株式会社タイミーのAI・Data PdM （AI・Data Product Manager）の求人

事業内容

当社は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」をミッションに掲げ、深刻化する人手不足という経営課題を解決しながら、一人ひとりが好きな時に働き、人生の可能性を広げられる世界を目指し、スキマバイトアプリ「タイミー」を中心に事業を展開してきました。そして2018年のサービス開始から、タイミーは以下の規模まで成長しました。
・ワーカー数：1,470万人
・事業者数：250,000社
・事業所数：488,000拠点
※2026年7月末時点

そんな当社はいま、"第二創業期"を迎えています。既存のスポットワーク領域では、業界ごとに深く入り込み、企業にとっても働き手にとっても なくてはならないインフラ としてサービスを広げています。さらに2030年に向けて掲げる 「VISION2030 ― 積み重ねた『信頼』が報われる社会をつくる」 のもと、「信頼」を可視化・循環させる、社会の新たなインフラの構築を進めています。スキマバイトを通じて蓄積してきた、働き手の勤務実績や評価といった他にはない独自の 「信頼データ」 を軸に、長期採用サポートサービスやタイミーキャリアプラス（正社員人材紹介）、Fintechをはじめとする新規事業を多数立ち上げています。

会社説明動画
https://corp.timee.co.jp/vision-2030/

採用特設LP
https://corp.timee.co.jp/special-recruit/

募集背景

タイミーでは、ワーカー・事業者・仕事・稼働実績・レビュー・営業活動など、事業成長に伴って多様なデータが蓄積されています。今後の成長に向けては、これらのデータを分析や意思決定支援に留めず、利用者の体験や現場の業務に組み込み、継続的な成果を生むAI・データプロダクトへ変えていくことが重要です。

本ポジションは、事業・顧客・現場の課題とAI・データの可能性をつなぎ、課題設定、仮説検証、要件定義、実装、運用、効果検証までを一貫して推進するプロダクトマネージャーです。

AIや機械学習の導入自体を目的とせず、「誰の、どの判断や行動を変え、どの成果につなげるか」を起点に、ルールや業務改善も含めて適切な手段を選択します。ユーザー価値・事業価値・技術実現性・利用者への影響の交点を見極め、継続的に利用されるプロダクトとして価値を届ける役割を担っていただきます。

業務内容

AI・Data PdMとして、AI・データプロダクトの企画からリリース後の改善までを一貫して推進していただきます。

• 事業・顧客・現場との対話やデータ分析を通じた課題の特定
• 機械学習・生成AI・ダッシュボードなどを活用したAI・データプロダクトの企画と仮説検証
• モデル、データ、推論基盤の特性や制約を踏まえた、機能・データ・品質・運用要件の定義
• プロダクト戦略、ロードマップ、KPI、品質・公平性・利用者体験などのガードレール指標、成功基準・中止条件の設計
• 事業担当者、エンジニア、データ専門職などと連携した、リリースに向けた開発推進
• リリース後の業務定着、品質監視、例外対応、保守・運用、効果検証、継続的な改善の推進

本番実装、モデル品質、基盤運用、法的判断を一人で担うのではなく、事業担当者、エンジニア、データ専門職と役割分担しながら、価値仮説、要件、優先順位、検証、運用設計をリードします。

想定テーマ例

• マッチング / レコメンド体験の改善
• ワーカー / 事業者双方の意思決定を支援するAI・データ機能
• 営業・CS領域におけるAI / データプロダクトの企画・実装
• マーケティング領域でのML/AI活用と意思決定支援
• AIを活用した業務プロセスの再設計、オペレーションの高度化
• 外部ツール・外部データと連携したデータプロダクト・基盤の企画・実装

本ポジションの魅力

• タイミー固有の大規模なデータを活用し、「はたらく」に関わる社会課題に対して新しい価値を届けられます。
• AI・データを技術導入で終わらせず、課題探索から検証、実装、現場定着、成果改善までを一気通貫で推進できます。
• Two-sided marketplace・プラットフォーム型プロダクトにおいて、稼働完了・就業機会・採用機会など複数の価値を両立させるプロダクトづくりに携われます。
• モデルの予測性能と施策による事業効果を分けて捉え、KPI・品質・利用者保護の条件を統合して意思決定する経験を積めます。
• 事業、Product、開発、営業、法務等を横断し、AI・データプロダクトの評価・運用・ガバナンス・GTMの型をつくれます。

インタビュー記事

技術スタック(主要な部分の抜粋)

• クラウド
  • Google Cloud
• 開発言語
  • Python
• データ基盤
  • BigQuery / Fivetran / dbt Cloud
• ML / LLM基盤
  • Gemini Enterprise（旧Vertex AI）/ MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability
• BIツール
  • Looker / Looker Studio
• IaC
  • Terraform
• 開発環境・ツール
  • Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

採用要件

MUST

• AI・データを活用したプロダクトや施策を、複数のステークホルダーを巻き込んで推進した経験
• 不確実性が高く制約が多い中で、関係部門と許容範囲を整理しながら実現可能なアプローチを探索し、推進を意思決定した経験
• SQL等を用いてデータを分析し、課題の特定、仮説検証、指標設計を行った経験
• モデル、データ、推論基盤の特性や制約を理解し、エンジニアやデータ専門職と要件・優先順位を決めた経験
• AI・機械学習のプロジェクトで、データの準備、モデルの評価、品質・コスト等の判断、リリース後の監視・改善のうち、複数工程に関わった経験
• 分析やモデルの結果を、プロダクト機能や業務に落とし込み、成果につなげた経験

WANT

• Python等を用いた、予測・スコアリング・推薦・マッチング・検索・生成AIなどの機能の試作・実装経験
• A/Bテスト、因果推論、シミュレーション等による施策検証の経験
• 分析やモデルの結果を精度指標に留まらず、事業価値に変換して計測・評価・説明した経験
• データパイプライン、バッチ処理、API、MLOps、監視・運用設計に関する知識や協働経験
• Two-sided marketplace / プラットフォーム型プロダクトの経験
• 個人情報、利用目的、説明可能性、公平性等の利用者への影響を認識し、必要な専門レビューにつなげた経験

求める人物像

• タイミーのミッション、ビジョン、バリューに共感いただける方
• 技術やモデルを目的化せず、利用者の課題と事業成果から考えられる方
• モデルやデータの制約を理解し、専門職と具体的なトレードオフを議論できる方
• AIの出力精度だけでなく、利用者の判断、信頼、フィードバック、例外時の体験まで設計できる方
• 自らデータやプロトタイプを確認して仮説を確かめる姿勢と、専門職へ委ねる判断の両方を持つ方
• 不確実な状況で、まず検証すべき問いと、判断に必要な最小限の材料を定められる方
• 短期の成果をつくりながら、再利用できるデータ・仕組み・知見を残せる方