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| 部署・役職名 | 東京／データサイエンティスト（エキスパート）（111790） |
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| 仕事内容 |
■職務責任 当社が運営する転職サービスは、会員登録数約934万人（2024年12月末時点）を誇る国内最大級の転職サービスです。日々膨大な量のオンラインおよびオフラインのデータが生み出されており、そのデータを活用して事業を創造・変革・成長させることが重要なテーマとなっております。 AIプロダクト統括部では、全社のAI施策を管掌しており、その中で今回は目先の課題解決を目指すのではなく会社全体を加速度的に成長させるソリューションの開発を担うAIプロダクトソリューション部での募集となります。そのためには、将来的な社会変革をも見据えた研究開発を行い、先進的な技術を調査、研究、応用することで社会に貢献することが求められています。 具体的には、大規模言語モデルを始めとしたAI関連技術、大規模データとAIを用いたマッチング・レコメンドシステム開発、AIの推論能力を活用した社会シミュレーション、大規模言語モデル開発・小規模言語モデル開発、継続的AI最適化技術開発などを行っていただき、全社のAIモデル開発や機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードいただきます。 社内のエンジニアや事業部門と連携しながら、モデル開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、データサイエンティストとして事業の非線形の成長に貢献していただきます。 また、データやAIの活用に関する戦略/計画の策定だけでなく、事業会社におけるデータサイエンティストとして事業推進にまで踏み込んだ提案も求められます。 ■担当業務例 具体的には下記の様な業務を想定しております。 ・生成AI,機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析とモデル開発 ・提案のためのデモ開発/PoCシステム開発 ・業務効率改善の検討/分析/自動化・AI化 ・分析のためのデータ検討、前処理開発・実装 ・インフラ・データ基盤部門との連携 ・社内外でのセミナー講演、資料や論文の制作 具体的な技術例） ・大規模言語モデル（API利用、ファインチューニング、MCP、エージェンティックAI等） ・自然言語処理、画像・動画像・音声処理 ・AIアプリケーションのプロトタイプ開発 ・推薦システム ・テキスト埋め込み |
| 労働条件 |
雇用形態: 正社員 勤務時間: ■フレックス：週5日、1日標準労働時間8時間のマンスリーフレックスの勤務形態（コアタイムは部署によって異なります） 1日の標準的な勤務時間例／10:00‐19:00 （コアタイム：11:00‐16:00） 休憩／60分 ・想定残業時間：30時間 休日休暇: 2025年度年間休日124日／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（10～20日）、夏季休暇（事業部門別のカレンダーに準ずる）、特別休暇 待遇・福利厚生: ・財形貯蓄制度 ・企業型確定拠出年金 ・長期所得補償保険 ・従業員持株制度 ・団体保険・団体扱い保険 ・福利厚生倶楽部（リロクラブとの提携）宿泊施設・レジャー施設・ショッピング・グルメ・エステ等各施設・サービスを特別優待価格にて利用可能 ・育児代行法人価格提供、家事育児代サービス補助 ・TOEIC優待試験 ・インフルエンザ予防接種補助 ・独自健保：当社健康保険組合 ・通勤手当（会社の定める条件の範囲内で全額支給） ■社会保険：健康保険：有／厚生年金：有／雇用保険：有／労災保険：有 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ■必須条件・Pythonを用いたデータ分析・機械学習モデリングの実務経験（目安:5年以上） ・Pythonを用いたデータ分析・機械学習の実務経験があり、情報収集や技術検証をしていること ・組織の中で技術情報提案や他のメンバーとのディスカッションを積極的に実施できるコミュニケーション能力 ・自然言語処理（NLP）の基礎知識（テキスト前処理、トークナイゼーション、評価指標 等） ・PyTorchまたはTensorFlowを用いたニューラルネットワーク実装経験 ・チーム開発でのリーダーシップ経験やプロジェクトマネジメント経験 ■歓迎スキル・経験 ・最新の研究動向にキャッチアップし、論文実装や学会発表した実績 ■求める人物像 ・急速に進化する生成AI技術への高い興味関心を持ち、自ら継続的に学習できる方 ・不確実な課題に対して主体的に仮説検証を行い、粘り強く解決策を追求できる方 ・他部署との協調や技術知見の共有を厭わず、チームとして成果を最大化できる方 ・術的探究心を持ちつつ、社会貢献意識をもってビジネス課題に取り組める方 |
| 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 | 2026/04/21 |
| 求人番号 | 8153520 |
採用企業情報
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- (2022/04/16)
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