株式会社金融エンジニアリング・グループの中途採用・転職・求人情報
事業内容 | 金融機関を中心としたお客様の持つ多様かつ膨大なデータ(ビッグデータ)を分析し、有益な規則性や法則性を見出し、業務の効率化に役立てるコンサルティング業務を行う会社です。 |
|---|---|
本社所在地 | 104-0033東京都中央区新川２－２７－１ |
代表者 | 清水 晋一 |
企業代表番号 | 03-5117-9000 |
企業ホームページ | https://www.feg.co.jp/ |
最終更新日：2026/03/07
株式会社金融エンジニアリング・グループ
募集している求人
- 正社員
株式会社金融エンジニアリング・グループ
年休123日【データサイエンティスト】世界2位のデータ分析力の上場企業/在宅OK リサーチ/分析データサイエンティスト
創業から30年以上ビッグデータ分析に注力してきた当社にてデータサイエンティストとして業務をお任せいたします。単なるデータ分析員ではなく課題ヒアリング～モデル構築までコンサルティングをお任せします。
月給38万円～58万円
勤務地東京都中央区- 年間休日120日以上月平均残業時間20時間以内転勤なし退職金あり在宅OK完全週休2日制土日祝休み
仕事の内容企業名 株式会社金融エンジニアリング・グループ 求人名 年休123日【データサイエンティスト】世界2位のデータ分析力の上場企業/在宅OK 仕事の内容 創業から30年以上ビッグデータ分析に注力してきた当社にてデータサイエンティストとして業務をお任せいたします。単なるデータ分析員ではなく課題ヒアリング～モデル構築までコンサルティングをお任せします。 【具体的なコンサルティング業務】 ★顧客やニーズに合わせて、古典的な統計モデルから先端的な深層学習まで対応しています。主な顧客となる金融機関では、統計モデル構築～モニタリングを通じたコンサルティング業務を中心に行います。 ★金融以外(流通・通信・製造など)の業界とも取引があり、機械学習や深層学習を用いた案件へのアサインもあります。 ※業務内容の変更の範囲：会社の定める業務 募集職種 年休123日【データサイエンティスト】世界2位のデータ分析力の上場企業/在宅OK必要な経験・能力等必要な経験・能力等 【いずれか必須】SASやPython等を用いたデータ分析の実務経験 ★金融業界でのデータ分析経験がある方は歓迎です！上記以外の言語でもデータ/数値解析やマーケティングリサーチ経験があれば選考対象！★ 【求める人物像】 ■定型の解決法ではなく、自らの知見を活かしたデータ分析をしたい方 ≪当社について≫◇ビッグデータ分析に注力、世界でも評価される技術力！30年以上前からビッグデータ分析に注力し、金融業界では抜きんでた実績と知名度を持ち、70を超える銀行と直接取引しております。 ◇社員に与えられた裁量権が大きく、自分のペースでコントロール！案件の増減も、比較的個人の裁量に任された環境です。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 語学力： 資格： - 正社員
株式会社金融エンジニアリング・グループ
【開発SE/PL候補】AI・機械学習案件/完全自社開発/在宅勤務可/平均残業月20h プロダクトマネージャー
世界レベルのデータ分析技術を持つ当社のPL候補として設計業務を中心にシステムの提案/要件定義/設計をご担当。PG業務は外注パートナーが担当するため、自社勤務で設計開発工程に専念できます。≪具体的には下記≫
月給28万円～50万円
勤務地東京都中央区- 業界未経験歓迎年間休日120日以上転勤なし退職金あり在宅OK完全週休2日制土日祝休み
仕事の内容企業名 株式会社金融エンジニアリング・グループ 求人名 【開発SE/PL候補】AI・機械学習案件/完全自社開発/在宅勤務可/平均残業月20ｈ 仕事の内容 世界レベルのデータ分析技術を持つ当社のPL候補として設計業務を中心にシステムの提案/要件定義/設計をご担当。PG業務は外注パートナーが担当するため、自社勤務で設計開発工程に専念できます。≪具体的には下記≫ ≪入社後の担当案件について≫ご志向やご経験に応じてメインプロダクトである金融機関向けローン審査システム、および個人信用情報照会システム導入プロジェクトへのアサイン予定。 ★業務拡大に向けて新規プロジェクト立上げにも力を入れており、企画提案から携われます！！■顧客業務の自動化・効率化に資する機械学習など※業務内容の変更の範囲：会社の定める業務 募集職種 【開発SE/PL候補】AI・機械学習案件/完全自社開発/在宅勤務可/平均残業月20ｈ必要な経験・能力等必要な経験・能力等 【いずれも必須】■PMもしくはPLのご経験 ■システム開発経験（要件定義、設計、開発、テスト工程の実務経験） 【求める人物像】■主体性とコミュニケーション力 【歓迎】■システム全体のアーキテクチャ設計スキル ■データベースの設計・運用経験 《当ポジションの魅力》直接契約顧客がメインのため、市場のトレンドに沿った第一線で業務が出来ます。データ分析のためのミドルウェアやインフラ構築、数理モデルの運用まで考慮したシステム開発を担い、市場拡大するデータ分析に関する幅広い案件対応を通したスキルアップが可能です。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 語学力： 資格： - 正社員
株式会社金融エンジニアリング・グループ
【データサイエンティスト】金融機関のデータ分析・与信業務/研修充実 リサーチ/分析データサイエンティスト
当社のデータサイエンティストとして業務をお任せいたします。単なるデータ分析員ではなく課題ヒアリング～モデル構築までできるコンサルタントを目指していただける環境のため、実務経験がなくても安心です！
月給25万円～35万円
勤務地東京都中央区- 年間休日120日以上転勤なし退職金あり在宅OK完全週休2日制土日祝休み
仕事の内容企業名 株式会社金融エンジニアリング・グループ 求人名 【データサイエンティスト】金融機関のデータ分析・与信業務/研修充実◎ 仕事の内容 当社のデータサイエンティストとして業務をお任せいたします。単なるデータ分析員ではなく課題ヒアリング～モデル構築までできるコンサルタントを目指していただける環境のため、実務経験がなくても安心です！ 【具体的なコンサルティング業務】 ★顧客やニーズに合わせて、古典的な統計モデルから先端的な深層学習まで対応しています。主な顧客となる金融機関では、統計モデル構築～モニタリングを通じたコンサルティング業務を中心に行います。 ★金融以外(流通・通信・製造など)の業界とも取引があり、機械学習や深層学習を用いた案件へのアサインもあります。 ※業務内容の変更の範囲：会社の定める業務 募集職種 【データサイエンティスト】金融機関のデータ分析・与信業務/研修充実◎必要な経験・能力等必要な経験・能力等 【いずれか必須】■統計検定(2級以上)を保有されている方 ■SAS、Pythonなどを用いたデータ分析・プログラミングの実務経験者 【重視するポイント】■与信業務への興味 ■コミュニケーション能力 【歓迎】■データサイエンス関連のコンペティションに参加したご経験 ■金融業界の業務知識がある方 ≪当社について≫◇30年以上前からビッグデータ分析に注力し、金融業界では抜きんでた実績と知名度を持ち、70を超える銀行と直接取引しております。◇社員に与えられた裁量権が大きく、自分のペースでコントロール！案件の増減も、比較的個人の裁量に任された環境です。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 語学力： 資格： - 正社員
株式会社金融エンジニアリング・グループ
【法務/東京】金融機関との契約書作成~交渉/東証プライム上場G/在宅勤務可 法務
70を超える銀行と直接取引のある当社の契約法務担当として業務をお任せいたします。バックオフィス業務にとどまらず、取引先と折衝、契約書作成、交渉までを通貫して行っていただけます。
月給43万円～53万円
勤務地東京都中央区- 年間休日120日以上月平均残業時間20時間以内転勤なし退職金あり在宅OK完全週休2日制土日祝休み
仕事の内容企業名 株式会社金融エンジニアリング・グループ 求人名 【法務/東京】金融機関との契約書作成～交渉/東証プライム上場G/在宅勤務可 仕事の内容 70を超える銀行と直接取引のある当社の契約法務担当として業務をお任せいたします。バックオフィス業務にとどまらず、取引先と折衝、契約書作成、交渉までを通貫して行っていただけます。 【具体的に】 ■顧客等取引先との契約、法務・知的財産、リスク管理業務 など ※当社の契約業務とは新規事業を含む契約書・各種合意文書等の起案など ■管理本部内の契約・法務担当として現業部門メンバーと協動し仕事を進めて頂きます。 ※業務内容の変更の範囲：会社の定める業務 募集職種 【法務/東京】金融機関との契約書作成～交渉/東証プライム上場G/在宅勤務可必要な経験・能力等必要な経験・能力等 【必須】企業法務として契約書類作成・顧客折衝経験 契約書レビューのみなどの一部ではなく法務/契約周りを全て担当いただけるため、スペシャリストとして活躍いただけます！知的財産の業務経験が活かせます！ 【働き方】フレックスタイム制、在宅勤務を導入しているため柔軟な働き方が可能です。書類業務のため、週2回程度は出社いただく見通しです。残業も少なく、知識を活かし、無理なく働きたい方にオススメです。 【当ポジションの魅力】世界第2位を2度獲得するデータ分析力を保有する当社で、70を超える銀行との直取引を一手に仕切ることにより、ビジネスのダイナミズムを体感できます。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 語学力： 資格：