どんな仕事か: 【仕事内容】

単発バイトマッチングアプリ「キャリオス１ＤＡＹ」や転職支援サイト「介護求人ナビ」の核となるマッチング精度とレコメンデーション機能の向上をご担当いただきます。ユーザーの行動データや求人データなどを分析し、ビジネス価値に直結する予測モデルを開発・運用することで、ユーザー体験と事業成長に貢献します。

【具体的な業務】

■マッチングアルゴリズム（求職者と求人の推薦ロジック）の設計、開発、改善。

■ユーザーの行動データ、求人情報、属性データなどの収集、前処理、分析。

■機械学習モデル（推薦システム、予測モデルなど）の選定、構築、学習、評価。

■開発したモデルを本番環境で運用するためのMLOpsパイプラインの構築・改善。

■A/Bテストを通じて、モデルやアルゴリズムの**ビジネス効果（CVR，応募数など）を検証し、改善サイクルを回す。

※既存のやり方を踏襲するだけではなく、新しいテクノロジーを取り入れること・挑戦することを重視

※自身の担当領域において裁量をもって企画～施策推進～効果検証の一連の業務を担うことができます。これまでのやり方を踏襲するだけではなく、業務生産性を高めることができる新しいテクノロジーを取り入れること・挑戦することを重視しています。

＜組織・チーム状況＞

■所属することになるプロダクト＆サービス統括本部では、介護業界が抱える人材不足課題の解決に向けて、様々な介護HRのソリューションを提供しつつ、新しい人材マッチングのソリューション開発を中途入社者を中心に現在取り組んでいます。

※中途入社者は、事業会社（俗称としてTechカンパニーと言われる）の出身者が多く、かつ職職もデジタルマーケティング、プロダクト開発、PMOなど様々なバックグラウンドをもった方がおります。

■「Benesse＝よく生きる」の企業理念を軸に、顧客中心に物事を考え、社会課題の解決に貢献できることはもちろんのこと、入社歴や年齢に関わらず、その方の経験・スキル、キャリアビジョンを踏まえてアサインします。例えば、20代～30前後の社員が経営陣、部門長に対して、報告・企画提案をしているのが当たり前の環境なので、責任も伴いますが成長スピードもとても速いです。

＜キャリアパス＞
求められるスキルは: 必須【応募要件（MUST）】

以下のスキル・経験を実務経験3年以上、または同等のスキルをお持ちの方

■プログラミングスキル:

・Python を用いたデータ分析、機械学習モデル開発の実務経験（ライブラリ: Pandas， NumPy， Scikit-learn， TensorFlow/PyTorchなど）

■統計・機械学習知識:

・統計学、線形代数などの基礎知識と、機械学習モデル（回帰、分類、推薦システムなど）の理論的な理解

・モデルの評価指標（Precision， Recall， AUCなど）**を用いた適切な検証経験

■データ操作:

・SQLを用いたデータ抽出・加工（複雑なJOINや集計）の実務経験

■その他:

・研究レベルではなく、サービスにおけるモデル開発から本番運用までの実務経験

【歓迎要件（WANT）】

■レコメンデーションシステム（協調フィルタリング、ディープラーニングベースなど）の開発・運用経験

■自然言語処理（NLP）を用いた、求人テキストや職務経歴書の分析経験

■クラウド（AWS SageMaker， GCP Vertex AIなど）を用いた機械学習基盤構築・運用経験

■専門分野での修士号または博士号

【求める人物像】

■ビジネス課題を深く理解し、データやモデルを通じて解決策を設計できる方

■統計的・科学的な視点から物事を捉え、論理的かつ定量的に思考できる方

■複雑な分析結果やモデルの仕組みを、非専門家にも分かりやすく説明できるコミュニケーション能力

■データ収集からモデル運用まで、一連の流れ全てに責任を持てる方
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 東京都
給与はどのくらい貰えるか: 700～1500万円

【データサイエンティスト／機械学習エンジニア（介護HR事業）】介護領域のDX化／在宅勤務可

機械学習エンジニア