株式会社マネーフォワード

株式会社マネーフォワード

従業員数
2497人
業種
インターネット関連・Web
所在地
東京都港区芝浦3-1-21 msb Tamachi 田町ステーションタワーS 21F
HP
https://corp.moneyforward.com/
27年就職:本採用
研究開発職

2027年新卒採用 金融事業の未来を創る!Fintech×NLP(Natural Language Processing)の研究者募集

東京都
募集職種
研究開発職
対象資格
2027年修了見込みの方 学部, 修士, 博士, 博士研究員
勤務予定地
東京都
面接予定地
東京都
選考フロー・応募後の流れ
2027卒向け本選考は現在オープン前となっております。 ご興味をお持ちいただけている方は、本選考がオープンいたしましたらいち早くご連絡をいたします。 ※エントリー後にマイページ登録のための情報をヒアリングさせていただきますので、必ずご返信いただけますと幸いです。 ==2026卒本選考フローは以下となります== 1. 書類選考(WebES+応募要件書類+コーディングテスト提出) 2. 一次面接 3. 二次面接 4. 最終面接 【注意事項】 ※選考に関する録画・録音、またはその他の方法による外部への公開は固くお断りしております。ご理解とご協力をお願いいたします。
応募受付期間
2025年3月14日(金)~2026年3月31日(火)
仕事内容
Money Forward Labは、株式会社マネーフォワードの研究開発組織です。 Money Forward Labは「お金のメカニズムを解き明かすことで、人生に笑顔と驚きを。」をMissionに、「Autonomous BackOffiice」(オートノマス・バックオフィス、バックオフィスの自律化)の実現を究極のゴールに設定し、テクノロジーとデータを駆使した研究開発に取り組んでいます。人間が認知・判断・操作している業務を、AIが支援したり、代わりに実行したりすることで、企業の経営をよりForwardできる環境をつくりたいと考えています。 「Autonomous BackOffice」を実現するためのアプローチはいくつも存在するとは思いますが、現時点では次の4つのルートが最短・最速だと信じて研究開発を推進しています。 研究テーマ決めの裁量は、この4つから大きく外れない限りは、研究者に委ねられています。 ①入力作業からの解放 バックオフィス業務において、究極的には「タイピング業務」をゼロにすることで、業務の効率化や生産性の向上を実現する。 ②判断能力の拡張 経理・財務やカスタマーサポート業務など、企業ごとのルールへの対応専門知識が要求される業務を支援することで、業務の効率化や生産性の向上を実現する。 ③取引の安心・安全 購買や融資などの企業間取引における安心・安全を実現する。 ④未来の予測・解釈 資金繰りなど、企業経営の少し先の未来を精緻に予測し、その予測根拠を言語的に説明可能にすることで、経営力向上を実現する。 マネーフォワードの豊富なユーザーデータと、あなたの専門知識や好奇心を融合させ、SaaS×Fintechの領域にイノベーションを起こしましょう。 <ぜひこちらのインタビュー記事もご覧ください> ・Money Forward Labでのやりがいと挑戦:研究開発職新入社員インタビュー https://moneyforward-dev.jp/entry/2024/1... ・「Money Forward Lab」設立は、会社の未来を見据えた技術への投資 https://recruit.moneyforward.com/times_m...
求める人物像
Money Forward Labでは、金融テクノロジーの未来を共に切り拓く情熱的な研究者を求めています。 求める人物像: ・マネーフォワードのMission/Vision/Values/Cultureに共感し、テクノロジーで社会課題を解決する意欲がある方 ・高度な専門性と創造性を持ち、既存の枠にとらわれない斬新なアイデアを生み出せる方 ・データとテクノロジーを駆使し、ユーザーや社会の課題に真摯に向き合える方 ・グローバルな視点を持ち、多様性を尊重しながらチームで協働できる方 ・「Tech & Design」の精神で、常に最先端の技術動向にアンテナを張り、学び続けられる方 私たちと共に、お金にまつわる不安や課題を解決し、より豊かな社会の実現に貢献しませんか?あなたの研究が、millions of smiles(たくさんの笑顔)を生み出す原動力となります。Money Forward Labで、金融の常識を覆す画期的な発見の瞬間を共有しましょう。
関連する研究キーワード
自然言語処理 金融工学 時系列分析 言語処理 NLP 説明可能AI RAG 大規模言語モデル LLM リスクモデリング Autonomous BackOffice Generative
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