【株式会社Sar】データサイエンティスト・データエンジニア|年収~600万|ITコンサルを目指せる!
340~700万
株式会社SaR
東京都港区
340~700万
株式会社SaR
東京都港区
リサーチ/分析データサイエンティスト
データエンジニア
その他データサイエンティスト/アナリスト
■AI時代の最重要ポジション。未経験から「データ基盤」を創るエンジニアコンサルタントへ。 「バラバラのデータをAIや分析で使えるようにキレイに整え、道(仕組み)を創る」仕事です。世の中で話題のAIも高度なデータ分析も、データエンジニアが作る「土台」がないと動きません。企業のDX(デジタル化)を根底から支える、まさに「心臓部」であり「最重要ポジション」です。 ■業務内容 ・データベース・プラットフォームの構築 ・データ収集の仕組み開発 ・データの加工・集計 ・データの可視化を用いたデータ共有 ・統計モデルの設計・構築など ※使用言語:SQL、Python ■入社後の2ヵ月間 業界の第一人者が監修した約400時間の完全ハンズオン研修を受講いただきます。PCの基本操作からスタートし、段階的に学べるカリキュラムを用意。 ・コンピュータの基礎 ・SQL・Python実践 ・クラウド基盤(AWS等) ■魅力 大手クライアントからの直請け案件が75%。解決策を一緒に考える課題解決型案件が約7割を占めます。上流設計から実装・可視化・分析まで一気通貫で経験できるため、技術スペシャリストやコンサルタントの両方のキャリアパスが描けます。組織拡大フェーズのため、リーダー・マネジメントへの道も開かれています。
■求める人物像 ・データ分析やAIに興味がある方 ・将来性の高い分野で自分の市場価値を高めたい方 ・論理的思考を大切にし、自ら学ぶ意欲のある方 ・仲間と切磋琢磨し、成長を楽しめる方
大学院(博士)、大学院(法科)、6年制大学、大学院(その他専門職)、大学院(修士)、大学院(MBA/MOT)、4年制大学
正社員
無
有 試用期間月数: 6ヶ月
340万円〜700万円
一定額まで支給
08時間00分 休憩60分
09:00〜18:00 プロジェクトにより異なります。残業は平均10時間以内です。
無
120日 内訳:完全週休2日制、土曜 日曜 祝日
GW休暇、慶弔休暇、5日以上の連続休暇も取得可能
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
■月給 ・未経験者: 260000円 ・経験者: 350000円~ ■手当・賞与 ・交通費支給(月30000円),残業手当(全額支給),資格取得手当 ・昇給: 年2回(4月、10月) ・賞与: 年2回(6月、12月)※昨年度支給実績2カ月分 ※試用期間中は契約社員(基本給240000円)となります。
東京都港区
研修終了後: 東京23区を中心とした東京・神奈川・埼玉・千葉のITプロジェクト先(リモート可)
在宅勤務 リモートワーク可 時短制度 服装自由 出産・育児支援制度 資格取得支援制度 研修支援制度
有
福利厚生サービス加入(ジム・英会話・飲食店クーポン等)、書籍購入制度(技術書は会社負担)、月1回の全社勉強会、専属メンター1on1、社内イベント等
東京都港区芝大門1丁目1-23 Axon HAMAMATSUCHO 7F
データとITを活用して企業の真のデジタル化(DX)を支援。戦略立案から現場への定着まで一気通貫で伴走します。データ分析・活用支援、BIツール導入・可視化、高度なデータ分析・AI実装などを提供。
最終更新日:
608~2000万
◆企業概要 ・国内最大級の信託銀行として100年以上の歴史と膨大な顧客基盤を誇る ・総資金量107兆円超の圧倒的な財務基盤を持ち、高い社会貢献度を誇る ・金融の枠を超えた総合決済・資産運用サービスをグローバルに展開中 ・大手町駅直結の本社ビル勤務でアクセス抜群かつ最新の快適な働く環境 ・既存事業の効率化から新規事業創出までデータ活用による変革に注力 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆業務内容 ・事業部門と連携しデータ分析に基づいた課題抽出や解決策の提案を実行 ・新規事業創出や既存業務の効率化に向けたデータ分析基盤の構築・運用 ・可視化ツールや機械学習モデルを活用した高度なデータ予測・分析業務 ・関係部署へ分析結果を分かりやすく伝えデータドリブンな意思決定を推進 ・将来のデータサイエンスチーム中核として利活用戦略の策定にも参画 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆プロジェクト例 ・膨大な顧客データを利活用した新規事業創出およびサービス開発支援 ・機械学習モデルや生成AI(RAG構築)を活用した最先端プロダクト開発 ・社内データ基盤の統合・最適化とBIツールによる全社可視化の推進 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆魅力 ✅ 100兆円超の巨大な事業基盤に蓄積された未開拓のビッグデータを活用可能 ✅ 5営業日連続休暇やリフレッシュ休暇など圧倒的な働きやすさと福利厚生 ✅ 服装自由な柔軟な風土で最先端の生成AIやクラウド技術に挑戦できる環境 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆当社の独自性 ・信託銀行ならではの多角的かつ質の高いビッグデータを社内に大量保持 ・データドリブンな組織変革を最重要課題とし積極投資を行う注力領域 ・事業部門とダイレクトに伴走し分析結果がダイレクトに経営に反映される
【下記のいずれか1つ以上】 ・データ分析の業務適用経験(業務の中でのデータ作成、モデル構築、統計ツール/ライブラリの使用経験) ・統計解析(相関、クラスタ・セグメント、回帰、決定木等)の基礎知識 ・データサイエンス領域でのチーム運営(少人数でも可)または、プロジェクトにおける分析リーダーなどの経験
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600~1200万
【仕事の内容】 : 「doda」「doda X」を中心とした転職支援サービスにおける、AI・機械学習を活用したレコメンド・マッチング機能の高度化を支える機械学習基盤・データ基盤の構築および運用。レコメンドプラットフォームの品質向上やモダナイズを推進し、将来的には全社のAI・機械学習活用を支える基盤づくりを担います。 【具体的な業務内容】: ご経験・ご志向性に応じて担当領域を決定します。 <機械学習基盤・プラットフォーム領域> 機械学習基盤(AWS)の運用・保守・改善、共通コンポーネント設計・開発、監視・アラート基盤整備・運用、SLI/SLO設計・運用など。 <データエンジニアリング領域> データマートの要件定義・設計・開発・運用、ETL/ELTパイプライン設計・開発、dbtを活用したデータ変換処理・モデル設計など。 <データマネジメント領域> メタデータ管理、データカタログ整備、データマネジメント推進など。 <技術改善・技術戦略領域> 生成AI活用の開発プロセス改善、新技術・ツール検証・導入、アーキテクチャ検討など。
■必須条件(以下①又は②のご経験) ①インフラエンジニア ・AWSを用いたクラウドインフラの設計・構築・運用経験 ・IaCを用いた環境構築・管理経験 ・CI/CDパイプラインの構築・運用経験 ②データエンジニア ・SQLを用いた大規模データ処理の実務経験 ・クラウド環境(AWS、Google Cloud、Azure等)での分析基盤・データ基盤の設計または運用経験 ・データパイプライン、データマートの設計・構築経験
求人メディアの運営、人材紹介サービス、転職支援サービス等
600~1000万
■組織概要: データ・AIソリューション本部は、全社的なAIの活用方針やアプローチの策定、AIを活用したビジネスやサービスの開発・支援を目的として、25年度上期に設立されました。ミッションは「データとAIで顧客の課題を解決し、業務効率化とビジネス価値の最大化を図る」ことです。これまで各サービス・プロダクトごとに定めていたデジタル・データ戦略を、全社的に統一し、データ・AI戦略の推進力を高めることを目指しています。 ■職務責任: 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、蓄積されたデータの価値を適切に判断し、どのように事業を創造・変革・成長出来るかが重要テーマの一つになっています。データドリブン事業運営を構築するため、データでマッチングビジネスを動かす&創る組織を目指し、パーソルキャリアの膨大なデータを様々な視点から分析し、事業状況の見える化を推し進め、事業PDCAの高速化や新たな機能・サービスの創出を実現していきます。その実現に向け、データに関わる幅広いエンジニアリング業務に携わり、導くことが求められています。 ■職務内容: 「doda」は会員登録数約1,039万人(2025年12月末時点)となる国内最大級の転職サービス、「doda X」はハイクラス人材向け転職サービスです。今回は、転職サービス「doda」「doda X」において、データエンジニア・アナリティクスエンジニアとして下記の業務をお任せします。 ・データマート構築(要件定義、設計、実装、テスト) ・データエンジニアリング業務(システム間のデータETL/ELT) ・アナリティクスエンジニアリング業務(ビジネスニーズに合わせたデータ整備、加工、集計) ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKを軸にしたデータマネジメント業務、及び利活用促進 ・dbtを用いたデータ変換とモデルの開発 ・データ利活用促進のためのメタデータ及びデータカタログ整備 <使用技術等> データベース: Databricks, BigQuery, Redshift, PostgreSQL ビジネスインテリジェンス(BI): Tableau 利用クラウド: AWS, GCP, Azure 計測ツール: Adobe Analytics, Google Analytics, Firebase バッチ処理: dbt, Airflow プログラミング言語: Python, Shell Script, SQL CI/CD: Azure DevOps データカタログ: dbt Docs, Unity Catalog ■キャリアパス: ・人材育成、組織作りなどマネジメントに興味がある方はマネジャーへ、専門性を極めたい人はエキスパートへと志向に沿わせたキャリアパスを用意しています。 ・階層別の研修や主体的な挑戦を後押しする公募型研修も多数あります。
■MUST要件 ・SQLによる大規模データ処理経験(目安:3年以上) ・Python,PHP,Java,Scala等での開発経験(目安:3年以上) ・クラウド(AWS,GCP,Azureなど)上での分析基盤構築・運用経験 ・データパイプラインの構築経験 ・チームリーダー経験もしくはプロジェクト推進経験 ■歓迎条件 ・Tableauの業務経験 ・DBのパフォーマンスチューニングスキル
経験者向け人材紹介(若手層・中堅層・ハイクラス層・エグゼクティブ層)、新卒向け人材紹介、転職メディア、ダイレクトソーシング、副業・兼業・フリーランス支援、キャリア自律支援、外国人材就労支援
370~700万
仕事内容 データサイエンティストとして、クライアント企業の課題解決や意思決定を支援するためのデータ分析業務を担当していただきます。 入社後2か月間の研修を通じて基礎スキルを身につけたうえで、プロジェクトに参画します。 ■業務内容の一例 ・顧客企業の保有データを用いた分析業務(売上分析、顧客分析、業務改善分析など) ・分析に必要なデータの整備、加工、データベース構築 ・統計手法や機械学習モデルの設計・構築 ・分析結果をもとにしたレポート作成および施策提案 ・AI技術を活用した解析支援(例:論文や先行事例を調査し、業務への適用を検討・実装) PRポイント ■9割未経験からスタート!基礎から演習まで学べる2ヶ月間の研修あり。 当社はデータ分析・AI技術を活用し、企業の意思決定や業務改善を支援するデータサイエンス企業です。 入社後は業界トップランナーである取締役の森谷が監修した、データ分析の基礎から応用までを体系的に学べる研修プログラムなどを通してスキルを習得できます。 更には社員の9割がデータサイエンティストで構成されており、異業界・異職種からキャリアをスタートさせた社員が集まっています! これからデータ分析の専門知識を身につけ、市場価値の高いキャリアを築きたい方に最適な環境です。 <研修カリキュラム例> ・データ分析業務の概要 ・統計学の基礎 ・SQLの基本操作 ・Pythonを使ったデータ処理 ・実際のプレゼンテーションを想定した実践演習など ■創立以来、200%増収中の急成長企業!「働きがいのある会社」に2年連続認定! 2019年設立後、社員数は230名(2026年7月時点)にまでに拡大し、名古屋支社を立ち上げ、今年度中には大阪拠点を立ち上げ予定と事業規模も拡大中。 将来的にはグローバルな事業展開も視野に入れており、多様な文化や市場のデータに触れる機会も豊富です。 世界を舞台に活躍したいという意欲をお持ちの方にとって、大きな挑戦と成長の機会があります。 また、挑戦機会や成長環境を評価いただき、GPTW Japan主催の「働きがいのある会社」に2年連続で認定されました。社員に対してアンケートを実施し制度に反映させるなど、今後も社員一人ひとりが活躍できる職場作りに取り組んで参ります。 ■学習環境が整った、成長を後押しする組織 当社では、データサイエンティストとして継続的に成長できるよう、日常的に学べる環境づくりに力を入れています。 社内では「ラボ活動」として、業務外テーマの分析や技術検証にも取り組んでおり、実案件以外でもデータに触れながら実践力を高めることができ、週1回の勉強会では幅広いテーマで情報をキャッチアップすることができます。 日々の業務と並行して学び続けられる環境があるため、未経験からでも着実に専門性を高めていくことが可能です。 この求人の魅力 理念 ・ビジョン 【国内トップのデータサイエンス企業を目指して】 当社は2019年設立のスタートアップながら、データサイエンス業界で確かな存在感を発揮し、数々の実績を積み重ねています。目指すは「国内トップのデータサイエンス企業」です。単なる技術提供にとどまらず、ビジネスの現場で実際に価値を生み出し続ける存在として、お客様から長く信頼されるパートナーであることを目標としています。 【“真の実務家”を育て、日本のDXを支える】 当社は、「真の実務家」として活躍できるデータサイエンス人材を育成することで、日本のデジタルトランスフォーメーション(DX)を支える企業でありたいと考えています。 理論や技術だけでなく、ビジネス課題を理解し、成果につなげる力を重視している点が当社の特徴です。研修を監修する取締役・森谷は、データサイエンス分野での豊富な実務経験を持ち、データサイエンティスト協会での活動などを通じて業界の発展にも関わってきました。確かな成長環境で真の実務家を目指すことが可能です。 仕事・事業 【データアナリティクス事業の最前線】 ■データ分析でビジネスを加速:当社はデータアナリティクスを専門とし、顧客企業が抱える課題に対して、データに基づいた意思決定支援を行っています。IT、小売り、サービス業など幅広い業界のデータを扱い、売上向上や業務改善、マーケティング施策の最適化など、実務に直結するテーマに取り組みます。 【グローバルな挑戦と成長機会】 ■世界を舞台に活躍:グローバルな事業展開を目指しており、将来的には海外案件に携わるチャンスもあります。多様な文化や市場のデータに触れることで、データアナリストとしての専門性を高めながら、国際的なキャリアを築くことが可能です。
■データサイエンティストになりたいという意欲をお持ちの方
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730~1600万
●仕事の概要 国内Vertical SaaS ARR No.1サービス「カイポケ」のリニューアルプロジェクトにおいて、データプラットフォームの設計・開発・運用をリードしていただきます。介護事業者の経営改善や利用者支援に資するデータ活用基盤を構築し、KPI設計・可視化による意思決定の高度化やユーザー利用状況の分析を支える重要なポジションです。 ●具体的な業務内容 データプラットフォーム(基盤) ・各種データ取り込み基盤の設計・運用 ・BigQuery・dbtを中心としたデータトランスフォーメーション/モデリング/マート設計 ・コスト最適化と継続的改善 データリライアビリティ(品質) ・データ品質の可観測性強化と異常検知 ・サービスレベルの設計と運用 ・インシデントのライフサイクル改善(検知→対応→学習) データプロテクション(保護) ・要配慮個人情報を含む処理の安全運用 ・セキュリティ設計とプライバシー/ガバナンスの実装 ・安全な利活用を促すプロセス整備 データアクティベーション(活用) ・KPI設計と可視化基盤の構築・運用 ・プロダクト/事業部と連携した実験・検証とセルフサービス化 ●キャリアパス アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど個々の志向性に合わせて多様なキャリアパスが存在します。 ●仕事内容(変更の範囲) 雇入れ直後:データプラットフォーム構築・運用 変更範囲:事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある
●必須条件 ・Google Cloud、AWSなどのクラウド環境でのデータプラットフォームの構築、運用経験 ・データ分析またはデータ分析環境構築(ELT、BIなど)の実務経験 ●歓迎条件 ・Webアプリケーションのサーバサイド開発、運用経験 ・情報セキュリティに関連する業務の経験 ・データガバナンスの経験 ・アジャイル開発の経験 ・ソフトウェア開発リード経験
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730~1300万
◆ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の"データとAIの民主化"を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。 ◆業務詳細 データの民主化とAI-Readyなデータ基盤の実現に向けて、データ基盤チーム内のアーキテクトとして、主に以下の業務を中心に担っていただきます。 ・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行 ・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出 ・データの整備、再モデリング、品質管理 ・IaCを用いたインフラ構成管理 ・データガバナンス整備 また、チーム開発の定常業務である以下の業務も担っていただき、業務とデータの理解を務めていただきます。 ・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用 ・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証 ・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供 業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ基盤のアーキテクトとしてのご活躍を期待しています。 ◆仕事内容(変更の範囲): 事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある
●必須条件: 以下いずれにも該当する方(目安2年以上) ・分析を目的としたデータマートの作成経験 ・特定のプログラミング言語を用いた開発経験 ・ETL/ELTの開発経験 ・BIツール(Tableau, Looker, Power BI等)を用いたダッシュボード作成経験 ・BigQuery, Snowflake, Databricksなどを用いたデータ基盤構築経験 ●歓迎条件: ・Webマーケティング(SEO,広告,CRM)の業務に関わった経験・志向 ・Webサービスの開発経験 ・機械学習、生成AIを活用した分析業務経験
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810~1300万
●業務概要 マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献していただきます。 ●具体的な業務内容 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・マーケティング活動のデータ利活用・分析の支援 ・マーケターやビジネスアーキテクトと連携してのマーケティング業務におけるツールやアーキテクチャの選定 ●キャリアパス ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア など、個人の適性や志向に応じて柔軟にキャリア形成が可能です。 ●仕事内容(変更の範囲) 雇入れ直後:マーケティングエンジニア 変更範囲:事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある
●応募条件 以下いずれにも該当する方(目安2-3年以上) ・MAツール(Braze, Salesforce Marketing Cloud, b→dash等)の運用経験 ・マーケティング業務にかかわるシステム設計・データ設計の経験 ・Pythonを用いた開発経験 ・SQLを用いたデータの抽出・加工経験 ・Google Cloud, AWS, Azureなどのパブリッククラウドを用いたシステム開発経験 ・生成AIを活用した業務改善経験、または開発経験 ●歓迎条件 ・ETL/ELTの開発経験 ・データ分析基盤の構築経験 ・事業会社でのマーケティング業務の経験 ・機械学習、生成AIを活用した分析業務経験
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690~810万
●仕事の概要 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の"データとAIの民主化"を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」をミッションに、マーケティングエンジニアとして12の自社サービスのマーケティング基盤開発を担当していただきます。 ●具体的な仕事内容 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・レガシーなETLツールで構築されたアプローチリスト生成処理のリファクタリング ・マーケターやデータエンジニアと連携した業務設計・システム開発 ・データドリブンなマーケティング活動の実現に向けた新たな価値創造 ●キャリアパス ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・ビジネスアーキテクトを目指すキャリア ・テックリードを目指すキャリア など、ご自身のキャリア志向に応じて柔軟に実現可能です。 ●仕事内容(変更の範囲) 事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある
●応募条件 以下いずれにも該当する方(目安2年以上) ・Pythonを用いた開発経験 ・SQLを用いたデータの抽出・加工経験 ・Google Cloud, AWS, Azureなどのパブリッククラウドを用いたシステム開発経験 ・マーケティング業務にかかわるシステム設計・データ設計の経験 ・生成AIを活用した業務改善経験、または開発経験 ●歓迎条件 ・MAツール(Braze, Salesforce Marketing Cloud, b→dash等)の運用経験 ・ETL/ELTの開発 ・データ分析基盤の構築経験 ・事業会社でのマーケティング業務の経験 ・機械学習、生成AIを活用した分析業務経験
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730~1300万
●仕事の概要 数百万人規模の求職者データを保有する当社において、Web行動ログ、LINE対話、面談記録など多岐にわたる顧客接点データを統合し、一人ひとりのキャリア遷移を構造的に捉える「統合データ基盤」の論理設計を担当いただきます。ビジネス戦略を実装可能な論理モデルへと翻訳し、マーケティングオートメーションや意思決定支援におけるデータの信頼性と活用精度を最大化することがミッションです。 ●具体的な業務内容 求職者のデータモデリングとセマンティック定義 事業責任者やマーケターと対話し、求職者の「状態」「意欲」「LTV」といった重要指標の算出ロジックを確定。dbt等での実装を前提とした、一貫性のある論理データモデルの設計および仕様策定を行います。 マルチチャネルにおけるID統合と行動ログの構造化 Webサイト、アプリ、LINE、基幹システム等に散在する求職者接点を統合し、時系列でのキャリアライフサイクルを可視化するためのデータ構造を設計。名寄せロジックや属性付与のルールを定義します。 非構造化データを活用したインテント抽出の論理設計 キャリアパートナーによる面談音声や対話テキストから抽出される「悩み」や「希望条件」等のインテントデータを、どのように属性化し施策に活用するか、その分類体系と活用フローを設計します。 データ品質管理体制(ガバナンス)の構築 膨大な求職者関連カラムの中から、マーケティング施策(Braze連携等)に不可欠な項目を厳選し、品質基準(SLO)を策定。現場が100%信頼して活用できる「認証済みデータセット」の運用をリードします。 事業所・法人データとの統合設計(将来像の構築) 求職者データと、医療法人や事業所のデータを掛け合わせ、最適なマッチングを実現するためのリレーション設計を行い、キャリア事業の統合データ利活用基盤のグランドデザインを支えます。 ●仕事内容(変更の範囲): 会社の指示する職務内容へ変更することがある ●キャリアパス: SMS全体として定型化したキャリアステップはなく、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能です。医療/介護キャリア・介護障害福祉事業者SaaS・ヘルスケア・シニアライフ・海外領域など40以上の事業を展開しており、転職なしで異なるビジネスモデル/異なる事業フェーズのキャリアを開発することも可能です。
●応募条件: ・顧客データや行動ログ等、複雑な事象を整理し、論理的なデータ構造(ER図、テーブル定義書等)に落とし込む設計実務経験 ・SQLを用いたデータ抽出・加工・分析の実務経験 ・複数のステークホルダーを巻き込んだプロジェクトマネジメント経験 ・大規模なBtoCサービスにおけるユーザー行動分析やCRM基盤の構築・運用経験 ●歓迎条件: ・LLM等のAI技術をマーケティング実務に活用した経験、または強い関心 ・人材業界、または行動ログデータを重視するドメインでの業務経験 ・dbt、BigQuery、Databricks等のモダンなデータ基盤環境での業務経験 ・データガバナンスや品質管理の経験、または強い関心 ・事業側の曖昧な要求を紐解き、エンジニア側へ精緻な仕様として伝達できる高い言語化・ファシリテーション能力
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700~1500万
Business Overview Rakuten is one of the biggest marketplace of Japan and is the largest internet ecosystem with a wide range of services ranging from e-Commerce, Travel, Banking, Fintech, Food Delivery, Golf, Insurance, Instant Messaging, Mobile Network etc. Rakuten has over 140 services globally. Our mission is to empower people and society through the internet while aiming at becoming the Global Innovation Company.Department Overview The "AI Lab" organization within Rakuten is focused on advancing artificial intelligence applications across the company. It plays a key role in developing innovative AI solutions, and fostering collaboration to integrate AI into various Rakuten services. The AI Application Engineering Group within the focuses on developing and implementing AI-driven applications to support various business needs. This group works on creating scalable, efficient, and innovative solutions by leveraging AI technologies to enhance Rakuten's services and operations. Position:Why We HireWe’re seeking a data scientist to join the AI Lab team and play a key role in building and improving our AI companion. You’ll operate at the intersection of data science, product insight, and applied research: analyzing early user signals, uncovering system limitations, and driving improvements that shape assistant quality and user value. You’ll also help inform the product roadmap through insights derived from user behavior and the broader Rakuten ecosystem. Position Details Responsibilities- Analyze assistant interactions and internal evaluations to identify improvement opportunities.- Generate data-driven insights to guide product development and feature prioritization.- Conduct research to improve agent architecture and user intent understanding to enhance response quality.- Design and execute experiments, identifying the right metrics to evaluate impact. - Collaborate with engineers and other Agent Science team members to implement and producti
・データサイエンス、機械学習、または関連する計量(クオンティティティブ)分野における3年以上の実務経験。 ・データ処理、分析、およびプロトタイピングのための、高い Python および 機械学習(ML) のスキル。 ・SQLの熟練度、および大規模な構造化データを扱った経験。 ・統計学、実験設計(A/Bテスト等)、予測モデリングにおける強固な基礎知識。 ・高い問題特定・定式化能力(潜在的な課題を主体的に特定し、効果的な解決策を開発した実績)。 ・潜在的な解決策を徹底的に調査・評価し、与えられた課題に対して最適なアプローチを特定できる能力。 ・優れた文章および口頭でのコミュニケーション能力(複雑な技術的概念を、技術職・非技術職の双方のステークホルダーに対して明確に説明できること)。
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