株式会社カウシェのDev006_Data Scientist / 正社員の求人

プロダクトの特徴

カウシェは発見型ソーシャルECアプリです。

発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。
セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。

2025年10月14日に累計500万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40〜50代の女性に多く利用いただいてる点です。

「カウシェファーム」という作物育成ゲームや、「みんなの投稿」という投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均30分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。

プロダクトの目指す世界

カウシェは「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。

検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。

2023年の事業転換以降、2年でGMV25倍、売上総利益207倍を達成。

変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。

募集の背景

一人目のデータサイエンティストを募集します。

カウシェは累計500万ダウンロードを突破しました。2023年の事業転換以降、2年でGMV25倍、売上総利益207倍を達成して急成長しています。これまでECをあまり利用しなかった40〜50代女性など多くの方に広がり、ユーザーが「1日平均30分 × 月20日以上」利用するサービスへと成長してきました。

この成長の過程でソーシャルゲームのようなトラフィックを伴うECとなり、大量の行動データや購買データが日々蓄積されていく状況となりました。データをビジネス価値につなげるための仮説を出し、MLを中心とした技術設計・実装を行い、非連続的なアウトカムを構築していくロールが求められています。

今まで、商品とユーザーとのマッチングを行うレコメンデーションが大きく事業を牽引してきました。直近ではそれに加えて、購入時に発生するUGCとユーザーとのマッチングや、商品出品者への価格・画像・商品説明の改善提案機能などに取り組み始めています。いずれも事業を新たなステージに変える可能性を感じています。

このような、データを洞察して技術的に実現を模索していく活動余地が豊富にある中で、活動を主導いただける一人目のデータサイエンティストを募集します。

業務内容

分析と仮説構築のリード、ML領域の技術設計や実装などの技術面のリードなど、データサイエンス領域を一気通貫でリードしていただきたいです。

• プロダクト・ビジネスにおける定量・定性分析を行い、事業成長・新規事業機会創出に繋がるインサイト抽出と施策提案（A/Bテストの設計、実施、統計的な評価や、プロトタイピングと評価を含む）
• 要件定義、技術的意思決定、設計、実装などのMLの技術面のリード（特にレコメンデーションや生成AI）
• ML基盤の運用、実験管理の自動化・効率化、信頼性・品質向上の実行やリード（Training pipeline, Serving, Monitoring など）

今後チームを拡大していく予定があり、採用や育成にも関わっていただけると嬉しいですが、まずは上記のような領域に専念いただきます。

具体的な技術課題とプロジェクト例

• ドメイン分割とマイクロサービス化の推進
  • 複雑化する「EC基盤」や「カウシェファーム」を、並行開発可能な疎結合なアーキテクチャへ切り出していく。
• EC基盤の全面刷新（リプレイス）
  • 初期フェーズの制約を取り払い、数千万・数億規模のトランザクションに耐えうるスケーラブルな決済・注文基盤への作り変え。
• Platform Engineering / SRE領域の強化
  • トラフィック増大に耐えうる信頼性向上、Observability向上や、開発者体験を向上させるための自動化基盤の整備。
• AI Nativeな開発プロセスの実践
  • コードの80-90%をAIが生成する状態を実現中。その上でさらにAIに実装を任せるための「実装計画」策定など、最先端の開発フローを体感・改善できます。

開発環境・技術スタック

モダンな技術選定と、Google Cloudのフルマネージドサービスを徹底活用しています

• Python
• Vertex AI, Dataform, BigQuery, Spanner, Cloud Run
• Cloud Monitoring, Cloud Logging
• Terraform, Github Actions
• Looker Studio, Google Spread Sheets
• GitHub, Slack, Notion

同じ志を抱ける方

• 「日常に楽しさを」「新しい生活圏のカタチをつくる」への共感
• 「変化を愛す」「追い風をおこせ」「成果でつなげ」「好きを大事に」への共感
• ECの体験には可能性があると少しでも感じる方

挑戦する気持ちをお持ちの方

• 0→1, 1→10, 10➝100,1000 の目まぐるしく変化する環境で挑戦したい方
• 10兆円を超える、他に類を見ない巨大市場にてチャレンジしたい方
• ソフトウェアを軸に大きなチャレンジを行いたい方

• 高度なデータ分析（SQL, Python/Rなど）と統計解析の経験
• 定量的な目標設定と、A/Bテストやプロトタイプによる定量評価を行い、施策実現までつなげる能力
• PdMや経営層（CTOやCOO）とコミュニケーションして意思決定を主導できる能力
• ML領域の要件定義、技術的意思決定、設計と実装のリード
• ML基盤のアーキテクチャ、運用、実験管理、信頼性・品質の改善能力（Training pipeline, Serving, Monitoring など）
• BigQuery、Databricks、Dtaform、dbt、、Vertext AIなど、データウェアハウス・ETL・ML基盤技術の実務経験

• MAU数百万などにおけるレコメンデーションモデルの開発・運用経験
• EC、ソーシャルメディア、ゲームにおけるデータサイエンティスト、MLエンジニア経験
• チームメンバーの育成やメンタリング経験