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※日本マーケティングリサーチ機構調べ
※調査概要:2021年9月期_ブランドのWEB印象調査

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企業情報

株式会社ネットプロテクションズ

株式会社ネットプロテクションズ

その他金融 ソフトウェア・情報処理 コンピューター・インターネット関連
ネットプロテクションズは、日本ではじめて未回収リスク保証型の後払い決済サービス「NP後払い」の提供を開始し、現在では国内後払い決済市場シェア率No.1を誇るリーディングカンパニーです!
  • 25卒 2022/10/27 更新

    Data活用による事業・組織改革、Data活用による未来の事業の形づくりをしましょう!

    求人詳細
    募集職種 データサイエンティスト
    データサイエンティスト(IT系)
    仕事内容 ・Dataを用いてネットプロテクションズの与信システムや事業を抜本的に改革する。
    ・システムインフラを整えて、Dataを扱いやすくする。
    ・そのまま使えないDataを処理して分析しやすいDataを揃える。
    ・全社員が数字Dataを見て、意思決定ができるようなツールを整える。
    求める人物像
    応募資格 求める人物像に書いてある内容が「自分のことだ!」と感じた方
    人物像 こんな方にきて欲しい!

    「独学を厭わない人」
    DataScienceにおけるプログラミング/分析では、「手を動かし、経験して身についた肌感覚」がモノをいいます。レクチャーで教えられるだけでなく、貪欲に知識を得て、自分で手を動かすことが求められます。研究時にみられるような、自分で手を動かし、積極的に楽しみながら勉強できる方を求めています。

    「伝えること、コラボレーションに努力したい人」
    DataScienceで成果をだす上で、分析対象を把握したり、分析結果をシェアしたりすることが必須となってきます。自分で分析することに閉じるのではなく、周囲とコラボレーションしながら、共に学習し、学んでいく事を楽しめる方を求めています。

    こんな方におすすめ!(必須ではありません)

    「数学の基礎が身についている人」
    DataScienceにおけるビジネス分析で肝要な「主成分分析」「共分散分析」「検定」を行う上で、「統計学」「確率」「線形代数」の学問にみられる数学の基礎が身についていれば、スムーズに業務を行うことができます。
    文理 文系 ・理系
    学歴 修士新卒 博士新卒 ポストドクター オーバードクター 修士修了中途 博士修了中途 既卒学生可能 博士満期退学可能 博士号必須(見込含)
    専門領域 文系専門領域 専門を問わない
    理系専門領域 専門を問わない
    活かせる能力(概要)
    活かせる能力(詳細)
    ITスキル 活かせるIT関連能力
    活かせる各種ITスキル
    採用データ
    勤務地 東京都 京都府 福岡県
    給与 想定年収:学部卒 370万円、博士卒 430万円
     月給:学部/修士卒 24.7万円、博士卒 28.7万円
    ※月給内訳は、次の通りとなります。
     基本給 学部/修士卒 18.4万円、博士卒 21.4万円
     みなし時間外手当(45H) 学部卒 6.3万円、博士卒 7.3万円
    待遇 正社員 ※試用期間:入社後6ヶ月
    昇給は年2回(5月、11月)
    ※学部/修士卒の方は新卒入社後2年目で430万円/年、3年目で460万円/年と自動昇給します。
    試用期間の有無 有り
    試用期間 入社後6ヶ月 条件変動なし
    試用期間についての補足事項 入社後6ヶ月 条件変動なし
    社会保険 健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険
    福利厚生 ストックオプション制度、残業手当、深夜手当、通勤手当、住宅補助、食事補助、
    書籍購入補助(マナブック)、自己研鑽補助(トレサポ)など
    勤務時間 勤務時間:9:30~18:30(休憩1時間含む)
    ※フレックスタイム制(コアタイム:10:30〜15:30)
    休日休暇 休日・休暇:完全週休2日制(土曜・日曜)
    屋内の受動喫煙対策

    あり

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    就職活動をしている大学院生へのメッセージ
    『学問における「研究」は、イノベーションを起こすプロセスと似ている ~理系院生採用について~』より
    https://note.com/netprotectionspr/n/n4258b765a8e4

    ビジネスの世界と、学問の世界。両者は遠く離れた世界であるとイメージしている学生の方も、少なくないのではないでしょうか。
    しかし、理系出身(理工学部)である2016年新卒入社の澤田智希は、「学問における『研究』は、イノベーションを起こすプロセスと似ている」と言います。
    今回ご紹介するのは、そんな彼が立ち上げた「理系院生採用」についてです。「理系院生採用」ではどのような背景から、どのような人物を求めているのか。イノベーションと研究は、どのように似ているのか。自身の経験も踏まえた上で、考えやメッセージを詳細に語ってくれました。


    「原理原則を見つけ出すような学問領域」が好きな人を求めたい

    まず初めに断っておかなければならないのは、「理系」「院生」というのはただわかりやすくするためのラベリングにすぎないということです。つまり、正確に言うと「理系かどうか」「院生かどうか」が重要なのではありません。「原理原則を見つけ出すような学問領域」が好きな人。できる限り本質を追究し、シンプルで美しい法則性を見つけようとすることが好きな人。「理系院生採用」として求めたいのは、こうした性質を持っている人です。
    例えば異なるサービスにおけるお客様の購買行動、あるいは規模も業種もまったく異なる会社がそれぞれ抱えている課題。これらは一見すると、ランダムで無関係な事がら同士のように思えるかもしれません。しかしあるときは具体的に、あるときは俯瞰的に、またあるときは別の観点を加えて。物事をあらゆる角度から膨大に観察をし続けると、一見無関係に見えるような事がら同士の中にも、共通した規則性やエッセンスを見つけられるときがあります。そしてその「共通した規則性やエッセンス」、つまり「本質」にたどり着くことができれば、既存の方法論や枠組みだけで考えたときには見えてこないような、格段に良いやり方がひらめいたりするんです。
    では「一見無関係に見えるような事がら」を目の前にした際に、「共通した法則があるはずだ」と信じて探し続けられるかどうか。見つからないこともあるのですが、とにかく信じて探し続ける。こうした行為はまさにアカデミックな、中でも理学や自然科学、数学といった法則性を追究するような領域における「研究」に限りなく近いんですよね。
    繰り返すようですが、重要なのは実際の専攻や研究領域ではありません。あくまで好きかどうか、好んでできるような適性を持っているかどうかを重視したいと考えています。


    「汎用性の高い仕組み」を独自で考えて築き上げる会社

    NPにおいて、なぜ「原理原則を見つけ出そうとする人」を必要としているのか。その理由は大きく2つあります。
    1つは、扱っている「決済」というサービスが「プラットフォームビジネス」である、言い換えると「土台を提供するビジネス」であることです。より多くの取引において使われるほど、1つの取引あたりにかかる土台の提供コストを下げられる。裏を返せばできるだけ個別対応を避け、より多くの取引において使えるような「汎用性の高い仕組み」を作ることが肝要となるのです。
    加えてNPでは、この「汎用性の高い仕組み」を、他社の模倣ではなく独自で考えて生み出すことを大切にしています。これが、NPにおいて「原理原則を見つけ出そうとする人」を必要とする2つ目の理由ですね。「すでに誰かが考えたシステムを、そのまま転用しよう」という発想ではなく、「理想的なあり方」を自分達でゼロから追究して形にしていく。それによって独自のポジションを築いていく、さらには自分達が考える「理想的なあり方」を世の中に提唱していく。よく言われている言葉を使うと「イノベーションを起こす」ということです。
    自分達で「理想的なあり方」を追究して、「汎用性の高い仕組み」を築いていく。その過程において必要な心構えは、いわゆる「ビジネス」的な、「目の前のお客さんに価値を提供しよう」ではないんですよね。上手くいくかどうか保証がない中で、細かい検証を重ねていく。そしてその中から「今はこれが通説になっているけれど、本当にそれで正しいんだっけ」「俯瞰してみるとこんな傾向あるけど、この傾向から抜け出したら強いのでは?」と問いを立て、検証を進めていく。独自の仕組みを作るためには、こうした研究でおなじみのプロセスが必要になってくるのです。決済サービス提供企業は、より多様なユーザーやショップに対応できるように、汎用性の高い仕組み作りが求められる


    「時間をかけられるかどうか」という趣味嗜好の領域

    「汎用的な仕組み作り」に最も必要なものは、おそらくスキルではありません。ある程度の思考力を持ち合わせていれば誰でも、時間をかければ法則を見つけることができると思っています。問題は「成果が保証されていない答えのない問題に、自分の時間をかけ続けられるかどうか」です。
    例えば「データ分析」。数万件のデータであれば、生のデータを1個ずつ時間かけて眺めていると語りかけてくるものがあるんです。しかし多くの人は、すぐにその数万件を集計して平均や中央値といった単純化された情報から気づきを得ようとします。理由は簡単、数万件のデータを1つずつ見るのはものすごく大変だからです。しかし「集計」の過程で、多くの要素が削ぎ落とされてしまう。そして多くの場合、その削ぎ落とされた要素にこそ「本質」にたどり着けるようなヒントが詰まっているんです。
    アカデミックな研究に携わっている人にとって、このお話には少なからず共感できる部分があるんじゃないでしょうか。実験データを分析しても何も見えてこない、やり方を変えてみてもさっぱり見えてこない。困り果てながらひたすら同じデータを眺め続ける。そんなことを数ヶ月やってみると、急に何かが見えてきたりする。こうした経験は、研究をしていれば多くの方が持っているものかなと思っています。
    NPで「汎用的な仕組み作り」をする際にも、似たような考え方が必要になります。眺める対象が「データ」とは限りませんが、具体的な情報や出来事を注意深く観察することはとても大切です。一方で「少し考えればすぐに成果を出せるような仕事」も世の中にはたくさんあります。そんな中で、答えが出るかもわからないようなところに時間をかけられるかどうか。これはもう、趣味嗜好の領域なんでしょうね。まだまだ知らない世界があるかもしれないから、とことん調べていきたい。理由は、ただ単に楽しそうだから。こうしたモチベーションでついつい突き詰めて考えてしまうような人にとっては、「汎用的な仕組み作り」はとても魅力のあるお仕事だと思っています。


    研究テーマに関わらず「研究そのもの」の経験が糧になる

    これまでお話してきた「原理原則を見つけ出そうとする人」には、もちろんNPに入社して活躍していただきたいという思いはあります。ただ個人的にはそれ以上に、「イノベーションを起こす人材」として理系院生がもっと世の中で活躍してほしいなと思っています。
    特に博士課程にてしっかりと研究をされてきた方に対しては、「研究という経験を通して、イノベーションに必要な資質を身につけられているんだよ」と声を大にしてお伝えしたいですね。つまり「みなさんのすごいところは〇〇というテーマを研究していたことではない。むしろ、悩みながらも研究をやりぬいたことそのものがすごいことなんだ」ということです。「大学で勉強したことは役に立たない」と就活などで耳にすることも多いかもしれませんが、決してそんなことはない。確かに、研究テーマや勉強した内容がそのまま活きるケースは少ないのかもしれません。それでも、誰もやったことがない未知の領域に足を踏み入れ、模索しながら情報収集をする。こうした経験を通して培った体系的な力は、新しいモノやサービス、概念を生み出すにあたって大いに役に立ちます。私自身は博士課程に進まなかったのですが、それでも学部時代に泣きながら研究をしたことが血肉となって、NPで成果を出せていると感じています。
    一方で院生の方々って、様々な選択肢に触れたり、自身の特性をどのように活かすのかを考えたりする機会には、おそらくあまり恵まれていないんですよね。先輩がコンサルに行っているから、あるいは大学で大手企業から推薦が来たからといった理由で、他の選択肢を知らないまま自身の進む道を決めてしまう。それは非常にもったいないことだなと思います。
    ぜひみなさんにはNPの社員とはもちろん、他社さん含めていろいろな人ともお話をしてもらいたいです。そして自身の性質や培ってきた力をどのように活かしていくのか、じっくり考えてほしいなと思っています。私個人としても、みなさんとお話できることを楽しみにしています。何かを深く追究した人には、どこか独特の世界観があるんですよね。その世界観に触れることがとても好きなので、「就活」や「採用担当者」といった枠組みを取り払って、皆さんの研究や論文、あるいは別領域で深く追究したことのお話をたくさんお聞きしたいなと思っています。
    応募方法・選考の流れ・連絡先
    応募方法 「応募」ボタンよりご応募ください。カジュアル面談のご案内をさせていただきます。
    選考の流れ 選考は6step「カジュアル面談 → オンライン説明会 → ES → オンライン面接x3」の予定です。

    選考を受ける前に志望動機を固める必要はありません。
    弊社の選考では、応募者の皆様の自己分析をサポートさせていただき、価値観を知りたいと思っているためです。

    面接でお伺いする内容も「志望動機」よりも、応募者様の価値観/考え方に重きを置いているため、
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