経験者募集！これまで培った経験・スキルを存分に発揮してください！
アピールポイント！
【求人の特徴】
学歴不問・即日スタート・経験者優遇・駅から徒歩5分以内・10時以降出社OK・フレックスタイム制・週休2日制・土日祝日休み・交通費支給・社会保険完備・育児支援制度・研修あり
募集要項
| 職種 | シニアデータサイエンティスト／大規模データを用いた事業貢献をリード |
|---|---|
| 仕事内容 | 【雇入れ直後】 【仕事概要】 ▼役割 ・ビジネス課題ヒアリングおよび要件定義のリード ・高度な機械学習手法を用いたモデル開発・精度改善 ・MLOps環境を整備し、モデルの安定稼働および継続的改善を推進 ・チーム内外への知見共有・技術的リーダーシップ発揮 ▼採用背景 ・リソース観点：既存のデータサイエンス／アナリティクスチームが保有する人員では、新規プロジェクト（ユーザー行動予測モデルなど）の増加に対して、分析・モデル開発・運用フェーズまでの一貫した対応が困難になっているため。 ・ケイパビリティ観点：直近のAIの発展を鑑みるに、機械学習モデルの高度化（深層学習モデル、時系列予測など）やMLOpsプロセスの構築、ビジネスサイドとの密接な連携によるアクショナブルなインサイト創出など、上級レベルのデータサイエンス能力を補強する必要があるため。 【具体的な業務】 ビジネス目標に直結するデータサイエンスプロジェクトのリード。特に大規模データを用いた予測モデル・推奨モデルの開発・改善を主導し、結果をサービス改善・プロダクト戦略に反映させる役割を担っていただきます。 ・誰に：社内のプロダクトマネージャー、マーケティング、営業、経営層 ・誰と：データエンジニア、MLエンジニア、データアナリスト、デザイナー ・何を：ユーザー行動予測モデル、レコメンドエンジン、KPIダッシュボードの作成 ・どのように：データ取得 前処理 特徴量エンジニアリング モデル開発 評価 ABテスト 本番運用まで、アジャイル的な手法で進行し、クラウド環境（GCP）やMLOpsツールチェーンを活用しながら短いサイクルでモデルを改善 【このポジションにおける組織の現状】 データチームは設立して1年足らずの少数精鋭6名チームです。（マネージャー含む） 役割毎にチームを分けておらずサイエンス／アナリスト／エンジニアリングそれぞれ領域を染み出して流動的に対応している状況です。 【仕事のやりがい】 ・研究開発からプロダクトへの組み込み、その後の改善・効果検証まで、データチーム単体で完結するケイパビリティがあり、高速な実験が可能。 ・チーム内には優秀な若手データサイエンティストやデータエンジニアが在籍しており、日頃から刺激を受けやすい。 ・海外論文や最新手法を取り入れようとするカルチャーがあり、定期的な勉強会・輪読会がある。 単なるモデル構築に留まらず、戦略立案から運用改善まで、一気通貫でプロダクト価値向上に貢献できる。 ・経営陣との距離が近く、自らのアウトプットがビジネス成果に反映されやすい。むしろ、ビジネス成果に反映させることを求められる。 【技術スタック・主な使用ツール】 ・言語：Python、SQL ・インフラ：AWS、GCP ・分析・可視化：Tableau、Redashなど 【勤務地備考】 週2日以上の出社必須（月曜固定） ※ただしリーダークラス以上は原則出社（経営陣や他事業部との連携が増えるため） 【変更の範囲】 全ての業務への配置転換の可能性あり |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 給与 | 年収 8,000,000円 〜 13,000,000円 |
| 給与詳細（年収例）・手当 | 【年収】8,000,000円~13,000,000円 ※. 時間外労働の有無にかかわらず、45時間分の時間外手当として161,000円~を支給 月給制 ※45h／月のみなし残業を含む ※みなし超過分別途支給 【賃金備考】 理論年収： 8,008,000~13,000,000 ・基本給／月： 455,000~ ・固定残業代／月： 161,000~ 査定・給与改定：年2回 |
| 研修・試用期間 | 3ヶ月 正式雇用と同条件 |
| 待遇・福利厚生 | 【福利厚生】 ・育児支援制度 ・研修あり 【勤務場所における受動喫煙防止のための取組】 屋内原則禁煙 【交通費など】 交通費支給（上限3万円） 【諸手当】 ・残業手当：有（みなし超過分別途支給） ・出張手当 |
| 勤務地 | 東京都渋谷区桜丘町20-1 渋谷インフォスタワー16階 |
| 通勤アクセス | 各線 渋谷駅から徒歩5分 |
| 勤務時間 | フレックスタイム制 【コアタイム】11:00~16:00 |
| 休日・休暇 | ・休日：土、日、祝日、年末年始 ・年次有給休暇：入社6ヶ月経過後から10日 20日付与 ・特別休暇：夏季休暇、慶弔休暇、育児・介護休暇、子の看護休暇、その他特別休暇など 【年間休日日数】 125日 |
| 応募条件 | 【必須スキル条件】 ・機械学習モデル開発における3年以上の実務経験（Python、R、SQLによる分析とモデル実装経験） ・深層学習（TensorFlow、PyTorch）や時系列解析、教師なし学習を含む多様なモデリング手法の知見 ・大規模データ処理基盤（BigQueryなど）での分析経験 ・ビジネス部門との折衝・要件定義、およびモデル成果の可視化・レポートスキル ・モデル構築や分析結果を事業KPIへ繋げ成果を出した経験 【歓迎条件】 ・MLOps環境構築（Kubeflow、MLflow、SageMaker Pipelinesなど）経験 ・データガバナンス、データ品質管理プロセスへの深い理解 ・ドメイン特化型モデル（例：EC、サプライチェーン、金融、HRなど）での成功実績 ・チームメンバーのメンタリング、テックリード経験 |
| 受動喫煙対策 | 【屋内の受動喫煙対策】あり 【対策】禁煙 【特記事項】無 |