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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）◢ ミッションは「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」 |
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| 仕事内容 |
【募集背景】 スポットワークのマッチングは、一般的なEC等とは異なり、場所・時間・スキルといった物理的な制約が強く、さらに「現場での体験」そのものがプロダクトの価値に直結します。そのため、単なるマッチング精度の改善に留まらず、マーケットプレイス全体の需給バランスの最適化や、「アプリを使うほど、働く時間がより豊かになる」ような仕組みのデザインが求められています。 また、LLMなどの基盤モデル技術を活用し、募集内容やレビューといった非構造化データから、ワーカーと事業者の特徴をより深く理解する挑戦も進めています。 「なぜこの指標を改善すべきなのか」「どのような体験を提供すべきか」というプロダクトおよびマーケティングの視点を持ち、データサイエンスと最新のAI技術を融合させて事業成長を牽引できる、意欲ある仲間を募集しています。 【仕事内容】 ・推薦や検索アルゴリズムを用いたマッチング体験の向上とユーザーへの価値提供の最大化 ・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 ・理想のマッチングと評価指標の設計（事業KPIに与える影響の分析、評価基盤の設計・構築、パーソナライズ体験の構築） ・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論文調査と実装、効果検証） ・基盤モデル（LLM等）を活用したユーザー理解の深化（非構造化データからの特徴抽出、プロンプトエンジニアリングや追加学習による最適化） ・フルサイクルなモデル開発と推論の最適化（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、本番運用、レイテンシー改善やコスト管理までの一気通貫での担当） 【仕事の魅力】 ・「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができる ・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用、継続学習、精度の監視までを重視した開発ができる ・施策の設計段階から主体的に携わることができる ・データ基盤の整備は別チームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できる ・考慮する変数が多くモデリング対象が複雑でアイテムのライフスパンが短いという難易度の高い課題に対し、高いレベルのメンバーとアジリティ高く挑戦できる ・グループのミッション実現に向け、最適なアルゴリズムやツールについてチームで議論・提案を歓迎する文化がある 【キャリア上の魅力】 ・「データサイエンス力」「ビジネス力」「データエンジニア力」を高いレベルで体現する優秀なメンバーと働くことで、自身のスキルを飛躍的に成長させられる ・ビジネス指標（マッチング率、リテンション等）と技術指標を定量的に紐付け、ROIに基づいた戦略的意思決定を主導する経験を通じて、ビジネスを牽引するデータサイエンティストとしてのキャリアを築ける ・LLMなどの最新の基盤モデル技術や、推薦・検索・数理最適化などの高度な技術を実ビジネスに適用する最先端の経験を積むことができる |
| 労働条件 |
勤務時間 ・フレックスタイム制（コアタイム 11:00〜15:30、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 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 福利厚生・社内制度 ・各種社会保険完備（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険） ・交通費支給（上限5万円/月） ・実績に応じて昇給有（年2回の人事考課にて給与改定） ・従業員持株会（自社株購入制度） ・書籍購入補助（業界知識を深めるに必要な書籍を会社が購入） ・セミナー費用補助（業務に必要なセミナー参加費を補助） ・部活動補助（活動に応じて費用を補助） ・チームビルディング（コミュニケーション活性化のための予算支給） ・結婚祝い金支給 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・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・検索システム、またはマッチング理論や数理最適化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、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を定義し、信頼性の高い評価基盤を設計・構築できる能力 ・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：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：重要KPIと機械学習の技術指標を定量的に紐付け、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：他部門と密に連携し、ビジネス価値で議論しながら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（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（ハイブリッド検索や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（RAG、セマンティック検索、クエリ書き換えなどの技術を用いた検索体験の構築・評価知見） ・多目的最適化の知見（ユーザー満足度、事業収益、需給バランスなどの相反する目的変数のバランスを考慮した最適化経験） ・論文（RecSys, KDD, NeurIPS等）のリサーチと弊社独自の制約条件への適応・再実装経験 ・エンドツーエンドの運用設計能力（異常時の対応フロー、監視体制、現場運用への定着プロセスを含めた実用的な運用設計経験） |
| 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 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2026/07/27 |
| 求人番号 | 9262255 |
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
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