東京/データサイエンティスト(エキスパート)/全社AIモデル開発・AI技術開発リード
800~1200万
パーソルキャリア株式会社
東京都千代田区
800~1200万
パーソルキャリア株式会社
東京都千代田区
データサイエンティスト
領域特化データサイエンティスト(音声)
リサーチ/分析データサイエンティスト
<ポジション概要> 国内最大級の転職サービス(会員登録数 約1,039万人/2025年12月末時点)を中心に、当社全社のAIモデル開発・機械学習モデルの設計/開発/チューニングをリードする、データサイエンティスト(エキスパート)ポジションです。 人材マッチングの高度化をコアテーマに、新規データや最新技術(大規模言語モデル、生成AI、各種ML手法等)を積極的に取り込みながら、 全社で再利用できるマッチングロジック・AIモデル開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業の非線形の成長に貢献していただきます。 <募集背景/期待役割> AIプロダクトソリューション部は、会社全体を非線形に成長させるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現のために、 将来的な社会変革も視野に入れた研究開発を行い、先進的な技術を調査・研究・応用することで社会に貢献していくことが求められています。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、 人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などのKPI改善まで推進いただくことを期待しています。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を推進するとともに、新技術や新たなデータの活用を全社に展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていく役割も担っていただきます。 <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 【主な技術テーマ例】 ・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・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(求人レコメンド、スカウト最適化、コンテンツレコメンド 等) ・テキスト埋め込みを活用したマッチング・類似度算出 技術環境 【言語】Python、SQL、Java/Scala、C など 【DB】Oracle、PostgreSQL、MySQL、Redshift、BigQuery、Databricks 【クラウド】AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト管理】Backlog、Loop + Planner、Jira + Confluence 【コミュニケーション】Slack、Teams <ポジションの特徴/魅力> ・全社レベルのAIモデル開発をリード 単一サービスに閉じず、「doda」を中心とした複数プロダクトに共通で使われるAIモデル・マッチングロジックの設計を任されます。 ・機密性の高い個人データを、内製で扱うデータサイエンス組織 取り扱うのは、求職者の職務経歴・スキル・志向性など、機密性の高い個人情報です。 こうした特性を踏まえ、データ分析やAIモデル開発は社内メンバーが主体となって担っており、外部パートナーとも適切に連携しながら、自社内での知見蓄積と継続的な活用を進めています。 ・事業会社インハウスDSとして、本質的な課題設定から関われる 自社のプロダクトとKPIを持つ立場で、「この指標を何%上げるか」「どのセグメントのマッチング体験を変えるか」という議論に最初から入れます。 ・HRドメインの豊富で多様なデータをフル活用 求職者・求人・行動ログ・スカウト・選考結果など、人と仕事のマッチングに関わるデータを横断的に扱えます。 ・検証〜リリースのサイクルが短く、手応えが得やすい 3〜6か月程度のサイクルでPoC〜本番リリースまで回すため、自分のモデルが実際のユーザー体験やKPIをどう変えたかを確認しやすい環境です。 <働き方> ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育て
<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
正社員
800万円〜1,200万円
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
・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:パーソルキャリア健康保険組合 ・通勤手当(会社の定める条件の範囲内で全額支給)
東京都千代田区
屋内全面禁煙
リモートワーク可
・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:パーソルキャリア健康保険組合 ・通勤手当(会社の定める条件の範囲内で全額支給)
最終更新日:
520~950万
入社直後のオンボーディング期間に関しては、ドメイン、データ、開発プロセスに慣れてもらえるようプロダクトに蓄積されたデータの分析や既存アルゴリズムの改善などに取り組んでいただきます。 【タスク例】・データ分析によるプロダクトの課題発見・機械学習を活用した推薦アルゴリズムの改善・施策の効果検証とレポート作成 慣れてきたタイミングでこれまでのご経験やご志向性に応じて、推薦施策の推進や新しい技術の導入、技術広報などより幅広い業務を担当していただきます。【タスク例】・推薦施策の主体的な推進・機械学習、推薦アルゴリズムに関する研究開発・機械学習PJの開発生産性の改善など
【必須】■機械学習エンジニア、もしくはデータサイエンティストの業務経験2年以上(目安) 【歓迎】■チーム開発の経験■参画したPJにおいて、顧客やプロダクトの 課題発見から携わった経験■推薦システムや検索システムの開発経験■Kaggleでの複数回の上位入賞経験■特定領域での実績(書籍出版、論文採択、OSSへの貢献など) 【魅力】■機械学習によるプロダクトやユーザー体験の改善効果を実感できる■人と仕事に関連する多様かつ大量のデータセットを活用できる■向上心のあるメンバーとともに、技術的な挑戦ができる
400万人以上が利用するビジネスSNS「Wantedly」/気軽に会社訪問ができる 「Wantedly Visit」/入社後のエンゲージメントを上げる「Engagement Suite」/現代の採用に最適化された、次世代型採用管理システム「Wantedly Hire」
400~1500万
【業務内容】 ・顧客ヒアリング、事業・業務課題、KPIの整理 ・仮説、分析方針、データ活用要件の設計 ・SQLを用いたデータ抽出・加工・集計 ・Pythonを用いたデータ分析・検証 ・BIツールによる可視化・ダッシュボード作成 ・示唆出し、施策立案、顧客提案 ・データ基盤・AI活用もチームで横断的に推進 【プロジェクト例】 ・ブランド顧客データの分析とターゲット施策の提案 ・キャンペーン効果検証と改善案の設計 ・重要顧客の抽出、営業支援ダッシュボードの構築
【必要な資格・経験】 IT業界・エンジニア経験は不問です。 未経験・第二新卒の方も歓迎します。 【こんな方を歓迎します】 ◎顧客の話を整理し、論点を立てることが好きな方 ◎SQL・Python・BIで自らデータを扱いたい方 ◎数字を根拠に仮説を検証し、提案につなげたい方 ◎技術とビジネスの両方を学び続けたい方
戦略から現場定着まで、一気通貫の「実行伴走型」 データ分析・活用支援:各種データソースからのデータ収集基盤の構築 BIツール導入・可視化:Tableau、Looker Studio等を用いたダッシュボード開発 高度なデータ分析・AI実装:統計手法や機械学習等
1500~2000万
■ミッション 「数字の羅列」を「経営の意思決定」に変えるCDO(最高データ責任者)を1名募集します。 ■TENETについて 目指すのは、4,000万人が利用する「日本の新しい医療インフラ」の構築です。単なるクリニックのチェーン展開ではなく、10年後の日本で当たり前となる「医療OS(オペレーティングシステム)」そのものを創ります。医療先進国イギリスでは国民の35.6%がオンライン診療を日常的に利用する一方、日本の普及率は未だ数%に留まります。「通院の壁」を取り払い、国民の3人に1人(4,000万人)が最適な医療にアクセスできる社会を本気で実現します。 ■このポジションの役割 事業拡大フェーズで致命的になるのは「数字はあるのに、意思決定に使われていない状態」です。レポートもダッシュボードもある。でも次に何を変えるべきかが即決できない——それでは意味がありません。埋もれている利益を掘り起こし、事業を前に進める「宝探し部隊」の責任者になっていただきます。 ■具体的な業務内容 【1】数字を「判断」に変えるデータ設計 ・KPI/KGIを「見るため」ではなく「決めるため」に再設計 ・経営・現場が即断できる指標定義 ・「なぜ今これを見るのか」を言語化したデータ設計 ・数字の背景にある患者様の行動・心理の構造化 【2】利益を掘り当てる分析と打ち手提示 ・単なる集計・可視化では終わらない分析 ・「次に何をやめ、何を伸ばすか」まで落とした提案 ・LTV/原価/継続率など、PL直結指標の深掘り ・分析→施策→数字変化までの一気通貫責任 【3】爆速PDCAを前提としたデータ運用 ・完璧な設計を待たず、まず出す ・数字が悪ければ即仮説を捨て、翌日には別案を試す ・スタートアップスピードでの改善サイクル構築 【4】現場主義×PL責任 ・会議室ではなく、現場と管理画面 ・PLに責任を持った即断即決 ・マネジメント職であっても自ら手を動かす前提 ■このポジションで得られる市場価値 ・「分析担当」ではなく「経営を動かしたCDO」としての実績 ・医療×B2C×超高速意思決定という、どの業界でも再現性のある実戦経験 ・数字を掘り、打ち手を決め、結果で語れる人が次の裁量を手にする環境
【必須条件】 ・SQLを使ったデータの分析経験3年以上 ・レイヤー構造(レイク、ウェアハウス、マートなど)を分けたデータの管理経験 ・BigQueryの使用経験 ・経営層との仕事経験 ・データアナリスト、データサイエンティスト3名以上のマネジメント経験 【歓迎条件】 ・Looker、LookMLの経験 ・dbtの経験 【求める人物像】 ・綺麗なデータを整えるだけでなく、泥臭く数字を掘り、事業のど真ん中に踏み込める方 ・「この一手で利益は出るか」を問い続けられる方 ・分析や提案で止まらず、結果で語り切れる方
オンライン診療を軸とした「医療OS(医療のオペレーティングシステム)」の構築・運営。国民の3人に1人(4,000万人)が最適な医療にアクセスできる、日本の新しい医療インフラの実現を目指しています。(設立:2020年3月/従業員数:約20名/資本金:約60百万円)
800~1200万
■ミッション 数字を「結果報告」ではなく、意思決定を前に進める武器として扱えるデータアナリストを4名募集します。分析の先にある「行動」まで設計することが、このポジションのミッションです。 ■TENETについて 目指すのは、4,000万人が利用する「日本の新しい医療インフラ」の構築です。単なるクリニックのチェーン展開ではなく、10年後の日本で当たり前となる「医療OS(オペレーティングシステム)」そのものを創ります。医療先進国イギリスでは国民の35.6%がオンライン診療を日常的に利用する一方、日本の普及率は未だ数%。「通院の壁」を取り払い、国民の3人に1人(4,000万人)が最適な医療にアクセスできる社会を実現します。 ■このポジションの役割 数字をきれいにまとめること、レポートを作ること、依頼された集計を正確に返すこと。それだけでは事業は前に進みません。 ・この数字から、何を変えるべきか ・どこに、まだ埋もれている利益があるのか ・どの一手が、LTVや利益を最短で押し上げるのか この問いに向き合っていただきます。 ■具体的な業務内容 【1】現状把握で終わらない、事業インサイトの抽出 ・KPI/KGIの構造理解と課題特定 ・事業、マーケ、オペレーション横断でのデータ分析 ・「なぜ起きているか」「次に何をすべきか」まで踏み込んだ示唆出し ・単発分析ではなく、継続的に事業を良くする視点での設計 【2】数字を「意思決定」に変える ・ダッシュボードは目的ではなく手段 ・経営、事業責任者が即判断できる形への翻訳 ・分析結果を踏まえた改善案の提示 ・「分析しました」で終わらせず、行動に落とすところまで伴走 【3】利益とLTVに直結する分析テーマ設計 ・売上/利益構造を分解し、ボトルネックを特定 ・CPA、LTV、継続率、原価率などへの直接的なインパクト設計 ・「面白い分析」より「効く分析」を優先 【4】現場主義×スピード ・机上のデータだけで判断せず、現場の業務・顧客接点を理解したうえで分析 ・完璧な分析より、まず出して改善 ■このポジションで得られる市場価値 ・「分析担当」ではなく「事業を前に進めるアナリスト」としての実績 ・医療×B2C×高難度事業という再現性の高い実戦経験 ・仮説を立て、数字で語り、「この一手です」と言い切れる人が裁量を手にする環境
【必須条件】 ・SQLを使ったデータの分析経験3年以上 ・レイヤー構造(レイク、ウェアハウス、マートなど)を分けたデータの管理経験 ・BigQueryの使用経験 【歓迎条件】 ・Looker、LookMLの経験 ・dbtの経験 【求める人物像】 ・依頼待ちの分析ではなく、自ら仮説を立てて分析テーマを設計できる方 ・結論を濁さず、「この一手です」と言い切れる方 ・事業を理解し、現場を知り、「この数字をどう使えば事業は強くなるのか」を考え続けられる方 ・完璧な分析を待つより、まず出して改善するスピード感を持てる方
オンライン診療クリニックとリアルクリニックを融合したハイブリッド医療モデルを構築。48兆円規模の医療市場でクリニックのロールアップ、周辺事業M&A、新規事業投資を加速しています。(設立:2020年3月/従業員数:約20名/資本金:約60百万円/累計調達額 約50億円)
800~1200万
■ミッション 数字を集める人ではなく、埋もれている「利益の兆し」を見つけ、次に何を打つべきかを即断即決できる——「数字を、経営の武器に変える存在」を2名募集します。 ■TENETについて 目指すのは、4,000万人が利用する「日本の新しい医療インフラ」の構築です。単なるクリニックのチェーン展開ではなく、10年後の日本で当たり前となる「医療OS(オペレーティングシステム)」そのものを創ります。医療先進国イギリスでは国民の35.6%がオンライン診療を日常的に利用する一方、日本の普及率は未だ数%。「通院の壁」を取り払い、国民の3人に1人(4,000万人)が最適な医療にアクセスできる社会を実現します。 ■このポジションの役割 数字は揃っている。レポートも出ている。でも、経営判断が速くならない、利益に直結していない——それでは意味がありません。 このフェーズでデータに求められる役割は「正確にまとめること」ではなく、経営判断を動かすことです。何時間働いたかではなく、何を成し遂げ、何を変えたか(Outcome)で評価されます。 ■具体的な業務内容 【1】データを「宝の山」に変える探索 ・医療×ToCサービスの各種データ分析 ・KPI/PLに直結する構造の分解 ・数字の違和感、歪みの発見 ・ダッシュボードを「事務作業」で終わらせない分析設計 【2】経営・事業判断に直結する示唆出し ・「結局、何を変えるべきか」を一言で言語化 ・利益インパクトのある打ち手の提案 ・判断待ちではなく、自ら意思決定 ・分析結果を「即実行できる形」で提示 【3】爆速PDCAを回し切る検証力 ・仮説→実行→数値変化の即時検証 ・正解を探すより、最速で当たりを引きに行く ・失敗前提で打ち、数字で修正 【4】現場主義×PL責任 ・現場の顧客行動、体験を最優先 ・管理職視点ではなく、当事者視点 ・自ら手を動かし、細部まで確認 ■このポジションで得られる市場価値 ・「分析屋」ではなく「利益を出せるデータ人材」としての実績 ・医療×ToC×超高速意思決定という希少な実戦経験 ・PL責任を持ち、即断即決し、結果で評価される「動かす側」のキャリア
【必須条件】 ・SQLを使ったデータの分析経験3年以上 ・レイヤー構造(レイク、ウェアハウス、マートなど)を分けたデータの管理経験 ・BigQueryの使用経験 【歓迎条件】 ・Looker、LookMLの経験 ・dbtの経験 【求める人物像】 ・数字の奥にある構造を掘り当て、意思決定を前に進められる方 ・承認を待つのではなく、自ら意思決定し結果で語れる方 ・綺麗なレポートより、一つの意思決定を早める分析を優先できる方 ・医療領域でもスピードを止めずに検証を回し切れる方
オンライン診療クリニックとリアルクリニックを融合したハイブリッド医療モデルを構築。48兆円規模の医療市場でクリニックのロールアップ、周辺事業M&A、新規事業投資を加速しています。(設立:2020年3月/従業員数:約20名/資本金:約60百万円/累計調達額 約50億円)
500~710万
【職務内容】 当社の新学習システム(タブレット学習アプリ)を支えるテクニカルサポートチームにて、教育現場を支える仕組みの改善と、データ活用によるサービス品質向上に携わっていただきます。 日々の運用支援・問い合わせ対応、担当事業部とのコミュニケーションなどから、現場の状況を把握し、教育効果を高めるためのデータ加工、BI構築、開発サポートなどを、開発ベンダー、弊社内他部署と協力しながらご担当いただき、現場への活用提案を行っていくお仕事です。 「データを扱う仕事」ではなく、「教育をより良くするためにデータを使う仕事」であり、学びの現場に近い立場でDX推進に貢献できるポジションです。 【具体的には】 システムのデータ構造を理解いただいたうえで、社内のユーザーとのコミュニケーションを通して、どのようにデータを活用してビジネスに貢献できるかを能動的に考え、企画、運用設計、データ検証、ベンダーとの協働、導入業務を行っていただきます。(求人ID:444545)
【必須】 ・ 様々な部署や立ち位置の方々との、柔軟かつしなやかなコミュニケーション力 ・ 各種BIの構築・メンテナンス業務の知識 ・ プロジェクト推進経験(プロジェクトリーダーとしての経験など) ・ 新しい技術や知識を積極的に学ぶ意欲 【歓迎】 ・ AWSQuickSight、GoogleAnalyticsなどの活用経験 ・ データ要件定義書の作成経験 ・ 情報処理技術者資格、各種ベンダー公認資格 ・英語でのドキュメント読解、メール対応に抵抗がない方(海外とのミーティングにて担当内容について説明・質疑ができる方であれば尚歓迎) 【求める人物像】 ・人や教育への理解・共感力を基盤に、データを活かせる方
【グローバル教育ネットワーク】 Kumonグループは日本発のフランチャイズ教育機関として、23700の教室を通じて学習者約355万人を支えています。 国内外の学習センター運営および教材・ICTメディアの研究開発に注力しており、インストラクターや社員一人ひとりの教育啓発にも積極的に取り組んでいます。
350~600万
第一期のSASコンサルティングパートナーとして、30年以上の実績を持つ当社にて、顧客のビジネス課題を解決するためのデータサイエンティストを募集します。 お客さまの環境に合わせて様々なツール(SAS、Databricks、Python、R等)を用いてデータ分析を行い、お客様が持っているデータの価値を最大化します。 統計や機械学習を使ってデータの価値を高めていきますが、ただそれらを用いるだけではなく、データの価値を高める一連の作業(加工から結果の適用まで)を行います。 (業務内容の変更の範囲:会社の定める業務)
【必須】■SAS、Python、R、SQL等データ加工・分析に用いるプログラムの実装経験(実務不問)例)大学・大学院での研究で使用した経験がある方、または自作コードをGitHub等で公開している方、業務で使用した経験 ■データサイエンス・統計学に対する継続的な学習経験がある方 【入社後の流れ】入社後3ヶ月間はSAS資格取得やDatabricks習得などデータエンジニアとしての研修を実施します。その後、データサイエンティストとして必要な研修を3か月受けていただきます。研修が多いですが、受け身ではなく主体的に取り組める方を求めています。※お持ちのスキル・能力値によって研修期間が変動する可能性はございます。
◆ビッグデータ活用コンサルティング◆データアナリティクスサービス◆データ活用基盤構築サービス◆SFA/CRMシステム導入コンサル及び構築サービス◆Oracle NetSuiteを利用したクラウドERP導入サービス◆インフラ基盤支援事業 等
1200~2000万
【商品開発グループ】 AI技術を利用した画像処理ソフトウェアおよびアルゴリズムの開発を行います。 機械学習モデルの開発、ユーザー環境を踏まえた学習データの準備、アルゴリズムの チューニングなどAI技術を利用した画像処理ソフトウェアを設計・実装します。 市場調査から抽出した要求に対し、最新技術やトレンドを把握しながら解決策を提案し、商品に適用します。 ※予告なく終了することがございます。 (求人No.RCT0000103226)
下記のいずれかのソフト開発経験1年以上 ・機械学習、統計処理の手法を用いたソフトウェア開発経験 ・研究論文などに基づく実装経験
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460~1800万
【募集職種の期待役割】 保険業界・保険会社は、デジタル化の進展によりリスクが徐々に計測可能になり「大数の法則」による保険商品だけではニーズに応えきれなく、よりパーソナルなニーズに適した保険商品の設計が求められています。また、保険ビジネス自体が、経済損失をカバーする「保障・補償」から、リスクが発生しない「予防」へと提供範囲が拡大しています。 保険業界が持つ情報(契約・支払)に、保険以外の企業や人がもつリスクに関わる情報を掛け合わせ、データ分析を通して新たな価値を見出す業務に参画いただきます。 また、技術、価値、ビジネス効果を見極める活動(PoC・PoV・PoB)を、保険会社や専門企業を協働で取り組みます。その確認をもって、本格的なソリューションへの計画策定、システム設計・構築を担当いただきます。 【具体的な職務内容】 テクノロジー、データ分析を通して、業務変革プロジェクトに参画いただきます。数多くある課題や検討施策の重要度・優先度設定からチームで活動を行っていきます。 ■保険業界向け実証検証の企画・実行 ・テックリード ・アジャイル開発(スクラムマスタ) ・基盤アーキテクチャ ■保険業界内外のデータを分析し、業務適用を検討 ・データサイエンティスト ※予告なく終了することがございます。 (求人No.RCT0000101327)
■下記のいずれかに該当する方、もしくは実績はないものの基礎スキルをお持ちで熱意がある方 ・AI・ブロックチェーンいずれかにおいて高度な技術を習得されている方 ・IoTや新技術を使ったIT構想やITアーキテクチャ検討 ・PoC計画策定・推進 ・データ利活用して仮設検証、ビジネス探索を経験された方
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420~800万
・顧客の課題ヒアリングからのソリューション提案、顧客との要件定義 ・データウェアハウス/データレイクの設計・構築・運用・改善 ・BIツールや分析基盤の導入・運用支援、データ可視化 ・データ活用のためのルール整備とセキュリティ強化 ※予告なく終了することがございます。 (求人No.RCT0000165858)
以下2つの条件を満たす方 ・エンジニア経験3年以上 ・DWH/データレイク、ETL/ELTなどを用いた設計・構築経験半年以上
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