アソシエイトクオンツ（分析・開発業務）◆三菱UFJ銀行グループ◆資産運用アルゴリズムに関わるウェルスナビ株式会社

■期待する役割 ウェルスナビの資産運用サービスの中核を支えるクオンツチームの一員となり、他のクオンツやエンジニアと協働しながら、分析・開発業務に取り組んでいただきます。理論と実務を結びつける経験を通じて、クオンツとしての基礎力を着実に身につけていく役割を期待しています。 特に、当社が大切にしている、お客様目線でのものづくりを理解し、その考え方をアルゴリズムや分析にどう反映するかを学んでいただきます。与えられた課題に取り組むだけでなく、「なぜこの分析を行うのか」「より良い方法はないか」を考える姿勢が求められます。 資産運用アルゴリズムの改善に加えて新規事業においてお客様にアドバイスを行うためのロジックの開発・改善などの新たな取り組みにも関与し、クオンツとしての専門性を高めながら、チームやサービスの進化に貢献していただくことを期待しています。学びと挑戦を重ねながら、ウェルスナビの次世代クオンツとして成長していけるポジションです。 ■業務内容 資産運用サービスの中核を担うクオンツチームの一員として、分析・開発業務に取り組んでいただくポジションです。実務を通じて、理論と現実をつなぐクオンツとしての基礎力を段階的に身につけていただきます。 ・資産運用アルゴリズムに関する分析・検証業務 ・新規施策やプロダクト開発に向けた検討・試算サポート ・市場動向や運用結果に関する分析、資料作成 ・エンジニアや他職種と連携したプロジェクトへの参画 ・資産運用以外の金融サービス（保険など）に関する調査分析 ■本職種での役割／魅力 ウェルスナビの中核である資産運用アルゴリズムに、チームメンバーとして実務から関わり、理論をサービスに落とし込むクオンツとしての基礎力を着実に身につけられるポジションです。 先輩クオンツやエンジニアと協働しながら、分析・検証・改善のプロセスを経験し、将来のクオンツ中核人材として成長していける環境があります。 変更の範囲：会社の定める業務

働き方

＜勤務地詳細＞ 本社 住所：東京都品川区西五反田8-4-13 五反田JPビルディング9F 勤務地最寄駅：東京メトロ・JR各線／渋谷駅 受動喫煙対策：屋内全面禁煙 変更の範囲：会社の定める事業所（リモートワーク含む）

正社員

＜予定年収＞ 600万円〜1,000万円 ＜賃金形態＞ 年俸制 ＜賃金内訳＞ 年額（基本給）：4,545,600円〜7,576,000円 固定残業手当/月：121,200円〜202,000円（固定残業時間45時間0分/月） 超過した時間外労働の残業手当は追加支給 ＜月額＞ 500,000円〜833,333円（12分割）（一律手当を含む） ＜昇給有無＞ 有 ＜残業手当＞ 有 ＜給与補足＞ ※当社給与規定により、経験・スキル等を考慮した上で決定いたします。 ※年俸制で12分割を毎月支給 賃金はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。 月給(月額)は固定手当を含めた表記です。

＜労働時間区分＞ フレックスタイム制 コアタイム：10:00〜16:00 休憩時間：60分 時間外労働有無：有 ＜標準的な勤務時間帯＞ 9:00〜18:00

完全週休2日制（休日は土日祝日） 年間有給休暇2日〜15日（下限日数は、入社直後の付与日数となります） 年間休日日数120日 ・1時間単位での有給休暇取得可能 ・GW ・夏季休暇 ・年末年始 ・特別休暇 ・慶弔休暇 ・産前産後・育児介護休暇 ・ボランティア休暇

通勤手当、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険 ＜各手当・制度補足＞ 通勤手当：当社規定に基づき支給（直接雇用のみ） 社会保険：関東ITソフトウェア健康保険組合 ＜育休取得実績＞ 有（育休後復帰率100%） ＜教育制度・資格補助補足＞ ・書籍購入補助（業務に必要な専門書・技術書の購入補助） ・資格取得補助 ・外部研修、セミナー参加補助 ・資産運用勉強会（社内にいる金融工学のプロ実施の金融勉強会） ＜その他補足＞ ・企業型確定拠出年金 ・社内マッサージルーム ・オフィスコンビニ・コーヒーマシン・その他ドリンク一部無料 ・インフルエンザ予防接種 ・Happyhour（全社イベント・週1） ・All Hands（全社MTG・週1） ・ウェルカムランチ（新規入社者発生時） ・チームランチ（月1回） ・PC自由選択（Mac/Windowsから選択可※配属先により一部例外有） ・ハイブリッド勤務（週3日以上の出社と在宅を併用※配属先により一部例外有） ・ハーマンミラー社のワークチェア完備

選考について

■必須条件 金融・経済分野もしくは物理、数学、工学などの数理分野の専門課程の学習経験 現代ポートフォリオ理論等、資産運用に関する基礎的な理論知識 Python等を用いたプログラミングやデータ分析の基礎的な経験 ■歓迎条件： 資産運用、金融工学、数理ファイナンス等に関する研究・ゼミ・論文執筆の経験 大学院（修士、博士）レベルの研究経験 実務や研究等での金融データの分析経験 機械学習や最適化手法などを用いたモデル構築・検証への関心や取り組み経験