機械学習 / データ系 の求人一覧 - ファインディ株式会社

ファインディ株式会社は、「つくる人がかがやけば、世界はきっと豊かになる」をミッションに掲げ、エンジニア向けのプロダクトを複数展開しています。 独自のアルゴリズムとヒューマニティを融合し、エンジニア個人や組織、企業の成長支援を通じて日本のイノベーション創出を最大化することを目指しています。 登録ユーザー数は20万人、利用企業は2,700社を突破。 2024年はインド、アジアを中心に海外への展開も積極的に行っており、エンジニアが挑戦できる世界共通のプラットフォーム事業を多数展開していきます。 ■プロダクトについて 「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というミッションを掲げ、現在は4つのプロダクトを展開しています。 ・ハイスキルなエンジニアと企業をマッチングする「Findy」 ・フリーランス・副業エンジニア向けの案件を紹介する「Findy Freelance」 ・組織のパフォーマンスを最大化する「Findy Team+」 ・開発ツールに特化したレビューサイト「Findy Tools」 ■募集背景 事業の拡大に伴って、ファインディにはエンジニアや開発組織にまつわる様々なデータが蓄積されてきています。全社的に、更なる事業成長の柱の一つとして「データの利活用」を掲げており、データアナリスト、サイエンエンティスト、データエンジニアなどの職種の採用を強化しています。 特に、データアナリストについては「ビジネス」と「データ」を繋ぐ役割として幅広い役割を担っており、データに基づいた意思決定を加速させるだけでなく、戦略的なデータ分析環境の整備や機械学習・LLM技術を活用したサービス開発など、「攻め」のデータ活用を推進しています。 今後、ビジネス全体の成長力をデータの力で押し上げていくための核となるデータアナリストの採用にチカラを入れています。 ※「仕事内容」に記載した複数の事業部門でアナリストの採用を行っており、配属先は適正とご志向に応じて、面接の過程で擦り合わせさせていただきます。 ■具体的な業務内容 ・事業課題の特定やサービス/オペレーション改善のための分析 ・KPI等のモニタリング環境の整備・構築 ・A/Bテストなどの施策の効果検証 ・データ環境の整備（データマートやDWHの構築、データ環境の移行） ・データやクエリの品質管理 ・機械学習やLLM技術を用いたモデル開発/PoCの推進 ・データ関連のプロジェクトマネジメント（Webサービスの実装、BizOps改善） ※ご経験やスキル、担当する事業領域によって、お任せする業務の内容は変わります。 ※データサイエンティスト、データエンジニアと協働しながら仕事をしていただきます。 ※業務の変更の範囲： 会社の定める全ての業務

ファインディ株式会社は、「つくる人がかがやけば、世界はきっと豊かになる」をミッションに掲げ、エンジニア向けのプロダクトを複数展開しています。 独自のアルゴリズムとヒューマニティを融合し、エンジニア個人や組織、企業の成長支援を通じて日本のイノベーション創出を最大化することを目指しています。 登録ユーザー数は20万人、利用企業は2700社を突破。 2024年はインド、アジアを中心に海外への展開も積極的に行っており、エンジニアが挑戦できる世界共通のプラットフォーム事業を多数展開していきます。 ▼採用背景 ファインディのサービスは登録ユーザー数20万人、利用企業2700社以上と、サービスが順調にグロースする傍ら、データ量も急増中です。 データソリューションチームは、日々蓄積されるデータを蓄積するデータ基盤構築およびデータパイプライン設計開発、全社横断でのデータマネジメントを推進する役割を担っています。 現在は、データエンジニア3名がリアルタイム性のある基盤を一から構築していますが、今後は4つの事業においてそれぞれデータ基盤を構築し、最終的にはプロダクト全体で分析ができる状態を目指したいと考えています。 以上のような背景から、本求人ではデータエンジニアを募集しています。 ▼具体的な業務内容 ・Google Cloud, AWSなどクラウド環境でのデータ基盤の設計・構築・運用 ・機械学習モデル開発運用におけるデータパイプラインの設計・構築・運用 ・Terraform を使ったインフラの IaC 化 ・dbt/Dataform を用いたデータモデリング ・BI ダッシュボードの開発・運用 ▼仕事の魅力 ・スキル偏差値や想定年収、組織の開発生産性などエンジニアの意思決定を支えるユニークかつ多角的なデータを扱える ・エンジニアが安心して挑戦し、活き活きと働けるようなサービスづくりに貢献できる ▼技術情報 開発言語：SQL, Shell Script, Python インフラ・ミドルウェア：Google Cloud, AWS, Docker, Kubernetes, Terraform CI/CD: GitHub Actions データ基盤：BigQuery ETL: TROCCO, Embulk, Datastream, dbt, Dataform BI: Looker Studio コミュニケーションツール: GitHub（GitHub Project）, Slack, Kibela

ファインディ株式会社は、「つくる人がかがやけば、世界はきっと豊かになる」をミッションに掲げ、エンジニア向けのプロダクトを複数展開しています。 独自のアルゴリズムとヒューマニティを融合し、エンジニア個人や組織、企業の成長支援を通じて日本のイノベーション創出を最大化することを目指しています。 登録ユーザー数は20万人、利用企業は2700社を突破。 2024年はインド、アジアを中心に海外への展開も積極的に行っており、エンジニアが挑戦できる世界共通のプラットフォーム事業を多数展開していきます。 ▼採用背景 ファインディのサービスは登録ユーザー数20万人、利用企業2700社以上と、サービスが順調にグロースする傍ら、データ量も急増中です。 データソリューションチームは、日々蓄積されるデータを蓄積するデータ基盤構築およびデータパイプライン設計開発、全社横断でのデータマネジメントを推進する役割を担っています。 現在は、データエンジニア3名がリアルタイム性のある基盤を一から構築していますが、今後は4つの事業においてそれぞれデータ基盤を構築し、最終的にはプロダクト全体で分析ができる状態を目指したいと考えています。 以上のような背景から、本求人ではデータエンジニアを募集しています。 ▼具体的な業務内容 ・Google Cloud, AWSなどクラウド環境でのデータ基盤の設計・構築・運用 ・機械学習モデル開発運用におけるデータパイプラインの設計・構築・運用 ・Terraform を使ったインフラの IaC 化 ・dbt/Dataform を用いたデータモデリング ・BI ダッシュボードの開発・運用 ▼仕事の魅力 ・スキル偏差値や想定年収、組織の開発生産性などエンジニアの意思決定を支えるユニークかつ多角的なデータを扱える ・エンジニアが安心して挑戦し、活き活きと働けるようなサービスづくりに貢献できる ▼技術情報 開発言語：SQL, Shell Script, Python インフラ・ミドルウェア：Google Cloud, AWS, Docker, Kubernetes, Terraform CI/CD: GitHub Actions データ基盤：BigQuery ETL: TROCCO, Embulk, Datastream, dbt, Dataform BI: Looker Studio コミュニケーションツール: GitHub（GitHub Project）, Slack, Kibela

ファインディ株式会社は、「つくる人がかがやけば、世界はきっと豊かになる」をミッションに掲げ、エンジニア向けのプロダクトを複数展開しています。 独自のアルゴリズムとヒューマニティを融合し、エンジニア個人や組織、企業の成長支援を通じて日本のイノベーション創出を最大化することを目指しています。 登録ユーザー数は20万人、利用企業は2,700社を突破。 2024年はインド、アジアを中心に海外への展開も積極的に行っており、エンジニアが挑戦できる世界共通のプラットフォーム事業を多数展開していきます。 ■プロダクト 「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というミッションを掲げ、現在は4つのプロダクトを展開しています。 ・ハイスキルなエンジニアと企業をマッチングする「Findy」 ・フリーランス・副業エンジニア向けの案件を紹介する「Findy Freelance」 ・組織のパフォーマンスを最大化する「Findy Team+」 ・開発ツールに特化したレビューサイト「Findy Tools」 ■募集背景 事業の拡大に伴って、ファインディにはエンジニアや開発組織にまつわる様々なデータが蓄積されてきています。全社的に、更なる事業成長の柱の一つとして「データの利活用」を掲げており、データアナリスト、サイエンエンティスト、データエンジニアなどの職種の採用を強化しています。 現在、Findyにはエンジニアや開発組織にまつわる様々なデータが集まってきており、それを活用した機能開発を積極的に行っています。データサイエンティスト・機械学習エンジニアについては、特に機械学習やLLM技術などを活用した機能開発を担当しており、PoCの推進から本番環境へのデプロイまで、事業の中核として幅広い業務を担っています。 2024年までにデータ環境の整備や利活用の下地はかなり整ってきており、2025年以降はそれを活用した価値創出のフェーズに本格的に着手していきます。その中心となって、事業やサービスの成長を牽引していただけるデータサイエンティスト、機械学習エンジニアを募集します。 ※弊社では、特にScienceに強みのある方を「データサイエンティスト」、EngineeringやMLOpsなどに強みのある方を「機械学習エンジニア」と呼称していますが、採用自体は一括で行っています。採用プロセスの中で、ご自身のwillや能力面の擦り合わせをさせていただいた上で、入社後の業務内容や肩書などを決めさせていただいております。 ■具体的な業務内容 データを活用したサービス・機能開発のプロセスに幅広く関わっていただきます。特に、データや機械学習に関する専門性を”強み”として、社内のデータアセットを有効活用した企画の立案やプロジェクト推進をご担当いただきます。 具体的には、社内のエンジニアやPdM、ビジネス側の担当者と連携しながら、以下のようなプロセスに幅広く関わっていただきます。 ・課題や伸びしろの探索から発見（EDAだけでなく、ビジネス部門へのヒアリング等も担当） ・データを活用したソリューションの企画 ・立案した企画に対する技術検証（PoC） ・PoCで成果が出たものについては、本番リリースに向けた開発を実施 ・リリース後の保守・運用（監視やリファクタだけでなく、モデルの継続的な改良なども含む） 人材サービスや組織課題の解決など、複数の事業体を持つ弊社には社内外からエンジニア領域に関する様々なデータが集まり、蓄積されています。データの形式としても、構造化データ・非構造データが多様に存在しており、データ技術者としてはやりがいのある環境かと思います。 具体的な事例や、利用技術等についてはカジュアル面談または選考内でお伝えさせていただきます。 ※ご経験やスキル、担当する事業領域によって、お任せする業務の内容は変わります。 ※業務の変更の範囲： 会社の定める全ての業務

私たちは「つくる人（エンジニア）がもっとかがやけば、世界はきっと豊かになる」という理念のもと、エンジニアのキャリア支援や開発生産性の可視化に取り組んできました。これまで非構造化データを構造化・定義し、転職やフリーランス、SaaSなど複数の事業として展開。各プロダクトで得られるデータを横断的に活用し、新たな価値を生み出す取り組みを進めています。 今後は生成AI（LLM）を含む先端技術を本格導入し、さらなる事業拡大や海外展開を見据えて、PoCから本番運用・事業化まで一貫してリードするデータサイエンティストが不可欠です。そのため、データ活用基盤や複数事業間の連携を強化しながら、高速な仮説検証サイクルを回し、事業価値を最大化することがミッションとなります。 ▼業務内容 ・事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討 ・機械学習モデルや生成AI（LLM）のPoC実施 ・Docker化やクラウド環境へのモデルリリース、運用設計 ・要件定義やCI/CDの構築、運用改善 ・ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与できる ・生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行 ・リリース後のモデル評価・精度改善に向けた検討と実装 ・社内勉強会やコミュニティイベントの企画・リード ▼キャリアパス ・エンジニアリング領域への拡張 -MLOpsやクラウドインフラ、アーキテクチャ設計など、データサイエンス以外の幅広い知識・スキルを身につけるチャンスがあります。 -ビジネス視点の獲得：経営陣やPdMと近い距離で動くため、プロジェクトの優先順位やロードマップに深く関わり、データを活用した意思決定を実践できます。 -リーダーシップ・マネジメント経験：複数事業を横断するプロジェクトを率いる機会があり、将来的にはチームリーダーや部門責任者を目指すことも可能です。 ・最先端技術へのアクセス -LLMや動画解析など、最新トレンドをPoCから本番運用まで実装し、実務で使いこなす経験ができます。 ・高速な仮説検証サイクル -スタートアップならではのスピード感でアイデアを試し、プロダクトや事業に素早く反映できます。 ・エンジニアが活躍できるカルチャー -社内外の勉強会や輪読会を通じて学び合う風土が根付いており、新技術の提案も積極的に歓迎されます。 ・キャリアの柔軟性 -海外展開や新規事業にも携われるため、個人の興味や強みに応じてキャリアを広げられます。 ▼この仕事の魅力 ・幅広い業務範囲を経験しながら専門性を確立できる -モデル構築・PoCはもちろん、MLOpsやクラウドでの運用設計にも携われるため、広く技術をカバーしつつ自分の得意分野を深められます。 ・事業成果へのダイレクトな貢献 -自分が手がけた分析やアルゴリズムがリアルタイムで事業成長に結びつくやりがいがあります。経営層やビジネスサイドとの距離も近いです。 ・外部知見の活用 - 社内外のコミュニティや勉強会に積極的に参加できる環境があるため、常に新しいナレッジやトレンドをキャッチアップしながら成長できます。 ▼開発環境 開発言語：Python フレームワーク：PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Flask インフラ・ミドルウェア：AWS, Google Cloud, MySQL, Redis, Docker, ElasticCloud CI/CD：GitHub Actions ツール：Jupyter, BigQuery, Google Data Studio, Vertex AI, Datadog, GitHub, Slack 生成AI関連ツール・フレームワーク：ChatGPT, Claude, Gemini, Dify, Devin, AWS Bedrock, cohere, Scribe, Cline, Cursor, Notion AI, NotebookLM