js
CI/テスト : Cypress, Selenium, CircleCI, Codecov
インフラ : AWSDocker, Nginx, Gunicorn
その他 : SlackGitHub, Celery, scikit-learn, Heroku, Asana, Salesforceなど
MackBook Pro
デュアルディスプレイ
服装規定なし
技術書購入助成制度あり

一部業務についてはリモート勤務も可能です。
※詳細につきましては、お住いの地域や扱うデータによって、決定となります。

▼クレジットエンジンで働く魅力
-専門性を持った少数精鋭メンバーと技術を高め合える
-国内ではまだまだ黎明期のオンラインレンディング業界への挑戦
-経営やビズサイドとの関わりが深い&フラットなため仕事が事業へダイレクトに繋がっている感覚が強い
-毎週水曜は「同じ釜の飯を食べる」白米炊飯あり
-自転車通勤、リモートワーク(規定あり)などに対応

まだ転職は考えていないけど、興味がある
少し話を聞いてみたい
そんな方も大歓迎です!
まずはカジュアルに会社やサービス等についてお話させてください。

会社の注目の投稿

同じ釜の飯を食う
責任と罪悪の狭間
ブルー・トパーズ株式会社 設立のお知らせ
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会社情報
クレジットエンジン株式会社
  • 2016/07 に設立
  • 20人のメンバー
  • 海外進出している /
    TechCrunchに掲載実績あり /
    1億円以上の資金を調達済み /
    3000万円以上の資金を調達済み /
  • 東京都港区六本木7-3-24 goodoffice六本木 A-4
  • データで金融の負を解決していく機械学習エンジニア
    クレジットエンジン株式会社