Companies/PayPay Card/データサイエンティスト（ビジネスグロース領域）データサイエンティスト（ビジネスグロース領域）PayPay Card · HybridPosted 7/24/2026 · last confirmed live 8/26/2026Apply on PayPay Card’s sitePayPayカードについて 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。 OUR VISION IS UNLIMITED_ 我々は自分たちの想像を超える未来を創るためにあえて明確なビジョンは必要ないと考えています。常にDay1であるスタンスを忘れずに、誰もが想像できないようなビジョン（未来）を実現していくのがPayPayグループです。 この壮大なビジョンに前向きに取り組み、他社に真似できない圧倒的なスピードでプロダクトを磨き上げ、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、自ら課題発見し、周囲と協力して新しい価値創出を共に推進する仲間を募集します。 業務について ▼組織・チーム紹介 カスタマーインテリジェンス本部は、データを起点にユーザー理解を深め、より良いプロダクト・サービスの提供を通じてユーザー価値の向上を実現することをミッションとして、新たに立ち上がった組織です。 PayPayカードおよびPayPayグループが保有する顧客基盤やデータなどのアセットを活用しながら、ユーザーの行動やニーズを深く理解し、事業成長につながる新たな価値の創出に取り組んでいます。 立ち上げフェーズの組織だからこそ、一人ひとりが高い専門性を発揮しながら、分析テーマの企画・提案から施策実装、効果検証まで主体的に携わることができます。 ▼募集背景 PayPayカードでは、ユーザー理解を起点としたサービス改善や事業成長を重要なテーマとして取り組んでいます。 蓄積されたデータを活用してユーザーの特徴や行動変化を捉え、将来のニーズを予測することで、一人ひとりに最適な価値を提供するとともに、事業成長につなげることを目指しています。 現在は、データから得られた示唆をプロダクトやマーケティング施策へ反映し、その結果をもとに改善を繰り返すサイクルをさらに加速させるフェーズです。 そのため、データサイエンスの専門性を活かし、分析やモデル開発だけでなく、ユーザー価値の向上や事業インパクトの創出までリードいただける方を募集します。 ▼本ポジションへの期待 機械学習・統計モデリング・データ分析の知見を活かし、ユーザー価値の向上と事業成長につながるモデル開発・運用をリードしていただくことを期待しています。 単に分析依頼に応えるだけではなく、事業課題を理解したうえで分析テーマを設定し、モデル開発、施策実装、効果検証、改善まで一気通貫で推進いただくポジションです。 また、分析精度だけではなく、入会数、GMV、解約数、リボ・分割利益、クロスユースなどの事業KPIにどのような価値を生み出せるかを重視しています。 データをもとにした意思決定を推進し、自らの分析をユーザー価値の向上や事業成果につなげたい方にご活躍いただきたいと考えています。 【業務内容】 機械学習・データサイエンスの知見を活かし、ユーザー価値の向上と事業成長につながるモデルの開発・運用を担っていただきます。 マーケティング、プロダクト、事業企画など複数部門と連携しながら、課題設定からモデル開発、施策実装、効果検証まで一気通貫で推進いただきます。 ビジネスグロース領域におけるデータ分析・機械学習モデルの企画、開発、運用 ユーザー理解を深めるための顧客分析、行動分析、予測モデルの構築 入会数、GMV、解約数、リボ・分割利益、クロスユースなどの事業KPI改善に向けた分析テーマの企画・設計 マーケティング施策、プロダクト改善、新規事業企画につながる分析・提案 分析結果をもとにした施策実装、効果検証、改善提案 事業部門、マーケティング部門、プロダクト部門などとの連携・プロジェクト推進 ▼プロジェクト事例 カード新規入会の最適化 入会後の収益貢献が見込まれるユーザーを予測するモデルの開発 スコアリングを活用したターゲティング施策の企画・実施 生成AIを活用した分析業務の高度化 ChatGPTを活用した分析エージェントの設計・開発 API化および運用による分析業務の効率化 ユーザー体験の向上 行動データを活用した前兆行動予測モデルの開発 モデルの運用・改善および可視化 プロダクト体験の最適化 PayPayミニアプリにおけるスマートアイコン表示最適化モデルの開発 ユーザーごとの最適表示による利用率向上 ▼Analytics & Data Platform Languages：Python / SQL Data Warehouse：BigQuery Cloud：Google Cloud（GCP） ML Libraries：LightGBM / XGBoost / CatBoost / scikit-learn / Statsmodels / Prophet / Optuna / SHAP / pandas / NumPy Notebook：Jupyter Notebook / Vertex AI Workbench BI：Looker Studio Workflow：Vertex AI Pipelines AutoML：DataRobot / Vertex AI ▼本ポジションの魅力 データサイエンスを通じて、ユーザー価値の向上と事業成長の両方に貢献できる 数百万～数千万規模の会員データ、数千万～数十億件規模のトランザクションデータを活用し、スケールの大きな課題に挑戦できる 分析だけで終わらず、施策実装、効果検証、改善まで一気通貫で携われる PayPayカードおよびPayPayグループが保有する顧客基盤やデータなどのアセットを活用し、自らの分析やアイデアを多くのお客様への価値提供につなげられる 立ち上げフェーズの組織で、分析テーマの企画・提案から主体的に取り組める 事業部門、マーケティング部門、プロダクト部門など、多様なステークホルダーと連携しながら、データをもとにした意思決定を推進できる 必要な経験/スキル 以下のご経験をお持ちの方（目安：3年以上） Pythonを用いたデータ分析・機械学習モデル開発の実務経験 Google Cloud（GCP）を活用した開発・運用経験 事業課題を踏まえ、分析テーマの企画・設計から施策提案、効果検証まで一貫して推進した経験 あると望ましい経験/スキル 以下のいずれかの領域で強みをお持ちの方を歓迎します。 ＜機械学習・統計モデリング＞ モデル開発の一連のサイクル（企画～運用～改善）の経験 回帰・分類・時系列などの手法を用い、事業KPIの改善やユーザー価値向上に貢献した経験 AutoMLツール（DataRobot等）やMLプラットフォームを活用したモデル開発経験 ＜エンジニアリング・MLOps＞ Docker、CI/CDなどを活用した開発・運用経験 Vertex AI、BigQuery、GCSを用いたパイプライン構築・運用経験 生成AIやAIエージェントを活用したアプリケーションの開発・運用経験 ＜ドメイン知識・ビジネス＞ クレジットカード、金融、決済領域におけるデータ分析・モデリング経験 ユーザー行動分析、LTV向上、CRM、レコメンドなどグロース領域の分析経験 PayPayカードが求める人物像 PayPay 5 senses に当てはまる方 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。 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14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 ENG Recruiting FACTBOOK for PayPay Card JPThis role is published by PayPay Card on greenhouse. SwiftFit is not the employer and does not accept applications.