株式会社Finatextホールディングス

【「金融がもっと暮らしに寄り添う世の中にする」。多事業展開する注目のFintech企業です】
東大出身者を中心に設立されたテクノロジーによる次世代ウェルス・マネジメント・サービスの提供をビジョンとするFintechベンチャーです。
・Finatext：投資初心者向けの株アプリ・金融機関向けの送客事業など金融サービスを開発・運営
・ナウキャスト：POSデータなどを解析しヘッジファンド向けに予測をし投資に役立つビッグデータを解析
・スマートプラス：金融業界のAWSを目指しているBaaS（Brokerage as a Service）サービス。証券会社として、証券のプラットフォームを構築・提供

【サービス】
・「スマートプラス」「STREAM」：大和証券と提携し、国内初の手数料0円の無料株取引アプリ
・「あすかぶ！」：日本一の株コミュニティアプリ
・「かるFX」「FXクルー」：国内最大級の規模を誇るFXアプリ
・「Fundect」「moneby」：投資信託選びに役立つアプリ

【合計資金調達金額80億円以上の注目のFintechスタートアップ企業です】
同社は、2018年1月にKDDIから14億円、7月にはKDDI、ジャフコ、未来創生ファンドから60億円の資金調達を実施しております。

【金融をサービスとして再発明（＝フロントレイヤーとインフラレイヤーに分離）する】
次世代ウェルス・マネジメント・サービスを提供するFintechベンチャー。2016年には機関投資家向けにビッグデータの解析を行っているナウキャストと統合し、日本以外でも台湾、マレーシア、ベトナム、イギリスで事業を展開。
同社は金融サービス開発事業、ビッグデータ解析事業、証券サービスプラットフォーム事業を行っています。金融サービス開発事業は、投資初心者に対しては投資について情報交換しながら投資について学ぶことができる投資コミュニティアプリ「あすかぶ！」や「かるFX」の開発・運営を行っているほか、すでに投資を始めている人に対してはニュース記事や企業情報と株価情報を使用した株式投資のアルゴリズム等を提供。金融機関に対しても近年注目を集めるロボットアドバイザーのエンジンを日本IBMと協業しながら提供しています。ビッグデータ解析事業では、グローバルの経済指標や企業活動をより正確かつリアルタイムに配信し、グローバルな金融機関や政府等に提供。
2019年には積極的なグローバル展開、新たな金融領域への事業拡大を目的に社名をFinatextからFinatextホールディングスに変更し、持株会社体制へ移行したことを発表しました。ビッグデータを活用し、経済をマクロ・ミクロの両視点から捉えることができる同社は、今後も初心者から上級者まで投資に関わる多くの人に充実したサービスを提供していきます。

【企業構成】
同社は東京大学出身メンバーを中心に構成されており、ロンドンでの投資銀行業務経験者、経済学博士、東京大学教養学部講師など多彩なメンバーで新しい金融ビジネスに取り組んでいます。

※株式会社Finatextの所属になります。

・データ基盤の構築・運用
・BIツールを用いたダッシュボードの構築・運用
・AWS上でのTerraformを用いたインフラの構築・運用
・プロダクトの要件定義/仕様作成/工数見積

【サービス概要】
Finatextの保険事業ではInspireと呼ばれるデジタル保険販売のSaaSを提供しています。
Inspireは保険商品の提供元である保険会社と、デジタル保険を自社サービスと組み合わせて提供したい事業会社の双方に以下の様な価値を提供する、「デジタル保険販売におけるShopify」のようなプラットフォームを目指しています。
?保険会社への提供価値
Inspireに保険商品を登録することで、紙の申込書や対面営業などアナログな顧客接点を中心とした保険商品とは差別化された、デジタルな顧客接点を中心とした新しい保険ビジネスへの挑戦が可能になります。
?事業会社への提供価値
InspireのAPIを利用することで簡単に自社のサービスにデジタル保険商品を組み込むことができるようになります。
Inspireは「各社固有の業務プロセス」や「商品固有のロジック」などの保険固有の煩雑な要件を、汎用利用を想定して作り込まれた設計とモダンなシステム構成により扱うことで、商品固有の開発を最小限に留めることを可能にします。これにより、より安価、便利、柔軟なシステムの提供を実現し、保険会社や事業会社はユーザーに価値あるサービスを提供することに集中することできます。

【いずれか必須】
・クラウド上でのインフラ構築・運用経験
・ETL処理を伴うデータフロー構築・運用経験
・DBの構築・運用経験
・Webアプリケーション開発経験

【歓迎】
・SQL、Python、 Rなどを用いたデータ分析の経験
・データ利活用でビジネス上の課題を解決した経験
・データ品質を意識したデータ基盤・データフローの構築・運用経験