シニアデータサイエンティスト

求人概要

事業概要

ワンキャリアは「⼈の数だけ、キャリアをつくる。」をミッションに掲げ、個⼈・企業が仕事選びに関するあらゆるデータを利⽤できるプラットフォームとして3つのサービスを展開しています。

• 就活支援サービス「ワンキャリア」（学生版）
• 新卒採用サービス「ワンキャリア」（企業版）
• 転職支援サービス/中途採用サービス「ワンキャリア転職」

募集背景

• リソース観点：既存のデータサイエンス/アナリティクスチームが保有する人員では、新規プロジェクト（ユーザー行動予測モデルなど）の増加に対して、分析・モデル開発・運用フェーズまでの一貫した対応が困難になっているため。
• ケイパビリティ観点：直近のAIの発展を鑑みるに、機械学習モデルの高度化（深層学習モデル、時系列予測など）やMLOpsプロセスの構築、ビジネスサイドとの密接な連携によるアクショナブルなインサイト創出など、上級レベルのデータサイエンス能力を補強する必要があるため。

業務内容

ビジネス目標に直結するデータサイエンスプロジェクトのリード。特に大規模データを用いた予測モデル・推奨モデルの開発・改善を主導し、結果をサービス改善・プロダクト戦略に反映させる役割を担っていただきます。

• 誰に：社内のプロダクトマネージャー、マーケティング、営業、経営層
• 誰と：データエンジニア、MLエンジニア、データアナリスト、デザイナー
• 何を：ユーザー行動予測モデル、レコメンドエンジン、KPIダッシュボードの作成
• どのように：データ取得～前処理～特徴量エンジニアリング～モデル開発～評価～ABテスト～本番運用まで、アジャイル的な手法で進行し、クラウド環境（GCP）やMLOpsツールチェーンを活用しながら短いサイクルでモデルを改善

組織の現状

データチームは設立して1年足らずの少数精鋭6名チームです。（マネージャー含む）
役割毎にチームを分けておらずサイエンス/アナリスト/エンジニアリングそれぞれ領域を染み出して流動的に対応している状況です。

ポジションの魅力

• 研究開発からプロダクトへの組み込み、その後の改善・効果検証まで、データチーム単体で完結するケイパビリティがあり、高速な実験が可能。
• チーム内には優秀な若手データサイエンティストやデータエンジニアが在籍しており、日頃から刺激を受けやすい。
• 海外論文や最新手法を取り入れようとするカルチャーがあり、定期的な勉強会・輪読会がある。
• 単なるモデル構築に留まらず、戦略立案から運用改善まで、一気通貫でプロダクト価値向上に貢献できる。
• 経営陣との距離が近く、自らのアウトプットがビジネス成果に反映されやすい。むしろ、ビジネス成果に反映させることを求められる。

応募要件

必須要件

• 機械学習モデル開発における3年以上の実務経験（Python、R、SQLによる分析とモデル実装経験）
• 深層学習（TensorFlow、PyTorch）や時系列解析、教師なし学習を含む多様なモデリング手法の知見
• 大規模データ処理基盤（BigQueryなど）での分析経験
• ビジネス部門との折衝・要件定義、およびモデル成果の可視化・レポートスキル
• モデル構築や分析結果を事業KPIへ繋げ成果を出した経験

歓迎要件

• MLOps環境構築（Kubeflow、MLflow、SageMaker Pipelinesなど）経験
• データガバナンス、データ品質管理プロセスへの深い理解
• ドメイン特化型モデル（例：EC、サプライチェーン、金融、HRなど）での成功実績
• チームメンバーのメンタリング、テックリード経験

給与

年収 7,000,000 円 - 13,000,000 円

日給月給制
※45h/月のみなし残業を含む

査定・給与改定：年2回
残業手当：有（みなし超過分別途支給）

＜賃金備考＞想定年収 ¥7,000,000～¥13,000,000

• 基本給/月 ¥323,600～¥600,500
• 固定残業代/月 ¥114,000～¥212,000

労働条件

勤務地

東京都渋谷区桜丘町20-1 渋谷インフォスタワー16階

手当

• 交通費支給(上限3万円)
• 出張手当

社会保険・福利厚生

• 社会保険完備
• 育児支援制度
• 研修あり

勤務時間

• フレックスタイム制
  ※11時-16時コアタイム

休日休暇

• 土、日、祝日、年末年始
• 年間休日 125日
• 年次有給休暇：入社6ヶ月経過後から10日〜20日付与
• 特別休暇：夏季休暇、慶弔休暇、育児・介護休暇、子の看護休暇、その他特別休暇など

事業所名

株式会社ワンキャリア 本社（東京都渋谷区桜丘町20-1 渋谷インフォスタワー16階）

選考フロー

1. 書類選考
2. 個別面接 ※複数回実施
3. ワークサンプルテスト
4. 内定