データサイエンティスト／機械学習エンジニア_GenAI Enablement

【仕事概要】
私たちは「つくる人（エンジニア）がもっとかがやけば、世界はきっと豊かになる」という理念のもと、エンジニアのキャリア支援や開発生産性の可視化に取り組んできました。これまで非構造化データを構造化・定義し、転職やフリーランス、SaaSなど複数の事業として展開。各プロダクトで得られるデータを横断的に活用し、新たな価値を生み出す取り組みを進めています。
今後は生成AI（LLM）を含む先端技術を本格導入し、さらなる事業拡大や海外展開を見据えて、PoCから本番運用・事業化まで一貫してリードするデータサイエンティストが不可欠です。そのため、データ活用基盤や複数事業間の連携を強化しながら、高速な仮説検証サイクルを回し、事業価値を最大化することがミッションとなります。

▼業務内容
・事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討
・機械学習モデルや生成AI（LLM）のPoC実施
・Docker化やクラウド環境へのモデルリリース、運用設計
・要件定義やCI／CDの構築、運用改善
・ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与できる
・生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行
・リリース後のモデル評価・精度改善に向けた検討と実装
・社内勉強会やコミュニティイベントの企画・リード

▼キャリアパス
・エンジニアリング領域への拡張
　- MLOpsやクラウドインフラ、アーキテクチャ設計など、データサイエンス以外の幅広い知識・スキルを身につけるチャンスがあります。
　- ビジネス視点の獲得：経営陣やPdMと近い距離で動くため、プロジェクトの優先順位やロードマップに深く関わり、データを活用した意思決定を実践できます。
　- リーダーシップ・マネジメント経験：複数事業を横断するプロジェクトを率いる機会があり、将来的にはチームリーダーや部門責任者を目指すことも可能です。

・最先端技術へのアクセス
　- LLMや動画解析など、最新トレンドをPoCから本番運用まで実装し、実務で使いこなす経験ができます。
・高速な仮説検証サイクル
　- スタートアップならではのスピード感でアイデアを試し、プロダクトや事業に素早く反映できます。

・エンジニアが活躍できるカルチャー
　- 社内外の勉強会や輪読会を通じて学び合う風土が根付いており、新技術の提案も積極的に歓迎されます。
・キャリアの柔軟性
　- 海外展開や新規事業にも携われるため、個人の興味や強みに応じてキャリアを広げられます。

▼この仕事の魅力
・幅広い業務範囲を経験しながら専門性を確立できる
　- モデル構築・PoCはもちろん、MLOpsやクラウドでの運用設計にも携われるため、広く技術をカバーしつつ自分の得意分野を深められます。

・事業成果へのダイレクトな貢献
　- 自分が手がけた分析やアルゴリズムがリアルタイムで事業成長に結びつくやりがいがあります。経営層やビジネスサイドとの距離も近いです。

・外部知見の活用
　- 社内外のコミュニティや勉強会に積極的に参加できる環境があるため、常に新しいナレッジやトレンドをキャッチアップしながら成長できます。

▼開発環境
開発言語：Python
フレームワーク：PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、Flask
インフラ・ミドルウェア：AWS、Google Cloud、MySQL、Redis、Docker、ElasticCloud
CI／CD：GitHub Actions
ツール：Jupyter、BigQuery、Google Data Studio、Vertex AI、Datadog、GitHub、Slack
生成AI関連ツール・フレームワーク：ChatGPT、Claude、Gemini、Dify、Devin、AWS Bedrock、 cohere、Scribe、Cline、Cursor、Notion AI、NotebookLM