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title: "MLOpsエンジニア（与信領域）"
company: "PayPay Card"
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workplace: onsite
location: "Tokyo/Fukuoka"
employment_type: unspecified
seniority: mid
role: other
region: asia-pacific
skills: ["gcp"]
date_posted: 2026-08-25T23:19:08.000Z
first_seen_by_remjobs: 2026-09-15T19:08:05.699Z
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# MLOpsエンジニア（与信領域）

**PayPay Card** · Tokyo/Fukuoka

Apply: https://job-boards.greenhouse.io/paypaycard/jobs/5397896008

## About the role

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#### PayPayカードについて/About PayPay card

PayPayカード株式会社は、サービス開始からユーザー数7,500万人（2026年8月時点）を突破した「PayPay」の決済プラットフォームと融合させた形でこれまでのクレジットカード、クレジットサービスでは成し得なかったよりユーザーに身近で便利なフィンテックサービスを提供する為に2021年に誕生しました。
 
AIを含む最新技術とデータを駆使し、圧倒的なスピードでサービス開発と事業成長を実現します。 日本のキャッシュレス決済、またそれを使用した金融ライフプラットフォームとしての普及を一気に推進することにプロフェッショナルとして情熱を持って取り組み、ユーザーの為に新しい価値創出を共に推進する仲間を募集します。

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#### 業務について

**▼組織・チーム紹介**

審査企画本部は、データとデジタルテクノロジーによって事業・サービス・働き方の変革を推進し、各事業部と伴走しながら、データドリブンな意思決定を牽引する組織です。
その中で審査分析部は、AIや機械学習を活用した高度な分析を通じて、審査領域の課題解決を担っています。データサイエンティストをはじめとする専門性の高いメンバーが在籍し、課題抽出からモデリング、業務実装、効果検証までを一貫して推進。数千万円規模の利益改善につながる案件も多く、分析成果が経営・事業成果に直結する環境です。

**▼募集背景**

PayPayカードは「圧倒的No.1サービス」の実現に向け、グループ各社との連携を強化しながら事業拡大を進めています。
こうした中、審査や債権回収領域における意思決定の高度化に向けて、機械学習モデルの構築にとどまらず、それらを本番環境で安全かつ迅速に稼働・運用させるための「MLOps / データエンジニアリング」のニーズが急速に高まっています。
本ポジションでは、データサイエンスの成果をビジネス現場で「意味ある形」で活用できるよう、基盤整備・パイプライン構築・モデルの本番実装および運用を企画・リードしていただける方を募集します。

**【具体的な業務内容】**

与信・審査領域におけるデータパイプライン構築から、機械学習モデルの推論基盤・MLOps構築、モデルの業務適用・運用までを一貫して担当いただきます。データサイエンティストや事業部門と連携しながら、モデルの実装と安定運用を技術面からリードしていただきます。

- 機械学習モデルの本番実装・MLOps推進分析モデル（与信スコアリング等）の本番環境への組み込み・推論パイプライン構築モデルの精度モニタリング、再学習・運用の自動化（DataRobot / Vertex AI / Sagemaker等の活用）

- データ基盤・パイプライン構築DWH（BigQuery等）におけるデータモデル設計・パイプライン構築データの集計・処理パフォーマンス最適化

- プロジェクト推進データサイエンティストと連携したデータ・システム要件の整理モデルの業務適用（運用設計）および導入後の効果検証サポート

技術環境

- DWH：GCP（BigQuery等）

- 機械学習ツール：DataRobot 等

- ドキュメンテーション：Googleスライド / PowerPoint 等※自動化や精度向上に向けた最新技術も積極的に活用しています。

**▼本ポジションの魅力**

- 大規模データを支えるエンジニアリング：PayPay・LINEヤフー連携による大規模データを扱い、与信・審査という事業の中核領域でデータ基盤構築・MLOpsに携われます。多くのお客さまの審査・与信判断に活用される仕組みを構築し、分析成果を実際のサービス価値へと直接つなげられる手応えがあります。

- 多様なキャリアパス：自身の意欲やスキル向上に応じ、MLOpsスペシャリストとしての専門性を極める道や、プロジェクトリーダー・マネージャーとして組織を牽引する道など、柔軟なキャリア拡張・転換が可能です。

##### 必要な経験/スキル

下記いずれかのご経験をお持ちの方（目安：3年以上）

- データエンジニアリングまたはMLエンジニアリング等の実務経験

- SQLおよびPythonを用いた開発経験

- GCP（BigQuery等）やAWS等のクラウドを用いたデータ基盤の構築または運用経験

- 機械学習モデルの本番環境デプロイおよび運用（MLOps）の実務経験

##### あると望ましい経験/スキル

- AutoMLツール（DataRobot等）やMLプラットフォームの利用・連携経験

- 金融・決済・クレジットカード・与信領域でのシステム開発・データ基盤構築経験

- プロジェクトマネジメントまたは企画推進の実務経験

- 経営層や事業部門などのステークホルダーに対し、企画内容等を提案資料（Googleスライド／PowerPoint等）にまとめ、プレゼンテーションを行った実務経験

##### PayPayカードが求める人物像

- [PayPay 5 senses](https://www.paypay-card.co.jp/recruit/work-style/5-senses/)に当てはまる方

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#### 待遇・条件

###### 雇用形態

- 正社員

###### 勤務地

- Hybrid Workstyle（オフィス＜東京・福岡いずれか＞、自宅にてリモートワーク） ※所属組織のルールおよび業務指示に応じて出社/リモート対応頂きます。

出社とリモート勤務を組み合わせたハイブリッドワークです。セキュア環境での作業が必要な場合には出社いただきます（東京オフィスまたは福岡オフィスへの出社が可能な方を対象としています。）

**勤務時間**

- フルフレックス制（コアタイム無し）

- 原則：午前9時～午後17時45分（実働7時間45分＋休憩時間 1時間）

###### 休日

- 土日祝日、年末年始および会社指定日

**休暇（法定休暇および会社福利厚生）**

- 年次有給休暇(初年度16日間、入社月に応じて按分付与。入社日から使用可）

- パーソナル休暇（毎年度５日間、（毎年度５日間付与/初年度入社月により3日間もしくは5日間付与）※PayPayグループ独自の特別有給休暇制度で、本人/家族/ペットなどの病気/ケガ/通院付き添い等にご使用頂けます

###### 給与

- 年俸制

- 経験、スキル、業績、貢献度に応じ当社規定により決定

- 毎年1回見直し

- 時間外勤務手当、深夜勤務手当、通勤交通費

###### ベネフィット

- 社会保険（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険）

- 企業型確定拠出年金制度

- 財産形成貯蓄制度（一般・住宅・年金財形）
**Other Information**

- PayPay Inside-Out (Corporate Blog)

[JP](https://insideout.paypay.ne.jp/)

- [ENG](https://insideout.paypay.ne.jp/en/)

- Recruiting FACTBOOK for PayPay Card

[JP](https://speakerdeck.com/paypaycorporation/recruiting-factbook-for-paypay-card_jp)

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Source: PayPay Card's own career page, read by RemJobs. Canonical HTML version: https://www.remjobs.works/job/paypay-card-mlops-f3597673-0a53-4557-8d6e-02ba2e6c463d
