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| 部署・役職名 | シニアプロダクトデータサイエンティスト（Matching） |
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| 仕事内容 |
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 「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、「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、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 技術スタック（主要な部分の抜粋） Backend 開発言語: Ruby 3.4系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR（SPA）, React Hooks, SWR Mobile（iOS） 開発言語: Swift Mobile（Android） 開発言語: Kotlin Infrastructure AWS：ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…Elasticsearch（AWS Marketplace） Google Cloud（一部サービス） IaC：Terraform ログ：Datadog LogsとS3に集約 Monitoring Datadog, Sentry CI/CD GitHub Actions, Dependabot その他 コード管理: GitHub コミュニケーションツール: Slack, Notion その他: Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 |
| 労働条件 |
休日休暇 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 就業時間 フレックスタイム制（コアタイム 12:00〜16:00） 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 福利厚生等 ・交通費支給 ※上限3万円/月 ・実績に応じて昇給有（年2回） |
| 応募資格 |
【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 ステークホルダーを巻き込む推進力 ：他部門のステークホルダーと密に連携し、マッチングアルゴリズムがプロダクトやユーザー体験に与える影響を共通言語（ビジネス価値）で議論し、プロジェクトを完遂させる高い推進力 【歓迎（WANT）】 多段階ランキングシステムの設計・開発経験 ：大規模な候補集合に対して、効率的かつ高精度に絞り込みを行うリランキングアルゴリズムの実装経験高度な検索システムの設計・開発経験 ：キーワード検索とベクトル検索を組み合わせた「ハイブリッド検索」や、文脈を考慮した「コンテキスト検索」の設計経験 生成的検索の設計・開発および評価経験 ：従来のキーワード検索の枠組みを超え、RAG（検索拡張生成）、セマンティック検索、クエリ書き換えなどの技術を駆使し、個々のユーザーの文脈に即したコンテンツを提示する検索体験の構築・評価知見 多目的最適化の知見 ：ユーザーの満足度、事業収益、需給バランスといった、複数の相反する目的変数のバランスを考慮した最適化の経験 論文（RecSys, KDD, NeurIPS等）のリサーチと実装 ：既存手法に留まらず、学術的な知見を当社独自の制約条件（アイテムの短いライフサイクル、時間・場所の制約等）に適応・再実装できる高い探究心 エンドツーエンドの運用設計能力 ：ビジネスや現場のオペレーション要件から逆算し、モデルの推論だけでなく、異常時の対応フローや監視体制、現場運用への定着・適用プロセスを含めた実用的な運用設計を行った経験 当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 当社のバリューにフィットする方 業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方 ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションができる方 |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 喫煙室設置 |
| 更新日 | 2026/02/19 |
| 求人番号 | 7511565 |
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 メーカー
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- リクルートでデータ活用や機械学習を活用した施策展開を推進してきた現場知見を活かし、キャリアアドバイスを行っています。 現在は経営者として、社員であるデータサイエンティストと関わっており、現場と経営双方の視点からご支援が可能です。
- (2025/03/05)
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