機械学習不正取引検知モデル開発エンジニア

仕事内容:

【仕事内容】

法人向けオンライン取引サービスにおいて、不正取引の検知精度向上を目的とした機械学習モデルの開発を担当していただきます。

現在、取引金額、利用頻度、取引先情報、操作履歴などをもとに、不審な取引を抽出するルールベースの判定処理が稼働しています。

本プロジェクトでは、既存ルールによる検知結果と過去の取引データを分析し、機械学習を活用した異常取引の判定機能を追加します。

Python、Pandas、XGBoostを使用したモデル開発を中心に、データ前処理、特徴量設計、学習、評価、検知結果の分析を担当していただきます。

また、正常取引を過剰に検知しないよう、適合率や再現率を比較しながら判定しきい値の調整にも取り組んでいただきます。

■ 業務内容

・Pythonを使用した機械学習モデル開発

・取引履歴、操作ログなどのデータ加工

・異常取引検知に向けた特徴量設計

・XGBoostを使用した分類モデルの学習

・学習データ、評価データの作成

・クラス不均衡を考慮したモデル評価

・適合率、再現率、F1スコアなどの評価指標の算出

・既存ルールと機械学習モデルの検知結果比較

・判定しきい値の調整、誤検知分析

・モデル評価結果、改善内容の資料作成

アピールポイント:

・PythonとXGBoostを使用した分類モデル開発に携われる

・実際の取引データを想定した異常検知の分析を経験できる

・特徴量設計からモデル評価、精度改善まで担当できる

・クラス不均衡や誤検知を考慮した機械学習開発に取り組める

・取引サービスの安全性向上を支えるAI開発に関われる

求める人材:

■ 必須スキル

・Pythonを使用した機械学習開発経験2年以上

・scikit-learnなどを使用した分類モデルの開発経験

・Pandas、NumPyを使用したデータ加工経験

・機械学習モデルの評価、精度改善経験

・SQLを使用したデータ抽出、分析経験

■ 歓迎スキル

・XGBoost、LightGBMの利用経験

・異常検知、不正検知モデルの開発経験

・クラス不均衡データを扱った経験

・特徴量重要度、SHAPを使用した分析経験

・しきい値調整、誤検知分析の経験

・MLflowなどを使用した実験管理経験

・取引ログ、行動ログを使用した分析経験

勤務時間・曜日:

お気軽にご相談ください!

休暇・休日:

お気軽にご相談ください！

勤務地:

〒104-0061
東京都中央区銀座1丁目3番3号 G1ビル7階

アクセス:

JR有楽町駅（京橋口）から徒歩4分
東京メトロ銀座駅（C9出口）から徒歩8分
東京メトロ銀座一丁目駅（3番出口）から徒歩1分
JR東京駅（八重洲南口）から徒歩10分

その他:

雇用形態: 業務委託

給与・報酬: 800,000円 - 1,000,000円 月給