東京都渋谷区のデータサイエンティストの求人情報

当社は2023年12月に約8億円のシリーズA調達を完了し、2024年12月には日本初となるレベニュー・ベースド・ファイナンス（RBF）特化型の「Yoii RBFファンド1号投資事業有限責任組合」を設立しました。今後はRBFファンドを通じたスタートアップ・中小企業支援を加速させ、さらなる事業拡大を実現すべく、体制強化を進めております。 現在、RBFにおけるリスクスコアリングや収益予測モデルの高度化を推進できる デ ータサイエンティスト を募集しています。 ▍事業について 2022年4月にリリースした「Yoii Fuel」は、スタートアップや中小企業に対し、将来発生する収益をAIで予測し、その予測を担保にいま必要な成長資金を調達できるRBFを提供するプラットフォームです。 必要な手続きは全てオンラインで完結し、株式の希薄化が生じず、個人保証や担保も要することなく「いま必要な成長資金」を確保できます。 スタートアップの資金調達では、銀行借り入れなどの「デットファイナンス」株式の移転による「エクイティファイナンス」の２つが一般的ですが、時間も労力もかかり、また計画通りのスケジュールで調達できないことも多いことが課題です。Yoiiでは、企業がより本業であるビジネスに集中することができ、スピーディーな事業成長を支援することを目指し、RBFサービスを立ち上げました。現在はSaaS等のサブスクリプション型ビジネスやD2Cなど、売上の予測が立てやすい事業の企業様を中心にお取引をしております。 現在は、顧客が利用している各種会計管理システムとのAPI連携が可能となっており、お客様の売上や利益など財務状況データをAPIで取得でき、AIで売上を予測、審査してRBFでの資金提供を実行することが可能です。 2022年4月の正式リリース以来、当社はRBFを通じてスタートアップや中小企業の成長資金提供を行い、累計200件を超えるRBFを実行してきました。 顧客の広がりも加速しており、利用企業層については、スタートアップに留まらず約30％は中小企業が占めており、今後は更に幅広い地域・業種の中小企業へのサービス提供も強化していきたいと考えています。 ▍具体的な想定業務 - RBF向けのリスクスコアリングや収益予測モデルの構築‧改善‧運用 - 財務データ（P/L、B/S、C/F、トランザクションデータ等）の分析とインサイト抽出 - ツリーベースの手法（Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting / LightGBM など）やロジスティック回帰 を活用したモデル開発 - MLflowを活用した実験管理‧モデルライフサイクル管理 - モデルの実験‧評価‧改善を行い、技術‧ビジネス両面でレポート作成 - エンジニアやアナリストと連携し、モデルを本番環境に組み込み、継続的にモニタリング - 金融モデリング、時系列予測、応用機械学習に関する最新知見のキャッチアップ ****************************** ▼ 5分でわかる「レベニュー・ベースド・ファイナンス(RBF)」デットでもエクイティでもない新たな資金調達手段 https://yoii.jp/posts/revenue-based-financing ▼レベニュー・ベースド・ファイナンスのYoii、シリーズAラウンドにて総額8億円の資金調達を完了 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000015.000078333.html Fintechとブロックチェーン領域で豊富な経験を持つCEO 宇野とCTO 大森の2名が2021年4月に創業した当社は、2022年 9月に約4.8億円のプレシリーズA調達、2023年12月に約8億円のシリーズA調達を完了しています。 ▼レベニュー・ベースド・ファイナンスのYoii、三菱UFJ信託銀行等からの出資を受けて日本初のRBFファンドを設立 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000016.000078333.html 日本初となるレベニュー・ベースド・ファイナンス（RBF）に特化したファンド「Yoii RBFファンド1号投資事業有限責任組合（以下、RBFファンド）」を設立いたしました。 ▼ 採用紹介スライド https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vTWEF0WlA1uLjaEs2gUtKkE-Lxv5S6CfZA_pLqPbbmdFlbFldS4rNkb5dVaq3CT2Vj4cwBHjkcVcdIo/pub?start=false&loop=false&delayms=3000 2025年10月1日現在24名の組織です。 多国籍メンバーで構成されている当社は国外への事業展開も見据えており、社内のコミュニケーションは英語ベースになっています。 ****************************** 【ご応募を検討されている方へメッセージ】 私たちは、既存金融システムではカバーしきれないスタートアップや中小企業に対し、従前とは違った手法でリスクを評価し、真に必要とされる資金を供給していくことは社会のためになると強く信じ、私たちのミッションである「資産の流動性を上げ、挑戦する起業家・企業の成長を後押しする。」を実現するために、日々試行錯誤しながら業務に取り組み、お客様と向き合っています。 豊富な金融経験を持つメンバーたちと世界中から集まった優秀な開発者たちが集まり、常に学習を続けながら全力で事業成長に取り組んでいる環境です。 【note記事やインタビュー記事もご一読ください】 ▼ 当社CEO 宇野のnote記事「The sky is the limit! YoiiシリーズA 8億円調達振り返り」 https://note.com/masa_ukov/n/n219f1fb11ea8?sub_rt=share_pb　 ▼ デットでもエクイティでもない新たな資金調達手段を提供する「Yoii」-創業ストーリーや資金調達、組織づくりに迫る-｜ONE CAPITAL https://onecapital.jp/perspectives/yoii#index_fByXNk0t ▼ ブロックチェーンと金融業界の経験を活かし、起業家へ成長資金を提供するビジネスで起業｜創業手帳 https://sogyotecho.jp/yoii-uno-interview/ ▼ Yoii宇野氏／人に薦めたい本は『音楽の根源にあるもの』｜日経ビジネス https://business.nikkei.com/atcl/seminar/19/00073/022200222/

■募集背景 バンドルカードは2016年のリリース後順調にアクティブユーザー数を伸ばしており、それに伴いデータの活用がビジネス戦略においてますます重要になっています。データを活用して、プロダクトの改善、効果的なプロモーション施策の策定、機能の追加などに直接貢献していただきたいと考えています。分析技術だけでなく、ビジネスに対する深い理解を持ち、データを基に新たな価値を生み出すことができる方を募集します。 ■ 業務内容 バンドルカードの機能改善を課題特定から施策企画、効果検証まで一貫して担っていただきたいと考えています。プロダクトチーム、エンジニアと協力しながら具体的には以下のような仕事をお願いします。 お任せする業務のミッションはユーザーのLTV最大化のための課題特定～解決策立案・提言・実行・効果検証です。 (雇入れ時) ・KPIの設計、モニタリング、変動要因の分析 ・課題の特定から解決策の提案 ・インパクトの試算を行い、ステークホルダーを巻き込んで実行プランを示し、解決策の詳細を詰めて実行。その効果検証とさらなる改善の提案まで。 ・予算精緻化 ・その他当社指定業務 (変更の範囲) ・なし ■ チーム構成　マネージャー1名、メンバー3名 ■仕事の魅力 ●事業成長に直結するやりがいあるポジション● 私たちのビジネスモデルではデータ分析の結果が事業上重要なKPIに直接結びついており、大きな影響を与える環境で働くことができます。ただ数値を改善するだけではなく、課題の特定から解決施策の立案、そしてその効果検証まで幅広く関与し、事業の未来を形作る手応えを実感できます。また、元データエンジニアであった代表の八巻を筆頭に経営陣もデータ分析への理解が深く、データドリブンな意思決定がなされている環境です。 ● 挑戦と成長を後押しする文化● 新しい挑戦を歓迎し、失敗を恐れず前進できるカルチャーが根付いています。データ分析を通じて事業成長に貢献するだけでなく、施策立案や検証など幅広い経験を積むことで、自身のスキルやキャリアを着実に成長させることができます。さらに、チーム内でのサポート体制が整っており、協力しながらスキルアップを目指せる環境があります。 ●リモートで柔軟な働き方を実現● 全国どこからでも働けるリモート環境を完備し、場所に縛られない柔軟な働き方が実現可能です。さらに、フレックス勤務制度を導入しており、自分のペースで効率よく仕事を進められます。ライフステージやライフスタイルに合わせた柔軟な働き方が可能で、ワークライフバランスを大切にした環境が整っています。自由度の高い働き方を追求しながらも、プロフェッショナルとして成果を発揮しやすい体制を構築。柔軟性とやりがいの両立を叶える職場で、充実した仕事に取り組むことができます。 ●ご入社後のキャリアパス● 段階的な成長を通じ、データ活用で事業を動かすキャリアを築けます。入社時のスキルや経験に応じて業務内容を調整するため、早期に2～3年目相当のプロジェクトへ挑戦いただくことも可能です。 【1年目：基礎スキルの習得と小規模プロジェクトへの挑戦】 事業モデルやデータ基盤を理解し、SQLやPythonを活用してKPI分析や改善提案をサポート。小規模プロジェクトを担当し、課題抽出から効果検証まで一貫して経験します。 ・目標スキル: データ基盤や分析ツールの習得、KPI分析・施策提案の基礎スキル、優先順位を考慮した問題解決力の習得 ・アウトプット例: KPIダッシュボード整備、予測モデル構築、施策のデータ裏付け提示 ・期待成果: データ構造やビジネスモデルの理解を深め、KPI分析を自走可能にし、複数の小規模プロジェクトを自分自身がオーナーとなり完遂する。 --- 【2年目：高度な課題解決と中規模プロジェクトの推進 】 LTV改善やコスト削減など抽象度の高い課題に取り組み、機械学習モデルや統計モデリングを活用してプロジェクトを推進。データ活用文化の組織的な定着に貢献します。 ・目標スキル: 仮説立案とプロジェクト推進力、機械学習モデルの開発・活用、KPI管理プロセスの標準化とリード ・期待成果: 中規模プロジェクトで、LTV改善や不正検知モデル導入・改善などの明確な成果創出、データ分析を戦略設計の一部に組み込む仕組みの構築。 --- 【3年目：データ戦略のリードと組織成長の推進】 経営戦略に直結するデータ活用をリードし、新規事業提案やチーム育成を通じて事業成長を牽引。高度な分析基盤整備とデータ文化の内製化を推進します。 ・目標スキル: データ戦略の立案と経営戦略へのデータ活用の統合、分析チームのリード、新規シーズ創出、分析基盤整備と内製化推進 ・期待成果: 経営判断に直結する成果の創出、分析チーム全体の能力向上、新たなビジネス価値の創造と組織リーダーシップの確立。 ■ 使用言語 - SQL - Redash - PostgreSQL - BigQuery - Python/R - Googleスプレッドシート

■■募集背景■■ SENSY Inc.は、データからヒトの「感性」を読み解くAI技術で、企業活動と生活者のミスマッチを解決したいという想いから、2011年に創業し、パーソナル人工知能の研究開発及びその技術を活用した事業展開をしています。特に、人工知能アルゴリズムの研究開発は、当社の人工知能研究所で行っており、慶應義塾大学、東京工業大学などとも連携した研究組織となっております。 「Follow your Sense（感性のまま自分らしく）」をビジョンに掲げ、必要なモノや情報が、必要なタイミングで、 必要とするヒトのもとへ届く世界を作ろうとしています。 そのために、あらゆる産業における、ロスやミスマッチを解消するビジネスを展開しています。 このビジネスの根幹にあるのは、ヒトの「感性」を学習する独自のAI技術（特許出願済）です。 どのような刺激によって、ヒトは心を動かされ、行動が変わっていくのか。私たちはそのようなヒトの感情のメカニズムのことを「感性」と呼び、AI技術とビッグデータを駆使して、感性を科学する研究を日々重ねています。 スーパー、百貨店、ドラッグストア等のリテール企業、消費財メーカを中心として、消費者の感性を理解し、その行動を予測するAIを主力商品として、需要予測やマーケティングなどのサービスを提供しており、今後幅広くライフスタイル領域において、企業活動と生活を支える社会インフラへと事業拡大を図っております。 弊社では、さらなる成長のアクセルを踏むべく、独自の技術とデータを活用した、新しいビジネスを開発したいと考えています。 これまでのプロジェクトから得られたナレッジを活かしてプロダクトを開発し、事業展開していきます。 また、これまでの事業ドメインも拡大し、金融、物流、不動産、外食など、新しい業界の課題解決にチャレンジしていきます。 そのため、今後の事業を更に加速させ、最新技術を用いて生活・産業、そして社会に価値提供をし続けるためにも新しいメンバー（研究者、データサイエンティスト、機械学習エンジニア等）を採用します。 ■■お任せしたい仕事■■ これまでの経験や今後のキャリアによってお任せする業務は変わりますが、大きくは3つの役割があります。 ・研究者：AIアルゴリズム（ディープラーニング等）の基礎研究並びに応用研究 ・データサイエンティスト：ビジネス課題を解決するためのAIアルゴリズムを活用した分析・提案・検証 ・機械学習エンジニア：AIアルゴリズムを活用したシステム開発などのエンジニアリング ＜一例です＞ ・データ理解、ビジネス理解、要件定義、アルゴリズム開発までのPoCプロジェクト ・開発したAIソリューションの実証実験 ・実証実験、本運用に向けたデータパイプライン、MLパイプラインの開発（MLOps） ・これまでに開発したAIソリューションのプロダクト化 ・SENSY独自のAIアルゴリズムの研究開発

株式会社RABOは、猫の生活をテクノロジーで見守る「Catlog（キャトログ）」および「Catlog Board」をはじめ、ペットの健康管理と生活の質向上を実現するサービスを企画・開発・運営しています。 バイオロギング技術を応用し、「世界中の動物家族と飼い主が、1秒でも長く一緒にいられる社会を実現する。」という大きな目標に挑戦しています。 2025年2月には総額8億円の資金調達を実施し、これにより累計資金調達額は、国内のペットテック・スタートアップとして最大となる30億円となりました。 また、米国に続きオーストラリアでの販売・サービス展開を 2025 年 7 月から本格開始。さらに、Catlog のデータを活用し、各猫に最適な乳酸菌を提供する新プロダクト「Catlog ケア乳酸菌」 を 2025 年 9 月にローンチしました。 5周年という節目を迎えた今、私たちは新たなステージへの挑戦を決意し、日米同時リリースに向けて「Catlogの犬専用版 開発プロジェクト」に着手しています。 これまでに培った技術や知見を活用し、猫様だけでなく、世界中の「大切な家族」である他の動物たちにも貢献する未来を実現していきたいと考えています。 今後は掲げたミッションをグローバルレベルで実現していくために「アニマルウェルフェア」を軸としたESG経営をさらに強化し、ペットテック×ESGを牽引するリードカンパニーとして実行していきます。 世界中の動物家族と飼い主さんが1秒でも長く一緒にいられるように、RABOのチームメンバーになりませんか？ ▼プロダクト ・Catlog（https://rabo.cat/catlog/） 　食事や水飲み、睡眠、運動など、猫様の重要な行動を24時間記録する、首輪型IoTデバイス ・Catlog Board（https://rabo.cat/board/） 　トイレの下に置くだけで排泄情報や体重を計測できる、ボード型IoTデバイス ・スマートフォン用アプリケーション「Catlog」（デモ:https://rabo.cat/catlog/demo/） 　Catlogシリーズの各IoTデバイスより取得された猫様のデータを参照し、様々な情報や重要なアラートなどを把握できるCatlog専用アプリ ・Catlogの犬専用版 開発プロジェクト https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000081.000037478.html 【公式Xアカウント開設】Catlogの犬専用版 準備室 X公式アカウント(@Catlog4Dogs)もできました。 プロジェクトの最新情報やワンちゃんたちとともに進める開発の裏側をお届けします。ぜひフォローいただき、プロジェクトを一緒に見守っていただければ幸いです。 #Catlog4Dogs Catlogの犬専用版 準備室：https://x.com/Catlog4Dogs 【お仕事内容について】 今回のデータサイエンティストポジションでは、Catlogが保有する猫様の行動データを始めとした膨大なデータを分析し、猫様の健康的で豊かな生活に貢献する知見の創出を担っていただきます。 具体的には... ・猫様の体調や生活の質（QoL）の変化の兆候を捉えるアルゴリズム及びロジックの設計、仮説検証、並びに実装 ・季節変化やライフステージ変化といった、猫様の行動に関する統計分析、シミュレーション、及びデータ可視化 ・ユーザーアンケートを始めとした、上記の分析に必要なデータの収集 また、必要に応じて機械学習チームと連携し、以下のタスクに取り組んでいただきます。 ・適切なデータセットとデータ表現方法の選択 ・機械学習モデルの実験、性能のモニタリング、及び効果検証 ・分析から得た知見を機械学習チームにレポーティング 他にも、「Catlog（キャトログ）」「Catlog Board」から集めたデータを解析して、Catlog総研として猫様の行動に関するレポートを発表しています。 https://rabo.cat/media/tag/cri/ ◉メンバー紹介 https://rabo.cat/company/ さらに詳しく確認したい方は下記をご覧ください https://rabo.cat/ningenka/

【会社概要】 アポロは、主に大手企業をクライアントとして、戦略や業務コンサルティングまで幅広く行うコンサルティングファームです。 特にデータサイエンスやAI、DXを活用したコンサルティングサービスを強みとしており、実益の創出までコミットすることを信念としています。 同時にコンサルティングで得た知見や視点を活かしながら、自社でのプロダクト・サービス開発、新規事業の立ち上げにも積極的に取り組んでいます。 2020年に設立し現在5期目ですが、業績も組織も順調に拡大しています。 現在、50名超の優秀なコンサルタント・データサイエンティスト・エンジニアがいます。 データサイエンティストは20名以上在籍していますが、個々の強みや得意を活かすべく3つのチームに分かれています。 - 数理モデリングに強みを持つチーム - 生成AIに強みを持つチーム - ビジネスアナリティクスに強みを持つチーム 当社には、様々なバックグラウンドを持つ優秀なデータサイエンティストが在籍しており、データサイエンティストとしてのキャリアに関する相談しやすいです！ ・機械学習や数理最適化の知見や、豊富な業界知識をもつメンバー多数在籍(大手コンサルファーム出身者、物理学博士、・・・) ・一方で、未経験で入社して、第一線で活躍しているデータサイエンティストも多数在籍 これまで参加したインターン生も、当社のインターンを通じて大きく成長しました。 大学や大学院で学ぶデータサイエンスと、ビジネスの現場におけるデータサイエンスの違いを楽しみながら、一緒にたくさんのチャレンジをしていきましょう。チームのみんなも全力でサポートします！ 【お任せしたいお仕事】 本インターンでは主に数理モデリングチームの一員として、業務を行っていただきます。 業務していく中での本人の志向性に合わせて、他チームの業務に携わることも相談可能です！ 【業務内容の例】 - 食品卸売会社に対する、需要予測＋発注最適化アルゴリズムの精度改善 - 青果輸入会社における、需要予測＋「荷回し」業務最適化アルゴリズム構築 - チケットの需要に合わせたダイナミックプライシングモデル構築 - 百貨店の商品推薦アルゴリズム構築 - エネルギー系の時系列予測の予測アルゴリズムの構築・精度改善 - 製造業でのパラメタ最適化アルゴリズム構築 予測や最適化が多く、Kaggleのような楽しさがあります。 また、社会的意義が大きいテーマに取り組むことができる点も魅力です。 【本インターンの魅力・インターンを通じて身につくスキル】 実際の案件に長期で携われる本インターンにおいては、ビジネス的なデータ分析のスキルや、ビジネスの現場で業務効果を挙げられるモデル構築のスキルを学べます。 【サポートについて】 業務を行いながら、分からないことは直接先輩社員から教わります。 インターン生向けに一律の研修などは用意していませんが、分からないことがあれば質問しやすい雰囲気のチームです！ またインターン生1名につき、SV（メンター）が1名つきます。

### 組織のミッション 「名刺管理」から「ビジネスデータベース」へ。プロダクトの「Sansan」は今、大きな転換点を迎えています。 データ戦略部のミッションは、これまでの「名刺管理」のためのデータベースを超えた、「企業情報」と「接点情報」を掛け合わせた独自のビジネスデータベースを構築し、その価値をプロダクトとして実装し続けることです。 ### 具体的な業務 データ戦略部門の一員として、データ分析からアルゴリズム開発、本番環境への実装までの全体をリードします。 - 課題発見と分析・モデリング 事業課題に基づき、適切なデータ分析や統計モデリングを行い、課題解決につながるインサイトやアルゴリズム（名寄せアルゴリズム）を検証・開発します。 - アルゴリズム・ビジネスロジックのAPI化と実装 開発したアルゴリズムや複雑なビジネスロジックを、社内の複数のプロダクトから利用可能なAPIとして設計し、バックエンドシステムへ実装します。 - 本番環境での運用と継続的な改善 一度アルゴリズムを作成しても、企業名の変更や企業の合併など現実世界は常に変化します。そのような変化に対応すべく、品質保証や運用にも責任を持ち、A/Bテストや効果検証を通じてデータに基づいた改善サイクル（MLOps）を推進します。 - プロジェクト推進 ステークホルダーとの調整を行い、プロジェクトを進行し、短期・中期の目標を達成します。

# 仕事概要 【役割】 - ビジネス課題ヒアリングおよび要件定義のリード - 高度な機械学習手法を用いたモデル開発・精度改善 - MLOps環境を整備し、モデルの安定稼働および継続的改善を推進 - チーム内外への知見共有・技術的リーダーシップ発揮 【採用背景】 - リソース観点：既存のデータサイエンス/アナリティクスチームが保有する人員では、新規プロジェクト（ユーザー行動予測モデルなど）の増加に対して、分析・モデル開発・運用フェーズまでの一貫した対応が困難になっているため。 - ケイパビリティ観点：直近のAIの発展を鑑みるに、機械学習モデルの高度化（深層学習モデル、時系列予測など）やMLOpsプロセスの構築、ビジネスサイドとの密接な連携によるアクショナブルなインサイト創出など、上級レベルのデータサイエンス能力を補強する必要があるため。 ■業務内容 変更の範囲：全ての業務への配置転換の可能性あり # 具体的な業務 ビジネス目標に直結するデータサイエンスプロジェクトのリード。特に大規模データを用いた予測モデル・推奨モデルの開発・改善を主導し、結果をサービス改善・プロダクト戦略に反映させる役割を担っていただきます。 * 誰に：社内のプロダクトマネージャー、マーケティング、営業、経営層 * 誰と：データエンジニア、MLエンジニア、データアナリスト、デザイナー * 何を：ユーザー行動予測モデル、レコメンドエンジン、KPIダッシュボードの作成 * どのように：データ取得～前処理～特徴量エンジニアリング～モデル開発～評価～ABテスト～本番運用まで、アジャイル的な手法で進行し、クラウド環境（GCP）やMLOpsツールチェーンを活用しながら短いサイクルでモデルを改善 # このポジションにおける組織の現状 データチームは設立して1年足らずの少数精鋭6名チームです。（マネージャー含む） 役割毎にチームを分けておらずサイエンス/アナリスト/エンジニアリングそれぞれ領域を染み出して流動的に対応している状況です。 # 仕事のやりがい * 研究開発からプロダクトへの組み込み、その後の改善・効果検証まで、データチーム単体で完結するケイパビリティがあり、高速な実験が可能。 * チーム内には優秀な若手データサイエンティストやデータエンジニアが在籍しており、日頃から刺激を受けやすい。 * 海外論文や最新手法を取り入れようとするカルチャーがあり、定期的な勉強会・輪読会がある。 * 単なるモデル構築に留まらず、戦略立案から運用改善まで、一気通貫でプロダクト価値向上に貢献できる。 * 経営陣との距離が近く、自らのアウトプットがビジネス成果に反映されやすい。むしろ、ビジネス成果に反映させることを求められる。 # 必須条件 * 機械学習モデル開発における3年以上の実務経験（Python、R、SQLによる分析とモデル実装経験） * 深層学習（TensorFlow、PyTorch）や時系列解析、教師なし学習を含む多様なモデリング手法の知見 * 大規模データ処理基盤（BigQueryなど）での分析経験 * ビジネス部門との折衝・要件定義、およびモデル成果の可視化・レポートスキル * モデル構築や分析結果を事業KPIへ繋げ成果を出した経験 # 歓迎条件 * MLOps環境構築（Kubeflow、MLflow、SageMaker Pipelinesなど）経験 * データガバナンス、データ品質管理プロセスへの深い理解 * ドメイン特化型モデル（例：EC、サプライチェーン、金融、HRなど）での成功実績 * チームメンバーのメンタリング、テックリード経験 # 技術スタック・主な使用ツール * 言語：Python、SQL * インフラ：AWS、GCP * 分析・可視化：Tableau、Redashなど

### \~STPR Purpose\~ クリエイティビティと情熱で、世界をもっと楽しくする。 Making the world more joyful through passion and creativity. 次元を超えた魅力的なコンテンツを創り出す。 ビジネスの掛け算からエンタメの可能性を広げる。 そのために必要なものは、限りないクリエイティビティと熱い情熱の集結。 世界をより楽しくするために、我々は挑戦し続けます。 ◎ビックリするほどのおしゃれなオフィス環境 ◎渋谷ヒカリエの最上階という立地の良さ ◎社員の挑戦意欲を評価する社風 ◎主体性、コミュニケーション力など人物重視の採用 ◎急成長企業の正社員としてキャリアアップ ### 概要 『すとぷり』を筆頭とした日本最大級 2.5次元アイドルグループを複数有する株式会社STPRをデータ分析で支えるデータアナリスト／データサイエンティストを募集します。 『すとぷり』はYouTube動画再生数90億回再生 、YouTubeチャンネル登録者数337万人超、TikTokフォロワー数84.6万人、各SNSの合計フォロワー数790万人(2024年11月1日現在)と多くのお客様データや商品データを有しています。 日々蓄積される膨大なデータを使って集計や統計分析を行い、顧客（りすなー）の方により良いエンターテイメントを届けられるようなクリエイターへの支援、施策の立案・効果測定、経営判断のためのデータの提供、新規アーティスト創出やIP・メディアミックス・コマース領域まで多岐にわたります。 ### 具体的に ・分析依頼内容から目的の整理（分析設計の作成） ・ExcelやSQLを利用した集計、データの可視化 ・分析依頼内容のレポート作成 ・KPI設計、分析セグメント設計 ・テーブル作成 ### ポジションの魅力 １）業界トップラスの規模を誇るクリエイター集団による日々増加する膨大なデータセットへのアクセス: グループ所属クリエイターのYouTube動画再生数100億回再生超えのデータを扱えます。幅広いデータポイントとインタラクションを分析し、深い洞察を抽出するチャンスに溢れています。 ２）最新技術の経験: BigQuery/Snowflake、AWS、GCP、Azureなどのクラウドプラットフォーム、やBIツールを使った最新・理想の環境をゼロベースで提案・構築いただけます。 ### 必須要件/歓迎要件 ■必須要件 ・SQLを使用したデータ分析の経験 ・RやPythonなどのプログラミング言語を使用したデータ分析の経験 ・自らビジネス上の問題を設定して、問題解決した経験 ・事業・サービス・プロダクトに対して一定品質以上のKPIツリーを作るスキル ■歓迎スキル ・Lookerの導入経験、LookerでLookMLを用いたExploreの作成、ダッシュボード化経験 ・BigQuery/Snowflakeの導入経験 ・発展的な統計解析（時系列モデリング、因果推論、ベイズ推定）に関する知識や実践経験 ・基本的な機械学習に関する知識（回帰・決定木系・DNNなど） ・基本的な商品推薦プロダクトに関する知識（検索エンジン・推薦エンジンなど） ・基本的な分散処理に関する知識（Map Reduce/sparkなど） ### 求める人物像 ・2.5次元アイドル、VTuber、TikToker、ボカロP、歌い手、踊り手、ゲーム実況者、絵師、動画師、YouTuber等、ネット上で活躍するクリエイター、コンテンツ、エンタメ、IPに興味のある方

# 業務内容 グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。 その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 東京大学医科学研究所様との老化細胞の共同研究のプロジェクトに参加していただきます。 バイオインフォマティクス（ドライ解析）でホットなシングルセル解析の分野において、今もっとも注目されている研究の1つである「老化細胞」の最先端の研究 最新の生成AIの基盤モデル（Foundation Model）や様々な機械学習を応用し、且つデータやAIモデルの本質を深く掘り下げて、老化細胞の遺伝子に関するメカニズムを解き明かす研究 プレスリリース： <https://www.gmo.jp/ir%5Fnews/article/732/> <https://www.gmo.jp/news/article/8598/> また、AI研究開発室ではビジネスの様々なプロジェクトも行っており、共同研究をやりながらもしくはその後に他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積むことが可能です。 ◆フィンテック(Fintech)のプロジェクト GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます。 ◆アドテク(Adtech)のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います。 ◆アプリのプロジェクト フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます。 ◆その他のプロジェクト 暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します。 【研究開発業務】 ・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します。 ・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います。 【ポジションの魅力】 生物学の最先端の1つである老化細胞と、最先端のAI技術を駆使する非常にチャレンジングな研究に関わることができ、人類の未知のメカニズム解明に貢献できます 最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます 重要な３つのスキル（課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます。 別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます 本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます また、老化細胞の共同研究以外のプロジェクトに関わる場合は以下の魅力があります。 GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります 世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます 時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます 全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです 【利用技術】 ◆解析手法 シングルセルRNA解析、遺伝子発現解析 機械学習： Transformer系（大規模言語モデル、シングルセル生成AIモデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル） 統計分析： t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など） ◆開発技術/環境 プログラミング/フレームワーク R、Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark） クラウド/オンプレ（ミドルウェア） SHIROKANE GPUワークステーション 開発ツール Atlassian（Jira、Confluence） VS Code、PyCharm、Jupyter GitHub（Copilot） ChatGPT、Gemini、Claude 開発手法 アジャイル開発（scrumベース） # 募集条件 【必須スキル/経験】 以下をすべて満たした方 ■バイオインフォマティクス（ドライ解析）の研究経験がある ■博士号を取得している ■機械学習・深層学習の知識がある ■RかPythonが書ける 【歓迎スキル/経験】 ■生物学的なウェット実験の研究経験がある 【求める人物像】 ■手法ありきではなく、ビジネス課題解決のためにあらゆるアプローチを考えて最適なやり方を見出すことが好きな方 ■どんなことにも興味をもち、情熱をもって新しい技術、新しい業務にチャレンジできる方 ■一人では到底できない大きな成果をチームで目指せる方 ■データや結果を鵜呑みにしないで、常にクリティカルシンキングを行える方

### 業務内容 お客様の抱えるビジネス課題の解決を目指します。 コンサルティングからデータサイエンスプロジェクトの推進、データサイエンスの企業内製化支援まで、今ままでのご経験や知識に応じて業務をお任せします。 定期的なチーム会の開催、業務に必要な技術レクチャーなど、 チーム交流やフォローも行われているので、 データサイエンス領域のご経験がない方も安心です！ ■データクレンジング データを集め、必要な部分を抽出・加工し、集計します。データを理解しやすい形にし、業務に活用できるようにします。効率化できそうな業務を分析し、最終的には自動化することで業務改善も実現します。 ■データ基盤の構築・運用 分析に必要なデータを、プログラミングしながら変換し整理していきます。データを蓄積する保存場所（DWHなど）の設計、構築、実装作業を行います。 ■ビックデータの分析 データクレンジングされた情報を元にデータを分析を行います。PythonやRで組み立てたプログラムや分析ツールを使用します。分析した数値を元に、業務改善などの支援も行います。 ■分析結果の可視化 Tableau、PowerBIなどの可視化ツールを用いて分析結果をグラフなどに置き換えお客様にお伝えします。 ■データサイエンス養成講座の運用 企業向け研修の提案・研修、スクールの教材作成や講師業務を行います。 ### プロジェクト例 工業、製造、通信、通販、金融、保険など、様々な業界でビッグデータを保有している企業様が中心です。 【小売業界某企業】 ■導入目的 商品の特徴別や季節ごとに売れる商品などを軸として需要予測を行っていたが、さらに予測精度を高めたい。 ■導入効果 ・最適な値引き率が分かったことにより、効率的なキャンペーンの取捨選択を行えるようになった。 ・その結果、キャンペーンの効果(売上)が10％アップし、廃棄ロスも減少。 ■分析の流れ ・売上データや過去の割引データを元に、適切な統計的手法を検討。 ・予測モデルを複数構築し予測精度を検証することで、精度の高い最適な分析結果をアウトプットする。 【IT業界某企業】 ■導入目的 多くの業種業態で取られている顧客アンケートから特徴のある顧客タイプを見つけ出し、それらをセグメント化することでそれぞれに適切な施策・戦略を打ち出したい。 ■導入効果 購入層が限定されるような商品の対象顧客についてセグメント化した結果を基に、販売促進のためのプロファイリングを実施。一見似ている顧客グループ同士でも明確な違いを見つけ出し、それぞれ異なるマーケティング戦略を打ち出すことに成功。 ■分析の流れ ・テキストデータを形態素解析し、単語の頻度や文章のつながりの傾向に関する分析結果から、クラスタリングによって顧客セグメント化を行う。 ・セグメント化された顧客タイプを一つの座標上で比較することで、個々のタイプの特徴を明確に示す。 ### 環境 ・開発言語：Python、R、SQL、他 ・使用ツール：Tableau、PowerBI、Snowflake、SAS、Azure、GCP、AWS ※上記は、業務に入られてから十分学んでいくことができます。 ### 必須要件 以下、いずれも必須 ◆ITエンジニアのご経験が2年以上ある方（業界/領域不問） ・開発エンジニア、インフラエンジニア、データエンジニアなど ◆データサイエンス・データ領域の自己学習をされてらしゃる方（実務経験不問） ### 求める人物像 ・チームで物事を進めることが好きな方 ・当事者意識を持って行動できる方 ・積極的にコミュニケーションを取れる方

### ◤会社概要◢ イノベーションは2000年12月に設立し、2016年にグロースへ上場しました。 「働く」を変える をグループミッションに置き、働くすべての人が仕事を通じてやりがいを感じられる社会を目指し事業を展開しております。 現在は、業界内での認知度・シェアにおいてトップクラスであるBtoB特化を強みとしたメディアサービスやSaaS事業の他、資産運用コンサルティングやＭ＆Ａコンサルティング、ＶＣファンド事業を手掛けており、今後もミッションに向けた事業展開を行っていく予定です！ ### ◤Group Mission◢ _「働く」を変える_ _～ビジネスにInnovationを起こし、働く喜びと感動で満ちた社会へ～_ イノベーションは、一人一人が目標達成およびキャリア発展ができる環境を創ることを大事にしています。 つまり一人一人が主体者となって挑戦できて、主人公になれる。 そんな会社であり続けたいと思っています。 今居るメンバーにも、これからジョインしていただくメンバーにも、求めたいことはただ一つ。 世の中に新しい価値を提供し「働く」を変えていくんだという起業家精神を持って挑戦し続けること イノベーショングループのアセットを最大限活用し挑戦していきたい方、ご応募お待ちしております。 ### ◤社員インタビュー記事◢ イノベーションの採用や社風、制度等、そして社員のインタビュー記事を掲載しています！ <https://www.wantedly.com/companies/innovation-co/stories> > ┏◆ > ┃ 仕事内容 > ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━ データ活用は企業の競争力を左右する重要な要素です。 イノベーションでは運営している業界最大級のトラフィックデータを持つビジネス向けWebメディアのデータ活用プロジェクトを進めており、当該ポジションではより効果的なデータ分析や各部門と協力してデータドリブンな意思決定が求められます。 データサイエンティストとして、社内外の様々なデータを活用し、ビジネス価値を創出する業務をお任せします！ _■具体的な仕事内容_ ・自社で運営しているサービスのデータ分析 ・機械学習・統計モデルの構築、データモデリング ・データに基づく予測や意思決定のためのレポート作成 ・社内各部門とのコミュニケーションを通じてのビジネス課題の抽出・解決 ・新たなデータ分析手法の提案・導入 _■魅力_ ①最先端技術の活用 ‐新しいGCPのデータソリューションやデータ連携技術を採用しています ②幅広い業務範囲 ‐データ基盤の設計フェーズですのでアーキテクトとの議論からBIや経営意思決定に関わるダッシュボードの開発、施策の実行まで幅広い業務範囲に関わることができます ③データ規模や裁量の大きさ ‐B2B業界最大級のトラフィックデータを活用できるプロジェクトに携わることができます ④開発チーム ‐CTOの経験があり、大規模なアプリケーション開発、データ基盤のアーキテクト、データサイエンティスト、MLOps、機械学習エンジニアなど幅広い経験を有する者が設計・開発を主導しています > ┏◆ > ┃ Innovationのエンジニア組織について > ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━ _＼＼組織の特徴は？／／_ ・理念を軸に、個ではなくチームで進めていくことを大事にしています ・バーチャルオフィスツールを導入し、コミュニケーションが活発に行われています ・投資フェーズのため子会社/事業が増加しており、様々なポジションへの挑戦が可能な状態です ・フレックスタイム制度やリモート勤務制度により業務等の都合に合わせて柔軟な働き方が可能です _＼＼組織の魅力って？／／_ ・挑戦環境：早い段階から難易度の高い開発に挑戦できる ・技術力の向上：新しい技術を積極的に取り入れ開発に取り組める ・フラットな組織：個人の意見を尊重し、なりたい姿やスタイルで働くことが出来る ・やりがい：プロジェクトの最前線で技術的な課題に挑み、解決策を見出す過程が楽しい _＼＼成長支援制度はある？／／_ ・社内勉強会を開催 ・社外CTOをアサイン ・学習補助制度(資格取得、書籍購入、Udemyライセンス、クラウドインフラの学習環境) ‐資格の受験料を会社が補助 ‐書籍購入金額を会社が補助 ‐Udemyのライセンス付与 ‐AWSなど、クラウドインフラの学習環境を用意 > ┏◆ > ┃ Innovationでのキャリア事例 > ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■Nさん(新卒入社) 入社前：インターン生として参画 1年目：新卒入社し、メディア開発チームへ配属 3年目：メディア開発と併せてSaaS開発も兼任 5年目：マネージャーへ昇格 ■Yさん(新卒入社) 1年目：新卒入社し、メディア開発チームへ配属、新人賞獲得 2年目：グループの成長を担う新プロジェクト(データ基盤構築)メンバーへ抜擢 > ┏◆ > ┃ 選考フロー > ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ・カジュアル面談、書類選考、1次選考～3次選考、適性検査 ※上記フローは変更になる可能性があります。 > ┏◆ > ┃ 募集要項 > ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ＜下記の条件を満たす方＞ ・2027年3月までに卒業予定の方、且つ2027年4月に入社が可能な方 ・Python または R を用いたプログラミング経験（SQLの基礎を含む） 以下のいずれかの実務または研究経験 ・データ分析を伴う研究活動（例：卒業研究、修士研究など） ・インターンやアルバイト等でのデータ分析業務経験 ・データ解析コンペ（Kaggle、SIGNATEなど）への参加経験 ＜求める人物像＞ ・『「働く」を変える』に共感できる方 ・現状に満足せず、常に上を目指して挑戦できる方 ・当事者意識を持って、行動できる方 ・失敗から学ぶことを恐れず、自己改善に努めることができる方 ・他者の意見に対しても素直に耳を傾け、謙虚で誠実な態度で取り組むことができる方