18. マッチングアルゴリズムサイエンティスト_Developmentの求人

1. 会社紹介（About HERP） 「採用を変え、日本を強く。」をミッションに掲げ、企業と人材の最適なマッチングを実現するため、採用領域のさまざまなステークホルダーに向けて複数のサービスを開発・提供しているHR Tech企業です。 ミッションについての弊社代表の思いはこちらの記事をご覧ください：https://www.fastgrow.jp/articles/herp-shoda-03 デジタル人材採用を加速する採用管理システム『HERP Hire』や、転職のためのスタートアップ図鑑『HERP Careers』、人材紹介会社向け求人管理システム『ジョブミル』、オンライン完結型リファレンスチェックツール『HERP Trust』などを提供しています。 主力ビジネスである『HERP Hire』は、IT企業を中心に東証一部上場企業まで2000社以上の導入実績があります（2024年6月現在）。 これまで『HERP Hire』（ATS）の会社として成長を続けてきましたが、近年は既存事業の成長に加え、新規事業の立ち上げや、M&Aによる事業領域拡大など、採用市場の課題を多角的に解決するマルチプロダクト戦略を推進しています。 2. 募集背景・ポジションの意義（Why this Position?） HERPはこれまでに数千社の採用活動を支援し、求人情報・応募者データ・選考プロセスに関する豊富なデータを蓄積してきました。 このデータを活用し、**「どの求人とどの候補者が最もフィットするのか」**を科学的に明らかにすることは、採用の効率性と質を大きく向上させるカギとなります。 マッチングアルゴリズムサイエンティストは、このデータを起点にアルゴリズムを研究・開発し、HERPのプロダクトに実装することで、企業と人材の出会いをより最適化する仕組みを社会に広げていく役割を担います。 3. 解決したい課題・挑戦機会（Challenges & Opportunities） - 採用の科学化 - 勘や経験に頼らざるをえなかった採用を、データに基づいて支えられる仕組みへと進化させる。 - 再現性のある成功要因の特定 - 候補者のスキルや志向性と、企業の要件やカルチャーを統合的に捉え、「なぜこの採用がうまくいくのか」を再現できる仕組みをつくる。 - 新しいスタンダードの提示 - 推薦精度の向上だけでなく、公平性・透明性・バイアス低減を組み込み、採用市場に新しい基準を示す。 - 事業的な広がり - マッチング技術を基盤にした新規事業の創出や外部パートナーとの協業に関わり、HERPのマルチプロダクト戦略の推進力となる。 4. 業務内容（Responsibilities） - HERPが保有する採用データを分析し、求人と候補者のマッチングモデルを設計・実装する - 機械学習・統計モデリングを活用し、スコアリングやレコメンドシステムを構築する - プロダクトチームと連携し、アルゴリズムをHERPのサービスに実装・改善する - 公平性・透明性を担保するための評価指標・検証プロセスを設計する - 中長期的には、マッチングアルゴリズムを軸とした新規事業開発や外部発信にも関わる 5. チーム・組織体制（Team） データストラテジーチームの一員として、各事業責任者・PdM・エンジニアなどと密に連携・協働しながら進行していただきます。 6. 得られる経験・成長環境（Growth & Learning） - 採用管理システム（ATS）を土台とした、規模と多様性を持つ採用データを研究対象にでき、社会的意義の大きいテーマにアルゴリズムを応用できる環境 - 推薦システム・自然言語処理・統計モデリングなどの研究成果を社会実装まで橋渡しできる、研究と実務の両立した経験 - 単なる分析にとどまらず、「採用を科学する」という未開拓領域に挑戦し、事業成長や新しい採用の在り方を形づくる仕組みづくりに携われる - 将来的には、HERP全体のアルゴリズム戦略をリードし、産学連携や学会発表など外部への発信機会も視野に入れながら、日本の採用市場に影響を与える研究者的キャリアを築ける （更新日:2025/09/29）

- HERP Valuesに共感いただける方 - 顧客に向き合い、技術によって新しいユーザー体験を生み出すことに意欲のある方 - 技術的成長への興味関心と学習意欲のある方 HERPでは「ユーザー価値ドリブン」「成果に向かう」をはじめとする6つのバリューを設定しています。詳しくはカルチャーデックをご覧ください。 https://culture.herp.co.jp/

- 機械学習・統計モデリングを用いたアルゴリズム開発の実務経験 - PythonやR等を用いたデータ分析・モデリングスキル - ビジネス課題を理解し、プロダクト実装に耐えうる形でアルゴリズムを設計できる能力 - チーム内外と建設的に議論し、成果をプロダクトに反映できるコミュニケーション力

- レコメンドシステムやマッチングアルゴリズムの研究・開発経験 - 公平性・バイアス低減を考慮したアルゴリズム設計の経験 - 大規模データを活用した新規事業開発や研究成果の発信経験

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