どんな仕事か: 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などの重要KPI改善まで推進いただきます。
また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を進めるだけでなく、新技術や新たなデータ活用を全社へ展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていくことも期待しています。

■担当業務例
具体的には下記の様な業務・プロジェクトを牽引いただくことを想定しております。
・全社共通AIモデル・マッチングロジックの企画・アーキテクチャ設計
－複数プロダクトで横断利用される標準AIモデル・アルゴリズムの全体設計および技術選定
－単一のレコメンドにとどまらない、全社的なマッチング精度向上に向けた基盤・コンポーネント化の推進
・事業課題の構造化とAIソリューションロードマップの策定
－事業責任者・PdMと対等に議論し、抽象度の高いビジネス課題やユーザー体験上の課題を「解くべきAI技術課題」へ構造化
－ KPI（応募率・成約率・CVR・マッチング品質等）向上に直結する仮説検証（PoC）の設計と、本番適用までのプロジェクトリード
・最先端技術（生成AI・LLM等）の調査・検証および事業実装の主導
－生成AI、大規模言語モデル（LLM）、マルチモーダルAI等の最新論文・技術動向のキャッチアップ
－実務適用に向けたプロトタイプ（PoC）開発、費用対効果・技術的実現性の評価、および本番システムへの実装推進
・データサイエンスチーム全体の技術向上・標準化推進
－チーム内メンバー（ミドル～ジュニアDS）への技術指導、コードレビュー、モデリング手法のナレッジ共有
－データ基盤・MLOps部門と連携した、実験・開発・運用プロセスの効率化および標準化の牽引
・社内外への技術発信・ブランディング活動
－社内外でのセミナー講演、技術ブログの執筆、学会発表・論文制作等を通じた技術的プレゼンスの向上
求められるスキルは: 必須・Python/PySpark等を用いたデータ分析・機械学習モデリング・実効性の高いシステム実装の実務経験（目安: 5年以上）
・全社または複数プロダクトに影響を与えるAI/MLモデルのアーキテクチャ設計・技術選定・本番導入・運用を一貫してリードした経験
・事業課題・KPI（応募率、成約率、CVR等）の構造化から、仮説検証（PoC）～本番適用による明確なビジネスインパクト（成果）創出の実績
・大規模言語モデル（LLM）のファインチューニング、RAG、あるいは高度な推薦システム（RecSys）に関する深い技術的知識と実装力
・プロジェクトリード/テックリードとして、エンジニア・PdM・事業部門との調整およびチームを牽引した経験

歓迎・エージェンティックAIに関する深い技術的知識と実装力
・最新のAI/ML研究動向のキャッチアップおよび論文実装、学会発表・登壇等の実績
・MLOps、特徴量ストア、全社共通のモデル評価・実験基盤の構築・運用経験
・メンバー（ジュニア～ミドルDS）の育成・メンタリング経験
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度
給与はどのくらい貰えるか: 1000万円～ 1499万円
休日休暇は: 週休2日制（土日）、国民の祝日、年末年始（12/30～1/3）
年次有給休暇、夏季休暇（事業部門別のカレンダーに準ずる）、特別休暇

【フルリモート可】データサイエンティスト（エキスパート）

データサイエンティスト