なぜ募集しているのか: 「なぜこの指標を改善すべきなのか」「タイミーとしてどのような体験を提供すべきか」というプロダクトおよびマーケティングの視点を持ち、データサイエンスと最新のAI技術を融合させて事業成長を牽引できる、意欲ある仲間を募集しています。
どんな仕事か: ※厳選求人※ 事前の合否判定・年収査定も可能。ハイクラス DX専門人材会社ウィンスリーが、年収交渉、面接対策、書類添削まですべてを支援。
現在、データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「ML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。
本ポジションでは、このうち「マッチング体験の向上」を専門的に担当いただき、推薦や検索アルゴリズムの力を用いて、ユーザーへの価値提供を最大化していただきます。

ビジネス課題の特定から、数理最適化や因果推論、基盤モデル等を用いたシステム設計、ビジネスインパクトと連動した評価パイプラインの構築までをフルサイクルで担っていただきます。

1. 理想のマッチングと評価指標の設計
・推薦・マッチングアルゴリズムが事業KPI（マッチング率、継続率等）に与える影響を分析し、優先的に改善すべき領域を策定
・「タイミーにおける理想のマッチング」を定義し、それを多角的に評価・計測するための指標や、信頼性の高い評価基盤の設計・構築
・ワーカーの皆様の継続的な活躍を支え、タイミーを通じた「はたらく」体験がより価値あるものとなるような、データに基づいた価値還元やパーソナライズ体験の構築

2. マッチングのデータサイエンスと最新技術のリサーチ・実装
・推薦システム、検索、グラフニューラルネットワーク、数理最適化、マーケットデザイン等の分野における論文の調査および、タイミーのマッチング課題への適応・実装
・多種多様なニーズを持つワーカーと事業者の需給バランスを考慮した高度なマッチングアルゴリズムを開発し、因果推論等を用いた施策の効果検証

3. 基盤モデルを活用したユーザー理解の深化
・LLM等の基盤モデルを用いて、非構造化データからセマンティックな特徴を抽出し、マッチング精度の向上に繋げる
・プロンプトエンジニアリングや効率的な追加学習（PEFT等）を駆使し、特定ドメインにおけるモデルの最適化を推進

4. フルサイクルなモデル開発と推論の最適化
・ユーザーからの反応やフィードバック（暗黙的・明示的シグナル）を収集・分析し、プロダクトを継続的に進化させる学習ループ（フィードバックループ）の構築
・ロードマップ策定からモデリング、A/Bテスト等の検証、本番運用の実施までを一気通貫で担当
・推論時のレイテンシー改善やコスト管理を行い、快適なユーザー体験とビジネス効率の両立を追求
求められるスキルは: 必須 ■MUST
＜ハードスキル＞
・マッチング・推薦領域における卓越した知見と実装経験（5年以上）：推薦システム、検索システム、またはマッチング理論や数理最適化（需給バランスの最適化等）の知見を用いた、実ビジネスにおける高度な設計・開発・運用経験
・開発・分析基盤の習熟：SQLおよびPythonを用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境でのモデル開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験
・データに基づく高度な意思決定支援：因果推論やA/Bテストを用いた精緻な効果検証を行い、マーケットプレイス内の複雑な相互作用を考慮した上で、プロダクトの改善を主導した実務経験
・継続的な学習サイクルの構築経験：本番環境のデータやユーザーからの反応（暗黙的・明示的シグナル）を収集・分析し、モデルを改善し続ける仕組みを設計・運用した経験
・評価駆動開発の高度な実践能力：ビジネスインパクトから逆算し、2サイドプラットフォーム特有の多角的な評価指標（オフライン評価、セマンティック類似度、マーケットプレイスの健全性指標等）を定義するとともに、信頼性の高い評価基盤を設計・構築できる能力

＜ソフトスキル＞
・2サイドマッチングプラットフォームにおける深いドメイン知見：2サイドマッチングプラットフォームの特性（流動性の確保、マッチングの摩擦、ネットワーク効果など）を深く理解し、抽象的な事業課題をデータサイエンスの課題として構造化・ロードマップ策定できる能力
・ビジネス指標と技術指標の高度な接続能力：マッチング率、充填率（Fill rate）、リテンションといったマーケットプレイスの重要KPIと、機械学習の技術指標を定量的に紐付け、投資対効果（ROI）に基づいた優先順位付けと戦略的な意思決定を主導できる能力

など
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 東京都
勤務時間は: フレックスタイム制（コアタイム11:00?15:30）
標準勤務時間　9:30?18:30
※1日8時間勤務×月勤務日数分が1ヶ月の勤務時間数となります
給与はどのくらい貰えるか: 年収 9,000,000 円 - 13,000,000円
※前職年収考慮いたします
※年2回の人事考課にて給与改定あり
※業績賞与制度あり
待遇・福利厚生は: ・各種社会保険完備（健康保険/厚生年金/雇用保険/労災保険）
・交通費支給 ※上限5万円/月
・実績に応じて昇給有（年2回）
休日休暇は: 年間休日120日
完全週休2日制（土・日）、国民の祝日
・リラックス休暇（年次有休とは別に、入社初日に年5日分、その後1年ごとに5日分付与される有給休暇）
・年次有給休暇
・年末年始休暇
・慶弔休暇
・産前産後休暇
どんな選考プロセスか: カジュアル面談
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書類選考
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一次面接(現場メンバー)
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二次面接(GM・部長面接)
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最終面接(CTO面接)

※選考中にリファレンスチェック・適性検査をご依頼する場合がございます。

シニアプロダクトデータサイエンティスト（Matching）

データサイエンティスト