Data Science & AI の求人一覧 - スマサテ株式会社

当社の概要元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア（管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入）と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。 現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。主な業務内容▼お任せしたいこと｜不動産ビッグデータを活用したData Scientist 20億件以上の不動産ビッグデータを武器に、AI SaaS「スマサテ」の根幹となる各種予測モデルの開発・実装をお任せします。当社におけるData Scientistは、単なる社内向けのレポート作成や、ベンダーコントロール（外注管理）を行うポジションではありません。PdMと連携しながら、プロダクトの価値の中核である「賃料査定アルゴリズムの精度向上」をはじめ、新プロダクトに向けた「画像認識・シミュレーションのロジック構築」などに取り組んでいただきます。多様な変数を組み合わせて、不動産の家賃、価格、収益性（利回り）などのより高精度な推定アルゴリズムをつくることがミッションです。社内のデータエンジニアが集めた膨大なデータを活用し、自ら複雑な統計処理やロジックを設計した上で、「実際のSaaSプロダクトの機能として組み込む（API実装など）」ところまでを一気通貫で担っていただきます。事業会社ならではの手触り感を持って、本当に顧客の役に立つ「本質的なデータサイエンス」に没頭できる環境です。▼具体的には.... • 不動産に関する各種予測モデル（賃料査定、適正価格、利回りなど）の設計・開発 • 画像データやOCRを活用した、物件の画像認識・分類アルゴリズムの開発（リノベーション物件の判定等） • PdMと連携し、抽象的なビジネス課題をデータで解決可能なロジックへと落とし込む要件定義 • プロダクトに組み込むための、予測結果を返すAPIの開発・実装 • 予測精度の継続的なモニタリング、モデルの高速化とチューニング • 不動産データを元にした市場のメカニズム解明、傾向分析、機会分析 • （ご希望や意欲に応じて）データ収集・整形プログラムの設計や、データ基盤アーキテクチャの選定などデータエンジニアリング領域の兼務開発スタイル難易度やメンバーのスキルに応じて、タスクをアサインそのメンバーが主体的に設計・開発・テストまでを行ってプルリクエストまで担当他メンバーがレビュー・動作確認を経てリリース が基本的な流れになります。 まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。 • 品質第一：リリース前に複数人でテスト。バグ発生時は全員で初動対応します。 • 高速サイクル：週2,3回アップデートをリリースできる体制を構築。開発環境• 開発言語：Ruby, PHP, Python, JavaScript, Node.js, TypeScript • フレームワーク：Ruby on Rails, Django, React, Vue.js • OS：Linux • DB：MySQL8.x , BigQuery • インフラ：AWS, GCP • テスト: Autify, RSpec, Vitest • CI/CD: CircleCI • ソースコード管理：GitHub • ローカル開発環境：Docker最近の技術的取り組み事例• Autifyを使用してテストの自動化 • AWSCloudWatchを導入し、監視を強化 • ElasticSearchとKibanaでのデータ分析、ログ監視 • Reactを導入することで開発速度を向上 • AwsAmplifyを導入することでスケーラビリティを向上今後計画している技術的取り組み事例• 現在のモノリシックアーキテクチャーからマイクロサービス化を推進 • Refineを導入することで開発プロセスを改善 • CI/CDパイプラインを構築して、開発とデプロイの効率を高める • TypeScriptベースのReact/Next.jsへの完全な移行本ポジションの魅力とやりがい• 【実装力とビジネス視点が磨かれる環境】 社内向けレポートの作成やベンダーコントロールで終わるのではなく、自ら構築したロジックを実際のSaaSプロダクトに組み込む（実装する）ところまで一気通貫で入り込めます。そのため、データサイエンティストとしてのエンジニアリングスキルや対応領域を大幅に拡張できる環境です。 • 【知的好奇心を満たす、巨大産業のハック】 登場人物が多くメカニズムが複雑な「不動産市場」という巨大ドメインに対し、20億件以上のデータと最新のAI技術（画像認識や各種シミュレーションなど）を用いて、誰も正解を知らない市場の仕組みを解き明かしていく圧倒的な面白さがあります。 • 【経営・プロダクト戦略の根幹を担う手触り感】 PdMや経営陣と連携し、会社の中長期的なプロダクト戦略の根幹に関わる「将来予測」や「新規機能のロジック」を先んじて実行します。自分が作ったアルゴリズムが、何千社という顧客の業務をダイレクトに変革する手触り感を得られます。 • 【本質的な価値提供と技術探求に没頭できるカルチャー】 「上場を目指さない」という経営方針のもと、短期的な売上や社内外の調整業務に縛られず、純粋な「顧客への価値提供」に集中できます。また、業務時間の20%を新技術の検証に充てられる制度や、好きなPC・AIツールを上限なく導入できるエンジニア本位の環境が整っています。キャリアパス例(ご希望や実績に応じて様々なパスがあります)• Data PdM (データプロダクトマネージャー) / 新規事業責任者: PdMと連携して抽象的なビジネス課題をロジックに落とし込んできた経験と、データから得られる市場インサイトを活かし、データやAIをコアバリューとした新たなSaaSプロダクトの企画・立ち上げ（ゼロイチ）をビジネスサイドから牽引するポジション。 • CDO (最高データ責任者) / データ統括: 賃料査定や画像認識など複数プロダクトを横断するAIモデル開発をリードした後、20億件以上の不動産ビッグデータを活用した全社のデータ戦略（取得・活用・マネタイズ）の策定や、データサイエンスチームの組織構築を担う。 • Machine Learning Engineer (MLエンジニア) / AIスペシャリスト: 予測モデルの構築にとどまらず、画像認識やOCRなど最新技術のR&D（研究開発）をリードしつつ、それらの複雑なアルゴリズムを安定的かつ高速に実際のプロダクトに統合する「エンジニアリング領域」を極め、テックリードとして開発組織を牽引する。参考情報会社紹介資料 スマサテでの日々 メンバー紹介 Tech Blog