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SPECIAL  変化へ、踏み出せ。

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INTRODUCTIONFOR TECH

理系の力で、
変化を起こせ。

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INTRODUCTION FOR TECHINTRODUCTION FOR TECH

MESSAGE

AIをはじめとしたテクノロジーの進化によって
金融業界は転換期を迎え、
商工中金もまた、大きく変わろうとしています。

だからこそ、この変化に
ともに向き合いたい。

課題に立ち向かう「探求心」と
高度な分析・思考・判断の核となる「数理能力」。

理系のあなたが培ってきた能力や経験が、
きっとこの“変化”を、加速させていくはずだ。

さあ、ともに挑もう。

理系の力で、変化を起こせ。

INTRODUCTION FOR TECHINTRODUCTION FOR TECH

SPECIAL INTERVIEW

デジタル戦略トップメッセージ

商工中金が理系人財を求める背景とは。そして、目指す未来とは。
デジタル戦略に関わる担当役員、採用責任者が語ります。

テクノロジーの力で日本の未来を変える

JOB & FIELD

職種紹介&活躍するフィールド

商工中金では、理系の皆さんが培ってきた素養やスキルを活用、
磨き上げることができる職種とフィールドを多数用意しております。

フロンティアシステムアーキテクトは、AIや機械学習を含む先端技術を活用し、社会に不可欠なソリューションや未来のビジネスを生み出し、社会を支えるシステムの設計・実装・改良に携わります。
この職務では技術的知識と応用スキルが不可欠です。加えて、コミュニケーション能力・問題解決能力・創造性なども求められます。急速に進化する技術分野であるため、柔軟性や常に学び続ける姿勢も重要です。
将来的にはこの分野の専門家として、企業や社会の競争力を高める役割を果たすことが、あらゆる領域で期待されるでしょう。

オートノミックシステムアーキテクトは、自動化やエラー検知などを通じてシステムを自律的に動作させるための設計を行います。
この職務では幅広い層の高度なテクニカルスキル・プログラミングスキル・データベース管理の知識が不可欠です。加えて、システム全体の理解力・問題解決能力・プロジェクト管理能力なども求められます。最新のトレンドと新技術に対する探究心を持つ柔軟性と学習意欲が求められます。
システムの肥大化に苦しむ企業は非常に多いため、このポジションの将来性は非常に高いと言えるでしょう。

データサイエンティストは、ビジネス上の課題や機会を特定するために大量のデータを分析し、価値ある情報を抽出します。
この職務では、データ前処理やモデリング、プログラミングのスキル・データ分析ツールの知識が不可欠です。加えて、ビジネスの理解・コミュニケーション能力・探索能力なども求められます。次々と新たな手法が開発されている分野であるため、継続的学習と技術トレンド追従能力も重要です。
データはますます増大しており、数理的手法でこれらを操るこの職種の需要が尽きることはしばらくないでしょう。

データエンジニアは、データベース構築・ビッグデータ処理・データ分析のための各種操作を通じてビジネス上の価値を生み出します。
この職務では、データベース技術・データ操作のためのプログラミングスキル・データ分析や可視化ツールのスキル・ETLプロセスの知識が不可欠です。加えて、ビジネスの理解・コミュニケーション能力・問題解決能力なども求められます。
元々引く手数多の職種ですが、データエンジニア経験は、他のデータ関連職種へのステップアップのみならず、他のシステム領域へのドメインチェンジにも役立つことでしょう。

クレジットリスクマネジメントクオンツアナリストは、金融業界でクレジットリスクを評価しモニタリングする専門家です。主に顧客や取引先が債務不履行に陥る可能性について焦点を当てます。
この職務では、ファイナンスの知識・データ分析や統計モデリング、プログラミングのスキルが不可欠です。加えて、管理領域に踏み込むことを想定すると、チームワーク・問題解決能力なども求められます。
経済環境変動・規制強化・技術進化などに適応することが不可避であるため、金融業界で広く活躍できる可能性が非常に高いでしょう。

あなたがこれまで培ってきた専門的な知識や技術を、私たちの会社で活用したいと思っています。当金庫においても新たなビジネスアイデアを模索しているため、私たちは具体的なアイデアを積極的に求めています。
そこで、面接の際にはぜひあなたのアイデアを提案していただきたいと思います。どんな内容でも真摯に聞き入れ、直面している現実問題を考慮しながら発展的な議論を行いたいと考えています。あなたのアイデアが当社に適合する場合、新しいポジションを設けて全力で取り組んでいきたいと思っています。

CAREER

理系が描けるキャリア

各職種において専門分野のプロフェッショナルとしてスキルを磨き、
社内外問わず活躍の場を大きく広げることが可能です。

STEP 01

入社3年目

2年間、職種の垣根を越えて基礎的なスキルを磨いた後で、その時のトレンドに応じた高度なAIや機械学習技術を活用した比較的単純なシステムの設計や実装に携わり始めます。他のチームメンバーと協力してプロジェクトを進めていきます。

STEP 02

入社5年目

豊富なプロジェクト経験を積んだ後、先端技術の知識と応用スキルをさらに高めます。より複雑なシステムの設計と実装に関与し、他のチームメンバーの指導やサポートも行うようになるでしょう。ビジネスの視点からのアドバイスや新たなソリューションの提案も求められるようになります。

STEP 03

入社10年目

業界で名の知られた存在となっており、複雑なシステムの設計や実装、改良においてリーダーシップを発揮しています。組織内外での講演や執筆活動に勤しみ、新たな技術やトレンドをいち早く取り入れ、ビジネスにおける競争力を高めるための戦略的な提言を行っています。

ANOTHER

アーキテクトとしての経験を積んだ後、テックリードやプロジェクトマネージャー、テクニカルコンサルタント、R&Dチームリーダー、上級ラインマネージャー、経営幹部などの道が見えることでしょう。

STEP 01

入社3年目

2年間、職種の垣根を越えて基礎的なスキルを磨いていくなかで、組織の所有するシステムの概要を把握します。自律化する範囲を仮説立て、ツール調査やプログラミングスキルを用いて単純な自動化やエラー検知機能の実装を行います。システム全体の理解力を活かして、プロジェクト管理も担当します。

STEP 02

入社5年目

業務において一人前の地位を確立します。自律的なシステムの設計に加えて、データベース管理や新技術導入にも積極的に取り組みます。また他のチームメンバーと連携し、システムの効率性や信頼性の向上にも配慮するようになります。

STEP 03

入社10年目

業界で名の知られた存在となっており、複雑なシステムの設計や改善に取り組みます。また、組織内でのリーダーシップやコンサルティングの役割も果たし、他のチームメンバーやクライアントと協力してプロジェクトを成功に導きます。人員計画や業務継続計画についても知見を求められるようになるでしょう。

ANOTHER

この職種は希少であり、大組織を中心としてフィールドは比較的自由に設定できるはずです。テクニカルエバンジェリストやプロジェクトマネージャー、テクニカルコンサルタント、事業継続コンサルタント、経営幹部などの道が見えることでしょう。

STEP 01

入社3年目

2年間、職種の垣根を越えて基礎的なスキルを磨いていくなかで、データの所在地や特性を把握しています。データの前処理やモデリング技術を習得し、データ分析ツールを使いこなしている段階です。この頃から、ビジネス理解やデータ分析結果を効果的に伝えるコミュニケーション能力が重要であることを認識します。

STEP 02

入社5年目

業務において一人前の地位を確立していきます。テクニカルスキルの深化、高度化はもとより、ビジネス上の価値ある情報を抽出する能力を高めていきます。ビジネスチームとの協力体制を確立するためのリエゾンやプロジェクトリードも担当します。

STEP 03

入社10年目

業界で周知されており、高度なデータ分析手法や機械学習アルゴリズムを積極的に活用し、インテリジェンスを生成し続けています。アドホックな相談相手としても立場を確固たるものとします。データサイエンスのリーダーシップを発揮し、チームの指導やプロジェクトの戦略立案に携わります。

ANOTHER

この職種の要求能力特性によって、他職種への移行はあまり例がありません。強いて言えば、研究職やリサーチャー、プロジェクトマネージャー、テクニカルコンサルタント、経営幹部などの道を歩む可能性も見出せるでしょう。

STEP 01

入社3年目

2年間、職種の垣根を越えて基礎的なスキルを磨いていくなかで、データ処理に秀でている自身の特性を自覚しているはずです。DBMSやプログラミング、データ分析ツール、ETLツールのスキルと問題解決能力を本格的に応用します。データ処理の前提を説明する機会も増えるため、コミュニケーション能力も求められます。

STEP 02

入社5年目

能力やスキルを身に付けていくことで、上級データエンジニアとして活動します。高度なデータ処理にも対応できるようになり、テックリードの役割を担うでしょう。チームを指導し、プロジェクト管理にも携わる機会があります。ビジネスに対する洞察力を養い、データサイエンティストとして振る舞う可能性もあるでしょう。

STEP 03

入社10年目

この職種は派生先が多岐にわたっています。最上級データエンジニアである方もいれば、データアーキテクトとしてデータ構造やデータ基盤の設計に携わったり、データストラテジストとして振る舞ったり、プロジェクトマネージャーとして力を発揮する方もいます。

ANOTHER

この職種は他職種への移行が容易ですが、データエンジニア経験という確固たる基盤を持ち合わせているのが強みです。10年目で指摘した職種以外にもリサーチャーやアナリスト、コンサルタント、経営参謀を経て、まだ見ぬキャリアパスを歩む方もいると思います。

STEP 01

入社3年目

2年間、職種の垣根を越えて基礎的なスキルを磨き、改めてクレジットリスク評価やモニタリングを専門的に行う決意を固めます。ファイナンス知識蓄積や顧客特性、現行業務把握に勤しみ、データ分析や統計モデリング、プログラミングのスキルを活用して、業務を遂行、改善します。そしてステークホルダーとの協調体制構築は極めて重要です。

STEP 02

入社5年目

より高度なクレジットリスク評価を、そして場合によってはリスク管理全般をも担当します。リスクモデルの開発や改善、リスク分析の報告など、より戦略的な役割を果たします。経済環境の変動や規制の変化に対応するため、迅速な意思決定やリスク対応策の提案も求められます。

STEP 03

入社10年目

マネージャーやリーダーとして、戦略立案やリスクポートフォリオ最適化に携わります。リスクチームの指導や監督、経営陣への報告も行います。経済環境の変動に対応し、リスク管理の戦略を継続的に改善していく役割を果たします。

ANOTHER

金融コンサルティングやリスクアナリストとして新たな業界や組織で活躍する道があります。リスク評価やリスク管理のアドバイスを行い、経営陣の意思決定をサポートする機会が多くなることでしょう。

誰も見たことのない地平線の先へ、共に道を切り拓きましょう。あなたのつくった道が、新たな職種になるかもしれません。

他組織に移れば任意のタイミングで機会を掴めるかもしれませんが、
当金庫も負けずに魅力的な機会を創出して参ります。

INTERVIEW

理系社員インタビュー

商工中金では、幅広いフィールドで理系社員が活躍しています。
商工中金で働く理系社員をご紹介します。

REQUIREMENTS

募集要項

募集職種
  1. ①フロンティアシステムアーキテクト
  2. ②オートノミックシステムアーキテクト
  3. ③データサイエンティスト
  4. ④データエンジニア
  5. ⑤クレジットリスクマネジメントクオンツアナリスト
  6. ⑥オープンポジション
業務形態 正社員
職務内容
  1. ①フロンティアシステムアーキテクト
    コモディティ化する前の段階のAI(2024年3月現在)など、先端システムの特性を把握して、当金庫内での概念実証(PoC、proof of concept)や試行導入の推進や評価、改善を実行します。
  2. ②オートノミックシステムアーキテクト
    既存システムの状態に鑑み、特に自動化を念頭に置いた自律的システムの実現に向けた改修や新規開発、廃止の計画を策定して、その推進や開発指示、評価、改善を実行します。
    得意分野はハードウェアやミドルウェア、ソフトウェアの層を問わないが、状況に応じて他の層にも着手することを望みます。
  3. ③データサイエンティスト
    データを活用した課題分析や、課題解決に必要なデータ分析を実施するために、数理統計学に基いた手法を用いて最適な方法論を策定します。
    状況に応じてデータの前処理や分析を含む実行や指示をしていただくことを望みます。
  4. ④データエンジニア
    データを活用した課題分析や課題解決に必要なデータ分析を実施するために、データ分析ツールを構築や運用をしていただきます。
    得意分野はハードウェアやミドルウェア、ソフトウェアの層は問いませんが、状況に応じて他の層にも着手していただくことを望みます。
    状況に応じてデータの分析やモデリングを含む実行や指示をしていただきます。
  5. ⑤クレジットリスクマネジメントクオンツアナリスト
    当金庫が持つリスクを何等かの手法で定量的に分析し、取引可能な量を決定します。
    既存パッケージシステムの運用に止まらず、妥当と考え得るモデル開発も行いながら、証拠金やVaR(value at risk)などの計算を実行していただきます。
  6. ⑥オープンポジション
    当金庫が職種として指定していないものの、当金庫のパーパス・ミッションの実現に当たって有用と考え得るものがあれば、応募者からの提案を受けて実現させる可能性があります。
    ただし、できるだけ早くローンチさせるために、ある程度の具体的計画について議論を行うプロセスは省略できないことにご留意ください。
職類期待要件
  1. ①フロンティアシステムアーキテクト
    大学・大学院研究科で履修した数学や物理学、情報工学などの専門分野の知識を活用して、英語や日本語などで記述された論文や技術白書、手順書、書籍などを咀嚼して、業務計画や成果に関する説明を日本語で分かりやすく報告できる。
  2. ②オートノミックシステムアーキテクト
    大学・大学院研究科で履修した数学や情報工学などの専門分野の知識を活用して、英語や日本語などで記述された技術白書や手順書、書籍などを咀嚼して、業務計画や成果に関する説明を日本語で分かりやすく報告できる。
    また規模は小さくても限定的であっても良いので、何らかのシステムの開発や運用経験があることが望ましいです。
  3. ③データサイエンティスト
    大学・大学院研究科で履修した数学や統計学、情報工学などの専門分野の知識を活用して、英語や日本語などで記述された論文や手順書、書籍などを咀嚼して、業務計画や成果に関する説明を日本語で分かりやすく報告できる。
  4. ④データエンジニア
    大学・大学院研究科で履修した数学や統計学、情報工学などの専門分野の知識を活用して、英語や日本語などで記述された論文や技術白書、手順書、書籍などを咀嚼して、業務計画や成果に関する説明を日本語で分かりやすく報告できる。
  5. ⑤クレジットリスクマネジメントクオンツアナリスト
    大学・大学院研究科で履修した数学や物理学、確率論、統計学の専門分野の知識を活用して、英語や日本語などで記述された論文や手順書、書籍などを咀嚼して、業務計画や成果に関する説明を日本語で分かりやすく報告できる。
  6. ⑥オープンポジション
    大学・大学院研究科で履修した数学や専門分野の知識を活用して、業務計画や成果に関する説明を日本語で分かりやすく報告できる。
筆記試験内容
  1. ①フロンティアシステムアーキテクト
    職類不問で幅広い問題を掲載した統一試験を受験していただく予定です。試験範囲上限は工学、理学研究科大学院修士課程入学試験(院試)程度とします。
    試験問題は任意選択が可能(解答数すら不問)ですが、基礎数学や情報工学、計算理論、アルゴリズム、英語を含む問題への解答を期待します。
  2. ②オートノミックシステムアーキテクト
    職類不問で幅広い問題を掲載した統一試験を受験していただく予定です。試験範囲上限は工学、理学研究科大学院修士課程入学試験(院試)程度とします。
    試験問題は任意選択が可能(解答数すら不問)ですが、基礎数学や情報工学、アルゴリズム、英語を含む問題への解答を期待します。
  3. ③データサイエンティスト
    職類不問で幅広い問題を掲載した統一試験を受験していただく予定です。試験範囲上限は工学、理学研究科大学院修士課程入学試験(院試)程度とします。
    試験問題は任意選択が可能(解答数すら不問)ですが、基礎数学や数理統計学、情報工学、アルゴリズム、英語を含む問題への解答を期待します。
  4. ④データエンジニア
    職類不問で幅広い問題を掲載した統一試験を受験していただく予定です。試験範囲上限は工学、理学研究科大学院修士課程入学試験(院試)程度とします。
    試験問題は任意選択が可能(解答数すら不問)ですが、基礎数学や数理統計学、情報工学、計算理論、アルゴリズム、英語を含む問題への解答を期待します。
  5. ⑤クレジットリスクマネジメントクオンツアナリスト
    職類不問で幅広い問題を掲載した統一試験を受験していただく予定です。試験範囲上限は工学、理学研究科大学院修士課程入学試験(院試)程度とします。
    試験問題は任意選択が可能(解答数すら不問)ですが、基礎数学や確率論、数理統計学、英語を含む問題への解答を期待します。
  6. ⑥オープンポジション
    職類不問で幅広い問題を掲載した統一試験を受験していただく予定です。試験範囲上限は工学、理学研究科大学院修士課程入学試験(院試)程度とします。
    それに加えて、応募者が想定する計画に関する試験を別途課す可能性があります。
応募資格 2025年3⽉に四年制⼤学⼜は⼤学院を卒業・修了⾒込みの⽅、
および2021年4⽉以降に卒業、修了された⽅(就業経験のない⽅に限る)
別途示す「理系学生」の能力を備えていること
初任給 大卒 300,000円(2025年4月入社より)
諸手当 通勤交通費、昼食費補助、ライフプラン手当 など
昇給 年1回
賞与 年2回(6月、12月)
勤務地 初期配属は東京本店
勤務時間 8:40~17:10
【休日・休暇】土曜・日曜・祝日
年末年始4日
年次有給休暇14~21日
福利厚生
  • 【社会保険】
    健康保険、労働保険、雇用保険、厚生年金など
  • 【休暇制度】
    年次有給休暇、半日休暇、時間休、保存休暇制度、育児・介護・産前産後休暇など
  • 【育児支援制度】
    出産休暇、育児休業制度、育児のための短時間勤務制度、保育料一部補助など
  • 【舎宅】
    独身用、世帯用完備
教育制度
  • 【内部研修】
    新入社員研修、階層別研修、職能別研修
  • 【外部研修・留学】
    海外・国内大学院(MBA)、日本生産性本部、中小企業大学校など
  • 【通信教育・外部資格取得】
    各種奨励制度あり、eラーニング制度あり
採用人数 ※2025年4月入社より新設
採用実績校 ※2025年4月入社より新設
選考フロー
  1. STEP 01
    エントリーシートの提出
  2. STEP 02
    適性検査の受検
  3. STEP 03
    筆記試験の受験
  4. STEP 04
    選考⾯談・⾯接(複数回)
  5. STEP 05
    内々定
エントリーシート締切 提出締切:3月24日(日)
その他 【受動喫煙防止策】
屋内原則禁煙。ただし、健康増進法の基準を満たした喫煙室を除く。
問い合わせ先 〒104-0028
東京都中央区八重洲2-10-17
株式会社 商工組合中央金庫 キャリアサポート部
TEL:070-1310-8858

FAQ

よくある質問

採用に関するよくあるご質問を、ご紹介します。

総合職との併願は可能です。
学位によらず初任給は同額となっております。
勤務地は東京本店勤務となります。
本店から90分以内目安に通勤できるご自宅が無い場合、舎宅制度の適用となります。
2025年の採用スケジュールは詳細が決まり次第、ホームページに掲載するほか、エントリーしていただいた方にメールなどでご案内いたします。
2025年4月入社予定からの新設コースとなりますので実績としてはございません。今年度の採用人数については最大10名程度を想定しております。