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| お仕事No. | JN00483754 |
| 職種 | データサイエンティスト |
| 採用企業 | 楽天グループ株式会社 |
| 応募条件 | 【必須要件】 ・PythonおよびSQLを用いたデータ分析・機械学習の実務経験(3年以上)Pandas/NumPy/Scikit-learn、可視化ツールの活用スキル ・大規模データの処理経験(例 Spark/BigQuery)と再現性の高い分析環境構築(Notebookとリポジトリの併用、コードレビュー、テスト) ・統計・確率・因果推論・実験計画の基礎理解(仮説検定、サンプリング、A/Bテスト設計と解析、効果量推定) ・機械学習のモデル開発経験(回帰・分類、ツリー系/GBDT/ロジスティック回帰/単純NN)と厳密な評価設計(オフライン/オンライン指標、キャリブレーション) ・インターネット広告の基礎知識(CTR/CVR予測、入札・予算ペーシング、配信制御、KPI最適化)または近接領域での最適化実務 ・価格最適化、配信最適化への応用を意識した特徴量設計、データ品質管理、リーク防止、遅延ラベルの取り扱い ・プロダクション導入の経験(モデルのデプロイ、スケジューリング/パイプライン運用、監視、ドリフト検知の実装・運用) ・ステークホルダーと連携した要件定義、分析設計、意思決定支援のコミュニケーション能力(成果物の説明・可視化含む) ・コンピュータサイエンス、情報工学、統計、応用数学等の学位、または同等の実務経験 ・英語(流暢)、もしくはTOEIC800点以上、またはそれと同等の資格やスキルがあること 【歓迎要件】 ・広告オークション、メカニズムデザインの知識(First-price/Second-price、Bid Shading、Reserve Price最適化、フリークエンシー制御/カッピング) ・価格最適化手法の実務適用経験(ベイズ最適化、多腕バンディット、コンテキストバンディット、強化学習等) ・クリエイティブ最適化の経験(多変量テスト、バンディット最適化、画像/テキスト特徴量抽出、生成AIの活用) ・サービングコントロールモデルとシミュレーション(例:予算編成、ペース調整、在庫予測など)の構築経験 ・ストリーミング、リアルタイム処理基盤(Kafka/Flink/Beam)の実装・運用、オンライン(リアルタイム)インターフェースの経験 ・MLOps実践(Feature Store、モデルレジストリ、CI/CD、Docker/Kubernetes、監視/アラート、データドリフト/概念ドリフト検知) ・クラウド環境の利用経験(GCP:BigQuery/Vertex AI/Dataflow、またはAWS/Azure同等サービス) ・現実世界のアプリケーションでAIを活用した実務経験 ・日本語(流暢)、もしくは日本語能力試験でレベルN2を習得している、またはそれと同等の資格やスキルがあること |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 勤務地 | 東京都 世田谷区玉川1-14-1 楽天クリムゾンハウス |
| 就業時間 | 09:00 〜 17:30 |
| 特殊就業時間 | ・楽天グループ朝会実施の日は、就業時間は8:00~16:30となります。 ・所定労働時間7.5時間、休憩時間1時間です。 ・休日勤務または、所定時間外勤務を指示する場合があります。 ・一部、フレックスタイム制を適用しています。 ※コアタイム:11:00~15:00(朝会実施日は8:00~12:00) ・一部のポジションでは上記と異なる場合がございますが、詳細は内定通知書にて明示いたします(裁量労働制の適用等) |
| 福利厚生 | 【ストックオプション】 制度あり 【退職金】 あり 【福利厚生】 カフェテリア(朝食・昼食・夕食基本無料)、フィットネスジム(有料)、社員持株会など ※受動喫煙対策として、楽天クリムゾンハウスでは敷地内禁煙としております。(ただし事業所により異なる場合があります。) |
| 休日・休暇 | 完全週休2日制(土日)・祝日 夏季休暇・年末年始休暇・年次有給休暇・産前産後休業・育児休業・介護休業・生理休暇・特別休暇(慶弔、ボランティアなど) |
| 試用期間 | 3か月 |
| 更新日 | 2025年11月27日 |
| 会社名 | 楽天グループ株式会社 |
| 資本金 | 205,924,000,000円 |
| 設立年月 | 1997年02月01日 |
| 代表者氏名 | 三木谷浩史 |
| 事業内容 | ネット通販サイト運営ほか |
| 従業員数 | 23,841人 |
| 本社所在地 | 東京都 世田谷区玉川1-14-1 楽天クリムゾンハウス6F |