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インターンシップ

インターンシップ募集案内

当社では、理工系専攻または経済系専攻に所属する大学院博士課程(後期)在学生およびポストドクターのみなさまへ、原則として夏季にインターンシップの機会を以下の通り設けております。それ以外の時期につきましては実施することもありますので、直接お問い合わせください。

対象 理工系専攻または経済系専攻に所属する大学院博士課程(後期)在学生およびポストドクター
期間 原則として7月~9月の間で、延べ15日程度以上(土・日・祝日休み)。応相談。
勤務時間 原則9時30分—18時00分(実働7時間30分、休憩時間1時間)
待遇 当社規程による
募集人員 若干名
仕事の内容
  • フィナンシャルエンジニアリング業務
  • 金融商品・資産運用手法やそのリスク管理モデルの開発、分析、検証
  • 評価・管理モデルのプログラミング(C/C++等活用)
  • 各種データの統計分析(R等活用)
選考方法 履歴書による書類選考および面接
  • 金融工学・統計学等の専門知識は必須ではありませんが、あれば考慮します
  • C/C++・R・Python等プログラミング知識があれば尚可。
<第1次> 書類選考:書類選考合格者のみに面接日程をご連絡します。
<第2次> 面接
勤務地 東京都千代田区麹町2–4–1(本社)・・・当社HPの案内図をご参照ください。
または、東京都千代田区丸の内1–8–2 鉃鋼ビルディング11階(丸の内アネックス)
応募方法 その他お問い合わせページからメールを御送付ください。具体的な内容につきましては当社より折り返しご連絡いたします。

過去の実施例

収益・リスク管理

  • 時系列モデルの調査および経済データによるモデル構築
  • コモディティ価格モデルの作成
  • 企業価値モデルの拡張およびマクロストレステスト対応に向けた基礎的研究
  • CVA計測に関する調査・研究
  • 粒子フィルタ法を用いた金利モデルのパラメータ推計
  • 拡張カルマンフィルターを応用したクレジットモデルパラメータ推計

投資・運用手法開発

  • 金利リスク管理システムの開発支援および調査分析
  • リスク制御手法によるポートフォリオ構築の高度化に関する分析
  • 日本株式におけるリスクファクターモデルを用いた予測力向上のための検証

新商品・新金融スキーム開発

  • デフォルト強度と金利間の相関を考慮したCDSのプライシング
  • 最適化によるイールドカーブ構築
  • マルチファクター・ショート・レート・モデルによるバミューダン・スワップションの評価

参加者の感想

物理学専攻 博士課程 女子学生

私はこのインターンシップで2つのことを感じました。1つ目は、大学院での研究とは違い、企業で仕事をする際に効率や速さを重視しなくてはならないということです。大学院での研究は自宅や休日でも作業ができるために効率を強く意識したことはありませんでしたが、インターンシップでは限られた時間の中で成果をまとめる必要性から、今まで以上に効率を考えるようになりました。2つ目は、未知の領域だったフィナンシャルエンジニアの仕事が、実は、物理学を専攻してきた私に非常に合ったということです。物理学と金融工学は、分野は違えど数理的な技術を使うという点では似通った部分があり、どの仕事も興味深いものばかりで、インターンシップ期間中、大変有意義な時間を過ごすことが出来ました。

(参考になった文献)

  • S.E.シュリーヴ 「ファイナンスのための確率解析I・II」 丸善出版

物理学専攻 博士課程 男子学生

私は信用リスク管理の高度化に向けた課題に取り組みました。社員の方々にはインターンシップ期間中、丁寧な講義や質問対応を何度もしていただき、金融工学に関する事前知識がほとんどなかった私でもきちんと理解した上で課題に取り組むことができました。その過程の中で、信用リスクに携わるクオンツ業務の面白さや奥深さを体感したとともに、アカデミックな研究で培ってきた自分の能力がクオンツ業務に活かせるかもしれないと感じました。
また、社員の方々と接する機会が多くあったため、みなさんが日頃どのように仕事をなさっているのか具体的なイメージを抱くことができたり、それぞれのお人柄を知ることができ、今後の就職活動を進めるにあたって非常に有意義なものとなりました。

(参考になった文献)

  • 室町幸雄 「信用リスク計測とCDOの価格付け」 朝倉書店
  • 松原望 「入門確率過程」 東京図書

複合情報学専攻 博士課程 男子学生

私は情報科学を勉強するために中国から来日しました。留学生生活を始めて以来、刻々と変動する外国為替がとても気になっていました。このように為替をきっかけに漠然と金融に興味を持って、インターンシップに参加しました。インターンシップでは上場企業を対象とするクラスター分析に取り組みました。情報科学を専攻してきた私にとって金融工学はほとんどなじみのない分野でした。最初は不安でしたが、社員の皆さんに丁寧に教えて頂き、専門知識をきちんと理解した上で課題に取り組むことができました。この経験を通して、数理的な分析手法が金融業務に結びつく形と、データサイエンティストとはどのような職業なのかが明確になりました。情報科学と金融工学は分野が違いますが、数理的な技術を使って問題を解決するという共通点があるので、興味深いと感じています。アカデミックな研究で培ってきた自分の能力を金融業務に活かして、自分の潜在力をどんどん掘り出したことで、達成感を得ることができました。

(参考になった文献)

  • 桜井久勝 「財務諸表分析」 中央経済社
  • デービッド・G・ルーエンバーガー 「金融工学入門」 日本経済新聞出版社

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