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| 部署・役職名 | ※スーパーフレックス※【データサイエンティスト】20の事業を生成AIで支援するデータサイエンティスト（LLM・Generative AI Lab）◆柔軟な働き方と充実の福利厚生で働きやすさ◎ |
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| 仕事内容 |
【募集背景】 同社では、20を超える事業が存在し、各チームが多様なデータや業務課題を抱えています。近年、生成AI（Generative AI）の進化が著しく、特に大規模言語モデル（LLM）の台頭によって、あらゆる領域で新しいアプローチやプロダクトの可能性が広がっています。しかし、そのキャッチアップや実装を事業単位で個別に進めるだけでは限界があるため、CTO直下のAI Labを設立しました。 社内全体で知見を集約し、生成AIに関わるプロジェクトや機能開発を加速させる体制を整えています。 今後、以下の取り組みをより強化したいと考えています。 ■継続したモデル構築・評価 生成AIのプロジェクトでは、単なるアプリケーション開発だけでなく、モデルの選定・学習・評価指標の設計といった高度なデータ解析・モデリングスキルが必要です。 データサイエンティストはまさにそこが専門領域であり、モデルの精度向上や効果検証をリードします。 ■モデル観点のコミュニケーションが必要 LLMを含む生成AIのビジネス活用では、「このモデルがどの程度課題解決につながるか」という価値検証を行う場面が多くあります。データサイエンティストは、その精度評価や潜在的なリスク洗い出しを定量的に行いながら、ビジネスチームとの橋渡しをする役割を担います。 これらを専門性によってアプローチし、持続したAIの利活用を推進するため、1人目のデータサイエンティストを募集することになりました。 【業務内容】 ■ミッション 「LLMをはじめとする基盤モデルの検証や評価、ビジネス課題への応用、ノウハウの共有」 を通じて、同社全体の生成AI活用を底上げすることです。具体的には下記のような業務を想定しています。 ■具体的な業務内容 ・課題抽出、要件定義 ┗生成AI推進ステアリングコミッティと協力し、CARTA全体で取り組むべき課題を網羅的に洗い出し ┗各事業が抱えるデータやユースケースをヒアリングし、優先度・費用対効果・実現性を総合的に判断して取り組みの対象を選定 ・LLMの検証、評価 ┗OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini （Vertex AI） などのLLMを調査し、性能・コスト・利用制約などの観点から比較・評価 ┗社内事業で実際に利用する上でのリスクや導入効果を分析し、レポートやガイドラインを作成 ・事後学習の可能性調査（fine－tuning / prompt－tuning等） ┗エンタープライズ向けLLMのファインチューニングや、RAG（Retrieval－Augmented Generation）構成などを試し、精度向上やコスト削減の余地を検証 ┗事業チームが持つドメインデータを活用し、最適な学習戦略を立案・検討 ・PoCサポート、アプリケーション開発支援 ┗各事業チームのPoC（Proof of Concept）立ち上げを技術的に支援 ┗必要に応じてプロンプトエンジニアリングやAPI連携部分の実装をサポートし、PoCを短期で回せる環境を提供 ┗モデル評価指標の設計やテストデザインなど、データサイエンス観点でのアドバイスを行う ・社内ナレッジ共有、教育 ┗チーム内外でLLMに関する最新の動向や実践知を継続的に発信 ┗勉強会・ワークショップの開催、ガイドラインの整備などを通じて、同社全体の生成AI活用レベルを引き上げる 【本ポジションのやりがい】 ・LLMを中心とした最新の生成AI技術を深く理解し、ビジネスに直結させる経験が積める ・事業横断で多様な課題に携わるため、幅広いドメイン知識や応用力が身につく ・CTO直下のポジションで、CARTA全体のAI戦略に直結する取り組みを推進できる 【開発環境、利用しているツール】 ・LLM基盤、ツール ┗OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini （Vertex AI） など ┗LangChain, Langfuse ・プログラミング言語・フレームワーク ┗Python （pandas, scikit－learn など） ┗必要に応じて PyTorch, TensorFlow （主に評価・事後学習の検証用） ・インフラ、MLOps ┗AWS, GCP ┗Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用 ・コミュニケーション ┗GitHub, Slack, Google Meet |
| 労働条件 |
【雇用形態】 正社員 ※試用期間：3ヶ月（労働条件に変更なし） 【給与】 応相談（年俸制） 賞与回数：1回（業績賞与） 【勤務地】 東京都港区虎ノ門 【勤務時間】 ・標準労働時間：8時間（スーパーフレックス制度を導入） ※9:30〜18:30の間を目安に勤務する社員が多いです ・休憩時間：60分 ・所定時間外労働：有 ※始業時刻及び終業時刻については社員の自主的決定に委ねるが、自主的決定に委ねる時間帯は、午前6時から午後10時までの間とする。 【待遇、福利厚生】 ・社会保険完備 ・交通費支給（月額5万円まで） ・持株会制度 ・社員割引制度 ・健康診断 ・歯科検診、脳ドック（30歳以上対象） ・ベビーシッター割引 ・アップル優待販売 ・ローソンチケット ・不動産賃貸 ・購入割引 ・選択制確定拠出年金制度 ・キャリア開発プログラム ・オンライン診療を活用した低用量ピル服薬支援制度 ・社員持株会制度 ・スーパーフレックス ・ハイブリッドワーク ・お弁当代補助 ・社内BAR 【休日、休暇】 ・完全週休2日制（土日） ・祝日 ・年末年始 ・年次有給休暇 ・慶弔休暇 ・産休育休 ・介護休暇 ・特別休暇 ・ボーナス休暇 ・ウェルビーイング積立休暇 ・有給休暇（入社月によって変動） |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 Pythonを用いたデータ分析／モデリング、または機械学習の実務または研究開発の経験（2年以上）【歓迎（WANT）】 ・Prompt Engineering の理解／実践経験・ファインチューニング（どのLLMでも可）やRAG構成などの経験 ・Webアプリケーションの基本的な仕組みに関する知識（API実装、Frontend/Backend問わず） ・デジタルマーケティング領域におけるAI活用経験や、ユーザエクスペリエンス改善の実務経験 ・プロジェクトマネジメント経験 ・学会やカンファレンスでの登壇経験 ・既存の枠組みにとらわれず、新たな提案や改善を主体的に進められる方 【求める人物像】 ・LLMをはじめとする生成AI技術への興味関心 ・LLMなどの大規模モデルの評価手法や指標に関する理解 ・事業／ビジネス要件に即して、モデルの有用性や改良余地を検討できるコミュニケーション力 ・未来像に共感し、価値観や習慣を実践していける方 ・曖昧な状況でも自ら課題を定義し、粘り強くトライ＆エラーを繰り返せる方 ・新たな技術や知識を柔軟に吸収し、自分のバイアスに気づきながらアップデートできる方 ・他者を理解し、チームワークを重視して成果を最大化できる方 |
| 受動喫煙対策 | 喫煙室設置 |
| 更新日 | 2025/11/28 |
| 求人番号 | 5881835 |
採用企業情報
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- 会社規模501-5000人
この求人の取り扱い担当者
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- コンサルティング IT・インターネット サービス
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- CxO／管理部門を中心に、様々な業界への転職支援を行っています。 15年以上の人材ビジネス経験があるため、どの職種へも対応しています。東証プライム上場の大手企業から上場を目指すベンチャー企業、更には資金調達をしたスタートアップ企業など、幅広い非公開／内密求人を保有しています。
- (2025/10/30)
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