
Data Engineer
Metlife Tokyo, Japan
Data Engineer
Metlife Tokyo, Japan
Data Engineer
Description and Requirements
Job Summary
We are seeking a Cloud Data Engineer to join our Data Platform Team and help build trusted, secure, and reusable data products for an insurance business. Working with senior engineers, the successful candidate will develop and operate cloud-based data pipelines that connect internal and external sources with analytics, reporting, operational, and AI use cases.
保険事業で活用される、信頼性・安全性・再利用性の高いデータプロダクトの構築を支援する Cloud Data Engineer を募集します。シニアエンジニアの指導のもと、社内外のデータソースを分析、レポーティング、業務、 AI のユースケースにつなぐクラウドベースのデータパイプラインを開発・運用します。
This is an early-career role for candidates with a strong foundation in SQL and programming and a willingness to learn Microsoft Azure data services, modern lakehouse and ETL/ELT practices, DataOps, and insurance data controls. You will contribute through hands-on coding, testing, documentation, monitoring, and problem solving rather than through team leadership or vendor management.
本ポジションは、 SQL とプログラミングの基礎を持ち、 Microsoft Azure のデータサービス、モダンなレイクハウスおよび ETL/ELT 、 DataOps 、保険データに求められる管理要件を学ぶ意欲のある若手向けです。チームリードやベンダー管理ではなく、コーディング、テスト、文書化、監視、問題解決を通じて貢献します。
You will work in an agile, multinational team and collaborate with data engineers, platform and SRE engineers, business analysts, application teams, security, risk, and data-governance stakeholders. The role offers structured mentoring, practical experience across the data lifecycle, and opportunities to grow into a well-rounded cloud data engineer.
アジャイルかつ多国籍なチームで、データエンジニア、プラットフォーム/ SRE エンジニア、ビジネスアナリスト、アプリケーションチーム、セキュリティ、リスク、データガバナンスの関係者と協働します。体系的なメンタリング、データライフサイクル全体の実務経験、総合的なクラウドデータエンジニアへ成長する機会を提供します。
Because insurance data may contain sensitive customer and policy information, the successful candidate is expected to follow security, privacy, data quality, lineage, retention, and audit requirements in all development and operational activities.
保険データには機微な顧客情報や契約情報が含まれるため、すべての開発・運用活動において、セキュリティ、プライバシー、データ品質、リネージ、保存、監査の要件を遵守することが求められます。
Responsibilities
The successful candidate will be responsible for the following, with guidance from senior team members:
シニアメンバーの指導のもと、以下の業務を担当します。
• Develop, test, deploy, and support batch or near-real-time ETL/ELT pipelines using approved Azure services and engineering standards.
承認された Azure サービスとエンジニアリング標準を用いて、バッチまたは準リアルタイムの ETL/ELT パイプラインを開発、テスト、デプロイ、運用支援する。
• Write clear, maintainable SQL and Python or PySpark code for data ingestion, transformation, validation, and delivery.
データの取り込み、変換、検証、提供のために、読みやすく保守可能な SQL および Python または PySpark コードを作成する。
• Assist with source-to-target mapping, data modeling, metadata, cataloging, lineage, and technical documentation.
Source-to-Target Mapping 、データモデリング、メタデータ、カタログ、リネージ、技術文書の作成を支援する。
• Implement automated unit, integration, reconciliation, and data-quality checks, including handling schema changes, duplicates, late data, and failed records.
スキーマ変更、重複、遅延データ、異常レコードへの対応を含む、単体・結合・照合・データ品質テストの自動化を実装する。
• Use Git and CI/CD practices to manage code, peer reviews, releases, and environment promotion in an auditable manner.
Git と CI/CD のプラクティスを用い、コード、ピアレビュー、リリース、環境間昇格を監査可能な形で管理する。
• Monitor pipeline health, data freshness, job duration, and failures; follow runbooks, investigate issues, and escalate promptly when needed.
パイプラインの稼働状況、データ鮮度、処理時間、失敗を監視し、 Runbook に従って調査し、必要に応じて速やかにエスカレーションする。
• Participate in incident, problem, change, and release-management activities, including evidence collection and post-incident improvement actions.
証跡収集や障害後の改善を含む、インシデント、問題、変更、リリース管理の活動に参加する。
• Apply least-privilege access, secure coding, secrets-management, privacy, retention, and regulatory controls for sensitive insurance data.
機微な保険データに対し、最小権限、セキュアコーディング、シークレット管理、プライバシー、保存、規制対応の統制を適用する。
• Collaborate with business analysts, source-system owners, data consumers, and global or offshore team members to clarify requirements and deliver incremental value.
ビジネスアナリスト、データソースの担当者、データ利用者、グローバル/オフショアのメンバーと協働し、要件を明確化して段階的に価値を提供する。
Use approved AI coding assistants responsibly to improve productivity, while validating outputs and protecting confidential data.
承認済みの AI コーディング支援ツールを責任をもって活用し、出力を検証するとともに機密データを保護する。
Requirements
Required Qualifications / 必須要件
• Bachelor's degree in Computer Science, Information Systems, Engineering, Mathematics, or a related field, or equivalent practical experience.
コンピュータサイエンス、情報システム、工学、数学または関連分野の学士号、もしくは同等の実務経験。
• Approximately 0 - 2 years of relevant experience through employment, internship, academic projects, bootcamp, or a personal portfolio; recent graduates are welcome.
就業、インターンシップ、学業プロジェクト、ブートキャンプ、個人ポートフォリオ等を通じた 0 ~ 2 年程度の関連経験。新卒・第二新卒も歓迎。
• Working knowledge of SQL, including joins, aggregations, common table expressions, and basic query troubleshooting.
結合、集計、 Common Table Expression 、基本的なクエリトラブルシューティングを含む SQL の実務的な知識。
• Basic programming ability in Python or another general-purpose language, with an understanding of functions, data structures, error handling, logging, and testing.
関数、データ構造、エラー処理、ログ、テストを理解した上での、 Python またはその他の汎用言語による基本的なプログラミング能力。
• Understanding of relational databases, files such as CSV or JSON or Parquet, data types, keys, normalization, and basic dimensional-modeling concepts.
リレーショナルデータベース、 CSV ・ JSON ・ Parquet 等のファイル形式、データ型、キー、正規化、基本的なディメンショナルモデリングの理解。
• Basic familiarity with cloud concepts and at least one data service or hands-on learning environment in Azure, AWS, or GCP; willingness to deepen Azure skills.
クラウドの基本概念、および Azure 、 AWS 、 GCP のいずれかのデータサービスまたは学習環境への基本的な習熟。 Azure スキルを深める意欲。
• Familiarity with Git, pull requests, and the fundamentals of CI/CD, automated testing, and agile delivery.
Git 、 Pull Request 、 CI/CD 、自動テスト、アジャイルデリバリーの基礎知識。
• Awareness of data quality, security, privacy, access control, and responsible handling of customer information.
データ品質、セキュリティ、プライバシー、アクセス制御、顧客情報の責任ある取り扱いに関する基本認識。
• Strong learning mindset, attention to detail, logical problem-solving, and the ability to ask for help and communicate progress clearly.
高い学習意欲、細部への注意、論理的な問題解決力、適切に支援を求め進捗を明確に伝える能力。
• Ability to collaborate in a multinational environment using business-level Japanese and practical English for technical communication, or a clear commitment to develop the weaker language.
ビジネスレベルの日本語と技術コミュニケーションに必要な実用英語を用いて多国籍環境で協働できること、または不足する言語力を向上させる明確な意欲。
Preferred Qualifications / 歓迎要件
• Exposure to Azure Data Factory or Synapse Pipelines, Azure Data Lake Storage, Azure SQL, Microsoft Fabric, Databricks, or Apache Spark.
Azure Data Factory または Synapse Pipelines 、 Azure Data Lake Storage 、 Azure SQL 、 Microsoft Fabric 、 Databricks 、 Apache Spark のいずれかの経験。
• Experience creating a small end-to-end data pipeline, data model, dashboard dataset, API integration, or automated data-quality check.
小規模でも、 End-to-End のデータパイプライン、データモデル、ダッシュボード用データセット、 API 連携、自動データ品質チェックを構築した経験。
• Familiarity with orchestration, monitoring and observability, Infrastructure as Code, containers, or Linux command-line tools.
オーケストレーション、監視・可観測性、 Infrastructure as Code 、コンテナ、 Linux コマンドラインのいずれかの知識。
• Interest in insurance or financial services, including policy, customer, claims, distribution, finance, or regulatory data.
契約、顧客、保険金、営業、財務、規制データを含む、保険・金融サービスへの関心。
• Relevant entry-level certification, such as Microsoft Azure Fundamentals or Azure Data Fundamentals, or equivalent learning evidence.
Microsoft Azure Fundamentals 、 Azure Data Fundamentals 等の入門資格、または同等の学習実績。
Core Technology Areas / 主な技術領域
SQL, Python or PySpark, Azure Data Factory or Synapse Pipelines, Azure Data Lake Storage, Azure SQL or Synapse, Microsoft Fabric or Databricks, Spark, Git, Azure DevOps or GitHub, automated testing, monitoring, metadata, lineage, and data quality.
SQL 、 Python または PySpark 、 Azure Data Factory または Synapse Pipelines 、 Azure Data Lake Storage 、 Azure SQL または Synapse 、 Microsoft Fabric または Databricks 、 Spark 、 Git 、 Azure DevOps または GitHub 、自動テスト、監視、メタデータ、リネージ、データ品質。
Preferable
Japanese Read and Write
English: fluent or advanced
Domain knowledge on Life Insurance
福利厚生
メットライフ生命では、ワークライフバランスと社員の心身の健康を促進する福利厚生を提供しています。社員はフレックスタイム制度、年次有給休暇、特別連続休暇、リフレッシュ休暇等の休暇を利用できます。また、社会保険や団体保険の他、旅行や英会話教室で使える割引も提供しています。柔軟に働けるよう、オフィス勤務と在宅勤務を組み合わせた勤務形態の導入や、短時間勤務制度、また柔軟性のあるドレスコードなども設けています。
Benefits We Offer
MetLife Japan offers a comprehensive benefits package that promotes work-life balance and employee wellbeing. Employees can take advantage of flex time policy and a generous time-off policy, national holidays, annual paid leave, special consecutive leave, and refreshment leave. We also provide full social insurance coverage, a commuting expense reimbursement, group insurance, and discounts on travel and English language lessons. To support work flexibility, employees also have hybrid work options, shortened working hours for parents with children in third grade or below, and a casual dress code.
メットライフについて
メットライフは、グローバルで展開する金融サービス企業です。個人および法人のお客さまがより確かな未来を築けるよう、保険、年金、社員福利厚生給付、資産管理のサポートを提供しています。1868年に創業したメットライフは、世界40以上の市場で事業を展開し、米国、アジア、中南米、ヨーロッパ、中東において業界をリードしています。
メットライフは、New Frontier戦略の一環として、AIを活用し、人を中心に据えた未来を築いています。私たちは、AIを活用して顧客へのサービス向上、地域社会への支援、そして働き方の変革を推進していく中で、好奇心、適応力、そして成長意欲を持つ人材を求めています。メットライフにおいて、AIは、人間の判断力、創造性、継続的な改善を支える責任あるパートナーであり、信頼、インクルージョン、そして長期的な価値の構築に貢献しています。
メットライフ生命は、日本初の外資系生命保険会社として、1973年2月に国内での営業を開始しました。当社のPurpose「ともに歩んでゆく。よりたしかな未来に向けて。」は、メットライフが誇るグローバルネットワークと世界中のベストプラクティスを活かし、お客さまのニーズに応え、地域社会との信頼関係を築くという信念を表しています。
About MetLife
MetLife Inc., through its subsidiaries and affiliates (MetLife), is one of the world's leading financial services companies, providing insurance, annuities, employee benefits and asset management to help individual and institutional customers build a more confident future. Founded in 1868, MetLife has operations in more than 40 markets globally and holds leading positions in the United States, Asia, Latin America, Europe and the Middle East.
As part of our New Frontier strategy, MetLife is building an AI-enabled, people-centered future. We're looking for people who bring curiosity, adaptability, and a growth mindset as we use AI to enhance how we serve customers, support communities, and evolve the way work gets done. At MetLife, AI is a responsible partner that supports human judgment, creativity, and continuous improvement while helping us build trust, inclusion, and long-term value.
MetLife Japan began operations in February 1973 as Japan's first foreign-owned life insurance company. Our purpose, "Always with you, building a more confident future," encapsulates our strong commitment to leveraging our global network and best practices worldwide to stand with our customers and build trust with our communities.
Job Summary
We are seeking a Cloud Data Engineer to join our Data Platform Team and help build trusted, secure, and reusable data products for an insurance business. Working with senior engineers, the successful candidate will develop and operate cloud-based data pipelines that connect internal and external sources with analytics, reporting, operational, and AI use cases.
保険事業で活用される、信頼性・安全性・再利用性の高いデータプロダクトの構築を支援する Cloud Data Engineer を募集します。シニアエンジニアの指導のもと、社内外のデータソースを分析、レポーティング、業務、 AI のユースケースにつなぐクラウドベースのデータパイプラインを開発・運用します。
This is an early-career role for candidates with a strong foundation in SQL and programming and a willingness to learn Microsoft Azure data services, modern lakehouse and ETL/ELT practices, DataOps, and insurance data controls. You will contribute through hands-on coding, testing, documentation, monitoring, and problem solving rather than through team leadership or vendor management.
本ポジションは、 SQL とプログラミングの基礎を持ち、 Microsoft Azure のデータサービス、モダンなレイクハウスおよび ETL/ELT 、 DataOps 、保険データに求められる管理要件を学ぶ意欲のある若手向けです。チームリードやベンダー管理ではなく、コーディング、テスト、文書化、監視、問題解決を通じて貢献します。
You will work in an agile, multinational team and collaborate with data engineers, platform and SRE engineers, business analysts, application teams, security, risk, and data-governance stakeholders. The role offers structured mentoring, practical experience across the data lifecycle, and opportunities to grow into a well-rounded cloud data engineer.
アジャイルかつ多国籍なチームで、データエンジニア、プラットフォーム/ SRE エンジニア、ビジネスアナリスト、アプリケーションチーム、セキュリティ、リスク、データガバナンスの関係者と協働します。体系的なメンタリング、データライフサイクル全体の実務経験、総合的なクラウドデータエンジニアへ成長する機会を提供します。
Because insurance data may contain sensitive customer and policy information, the successful candidate is expected to follow security, privacy, data quality, lineage, retention, and audit requirements in all development and operational activities.
保険データには機微な顧客情報や契約情報が含まれるため、すべての開発・運用活動において、セキュリティ、プライバシー、データ品質、リネージ、保存、監査の要件を遵守することが求められます。
Responsibilities
The successful candidate will be responsible for the following, with guidance from senior team members:
シニアメンバーの指導のもと、以下の業務を担当します。
• Develop, test, deploy, and support batch or near-real-time ETL/ELT pipelines using approved Azure services and engineering standards.
承認された Azure サービスとエンジニアリング標準を用いて、バッチまたは準リアルタイムの ETL/ELT パイプラインを開発、テスト、デプロイ、運用支援する。
• Write clear, maintainable SQL and Python or PySpark code for data ingestion, transformation, validation, and delivery.
データの取り込み、変換、検証、提供のために、読みやすく保守可能な SQL および Python または PySpark コードを作成する。
• Assist with source-to-target mapping, data modeling, metadata, cataloging, lineage, and technical documentation.
Source-to-Target Mapping 、データモデリング、メタデータ、カタログ、リネージ、技術文書の作成を支援する。
• Implement automated unit, integration, reconciliation, and data-quality checks, including handling schema changes, duplicates, late data, and failed records.
スキーマ変更、重複、遅延データ、異常レコードへの対応を含む、単体・結合・照合・データ品質テストの自動化を実装する。
• Use Git and CI/CD practices to manage code, peer reviews, releases, and environment promotion in an auditable manner.
Git と CI/CD のプラクティスを用い、コード、ピアレビュー、リリース、環境間昇格を監査可能な形で管理する。
• Monitor pipeline health, data freshness, job duration, and failures; follow runbooks, investigate issues, and escalate promptly when needed.
パイプラインの稼働状況、データ鮮度、処理時間、失敗を監視し、 Runbook に従って調査し、必要に応じて速やかにエスカレーションする。
• Participate in incident, problem, change, and release-management activities, including evidence collection and post-incident improvement actions.
証跡収集や障害後の改善を含む、インシデント、問題、変更、リリース管理の活動に参加する。
• Apply least-privilege access, secure coding, secrets-management, privacy, retention, and regulatory controls for sensitive insurance data.
機微な保険データに対し、最小権限、セキュアコーディング、シークレット管理、プライバシー、保存、規制対応の統制を適用する。
• Collaborate with business analysts, source-system owners, data consumers, and global or offshore team members to clarify requirements and deliver incremental value.
ビジネスアナリスト、データソースの担当者、データ利用者、グローバル/オフショアのメンバーと協働し、要件を明確化して段階的に価値を提供する。
Use approved AI coding assistants responsibly to improve productivity, while validating outputs and protecting confidential data.
承認済みの AI コーディング支援ツールを責任をもって活用し、出力を検証するとともに機密データを保護する。
Requirements
Required Qualifications / 必須要件
• Bachelor's degree in Computer Science, Information Systems, Engineering, Mathematics, or a related field, or equivalent practical experience.
コンピュータサイエンス、情報システム、工学、数学または関連分野の学士号、もしくは同等の実務経験。
• Approximately 0 - 2 years of relevant experience through employment, internship, academic projects, bootcamp, or a personal portfolio; recent graduates are welcome.
就業、インターンシップ、学業プロジェクト、ブートキャンプ、個人ポートフォリオ等を通じた 0 ~ 2 年程度の関連経験。新卒・第二新卒も歓迎。
• Working knowledge of SQL, including joins, aggregations, common table expressions, and basic query troubleshooting.
結合、集計、 Common Table Expression 、基本的なクエリトラブルシューティングを含む SQL の実務的な知識。
• Basic programming ability in Python or another general-purpose language, with an understanding of functions, data structures, error handling, logging, and testing.
関数、データ構造、エラー処理、ログ、テストを理解した上での、 Python またはその他の汎用言語による基本的なプログラミング能力。
• Understanding of relational databases, files such as CSV or JSON or Parquet, data types, keys, normalization, and basic dimensional-modeling concepts.
リレーショナルデータベース、 CSV ・ JSON ・ Parquet 等のファイル形式、データ型、キー、正規化、基本的なディメンショナルモデリングの理解。
• Basic familiarity with cloud concepts and at least one data service or hands-on learning environment in Azure, AWS, or GCP; willingness to deepen Azure skills.
クラウドの基本概念、および Azure 、 AWS 、 GCP のいずれかのデータサービスまたは学習環境への基本的な習熟。 Azure スキルを深める意欲。
• Familiarity with Git, pull requests, and the fundamentals of CI/CD, automated testing, and agile delivery.
Git 、 Pull Request 、 CI/CD 、自動テスト、アジャイルデリバリーの基礎知識。
• Awareness of data quality, security, privacy, access control, and responsible handling of customer information.
データ品質、セキュリティ、プライバシー、アクセス制御、顧客情報の責任ある取り扱いに関する基本認識。
• Strong learning mindset, attention to detail, logical problem-solving, and the ability to ask for help and communicate progress clearly.
高い学習意欲、細部への注意、論理的な問題解決力、適切に支援を求め進捗を明確に伝える能力。
• Ability to collaborate in a multinational environment using business-level Japanese and practical English for technical communication, or a clear commitment to develop the weaker language.
ビジネスレベルの日本語と技術コミュニケーションに必要な実用英語を用いて多国籍環境で協働できること、または不足する言語力を向上させる明確な意欲。
Preferred Qualifications / 歓迎要件
• Exposure to Azure Data Factory or Synapse Pipelines, Azure Data Lake Storage, Azure SQL, Microsoft Fabric, Databricks, or Apache Spark.
Azure Data Factory または Synapse Pipelines 、 Azure Data Lake Storage 、 Azure SQL 、 Microsoft Fabric 、 Databricks 、 Apache Spark のいずれかの経験。
• Experience creating a small end-to-end data pipeline, data model, dashboard dataset, API integration, or automated data-quality check.
小規模でも、 End-to-End のデータパイプライン、データモデル、ダッシュボード用データセット、 API 連携、自動データ品質チェックを構築した経験。
• Familiarity with orchestration, monitoring and observability, Infrastructure as Code, containers, or Linux command-line tools.
オーケストレーション、監視・可観測性、 Infrastructure as Code 、コンテナ、 Linux コマンドラインのいずれかの知識。
• Interest in insurance or financial services, including policy, customer, claims, distribution, finance, or regulatory data.
契約、顧客、保険金、営業、財務、規制データを含む、保険・金融サービスへの関心。
• Relevant entry-level certification, such as Microsoft Azure Fundamentals or Azure Data Fundamentals, or equivalent learning evidence.
Microsoft Azure Fundamentals 、 Azure Data Fundamentals 等の入門資格、または同等の学習実績。
Core Technology Areas / 主な技術領域
SQL, Python or PySpark, Azure Data Factory or Synapse Pipelines, Azure Data Lake Storage, Azure SQL or Synapse, Microsoft Fabric or Databricks, Spark, Git, Azure DevOps or GitHub, automated testing, monitoring, metadata, lineage, and data quality.
SQL 、 Python または PySpark 、 Azure Data Factory または Synapse Pipelines 、 Azure Data Lake Storage 、 Azure SQL または Synapse 、 Microsoft Fabric または Databricks 、 Spark 、 Git 、 Azure DevOps または GitHub 、自動テスト、監視、メタデータ、リネージ、データ品質。
Preferable
Japanese Read and Write
English: fluent or advanced
Domain knowledge on Life Insurance
福利厚生
メットライフ生命では、ワークライフバランスと社員の心身の健康を促進する福利厚生を提供しています。社員はフレックスタイム制度、年次有給休暇、特別連続休暇、リフレッシュ休暇等の休暇を利用できます。また、社会保険や団体保険の他、旅行や英会話教室で使える割引も提供しています。柔軟に働けるよう、オフィス勤務と在宅勤務を組み合わせた勤務形態の導入や、短時間勤務制度、また柔軟性のあるドレスコードなども設けています。
Benefits We Offer
MetLife Japan offers a comprehensive benefits package that promotes work-life balance and employee wellbeing. Employees can take advantage of flex time policy and a generous time-off policy, national holidays, annual paid leave, special consecutive leave, and refreshment leave. We also provide full social insurance coverage, a commuting expense reimbursement, group insurance, and discounts on travel and English language lessons. To support work flexibility, employees also have hybrid work options, shortened working hours for parents with children in third grade or below, and a casual dress code.
メットライフについて
メットライフは、グローバルで展開する金融サービス企業です。個人および法人のお客さまがより確かな未来を築けるよう、保険、年金、社員福利厚生給付、資産管理のサポートを提供しています。1868年に創業したメットライフは、世界40以上の市場で事業を展開し、米国、アジア、中南米、ヨーロッパ、中東において業界をリードしています。
メットライフは、New Frontier戦略の一環として、AIを活用し、人を中心に据えた未来を築いています。私たちは、AIを活用して顧客へのサービス向上、地域社会への支援、そして働き方の変革を推進していく中で、好奇心、適応力、そして成長意欲を持つ人材を求めています。メットライフにおいて、AIは、人間の判断力、創造性、継続的な改善を支える責任あるパートナーであり、信頼、インクルージョン、そして長期的な価値の構築に貢献しています。
メットライフ生命は、日本初の外資系生命保険会社として、1973年2月に国内での営業を開始しました。当社のPurpose「ともに歩んでゆく。よりたしかな未来に向けて。」は、メットライフが誇るグローバルネットワークと世界中のベストプラクティスを活かし、お客さまのニーズに応え、地域社会との信頼関係を築くという信念を表しています。
About MetLife
MetLife Inc., through its subsidiaries and affiliates (MetLife), is one of the world's leading financial services companies, providing insurance, annuities, employee benefits and asset management to help individual and institutional customers build a more confident future. Founded in 1868, MetLife has operations in more than 40 markets globally and holds leading positions in the United States, Asia, Latin America, Europe and the Middle East.
As part of our New Frontier strategy, MetLife is building an AI-enabled, people-centered future. We're looking for people who bring curiosity, adaptability, and a growth mindset as we use AI to enhance how we serve customers, support communities, and evolve the way work gets done. At MetLife, AI is a responsible partner that supports human judgment, creativity, and continuous improvement while helping us build trust, inclusion, and long-term value.
MetLife Japan began operations in February 1973 as Japan's first foreign-owned life insurance company. Our purpose, "Always with you, building a more confident future," encapsulates our strong commitment to leveraging our global network and best practices worldwide to stand with our customers and build trust with our communities.
Job ID 20279
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