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｜プロダクトのコア競争力を創り出すAIエンジニア スマサテが提供するAI SaaSのコア競争力となる、AI・機械学習モデルの研究開発から実装までを牽引していただきます。現在、生成AI/LLMをプロダクトに深く組み込み、顧客体験（UX）の向上や圧倒的な業務生産性の向上を実現するための新機能開発が必要不可欠となっています。単なる技術検証やモデルの精度向上にとどまらず、本番環境で安定稼働させるためのMLOps/LLMOpsの構築まで、一気通貫で裁量を持って取り組めるポジションです。▼具体的には.... •不動産データ（画像、テキスト、数値データ）を用いた機械学習モデルの設計、開発、評価 •画像認識技術を用いた部屋の特徴抽出や間取り図解析アルゴリズムの開発 •LLMを活用した新たなデータ生成機能や解析機能のプロダクト実装 •機械学習モデルを本番環境で継続的かつ安定的に運用するためのMLOps/LLMOpsの設計および構築 •データサイエンティストやデータエンジニア、バックエンドエンジニアとの連携、実装要件のすり合わせ開発スタイル解決すべき事業課題や顧客ニーズに対し、データサイエンティストやPdMと連携してAIの活用アプローチを検討・要件定義します。担当メンバーが主体的にモデルの設計・学習・検証（PoC）を行い、有効性が確認できればプロダクトへの実装からプルリクエストまでを担当します。他メンバーがレビュー・動作確認を経て、本番環境へリリースし、継続的な精度モニタリングを行います。 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。 • 顧客志向のAI開発：最新技術を使うこと自体を目的とせず、「それが顧客にどう使われ、どんなビジネス価値を生むか」にこだわるカルチャーです。 • 部署間の壁がないフラットな組織：データエンジニアが綺麗にしたデータを基に、AIエンジニアがモデルを構築し、バックエンドエンジニアがアプリに組み込むといった、プロフェッショナル同士のシームレスな連携が行われています。開発環境• 開発言語：Python, SQL, TypeScript / JavaScript • 機械学習 / 生成AI：PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers, pandas, NumPy • API / アプリケーション：FastAPI • OS：Linux • DB：MySQL, ClickHouse • インフラ：AWS, GCP • テスト：pytest • CI / CD：CircleCI, GitHub Actions • ソースコード管理：GitHub • 実験 / 開発環境：Docker, Jupyter Notebook, Google Colab最近の技術的取り組み事例• LLMを活用したアノテーションの効率化 • 視覚言語事前学習モデルのファインチューニングによる物件画像の分類 • 画像セグメンテーション等による内装Before/Afterのシミュレーション • 因果推論による賃料への設備寄与度の推定今後計画している技術的取り組み事例• 生成AI時代に向けた、機械学習モデルの安定稼働と継続的デリバリーを実現する「MLOps/LLMOps」の本格的な立ち上げ • LLMを活用した、HTML等の非構造化データからの情報抽出（データ生成機能）およびデータテストの効率化 • オープンソースモデル等のファインチューニング（追加学習）による、不動産ドメインに特化した独自モデルの開発と実装本ポジションの魅力とやりがい•【本物のAIエンジニアリングが求められる環境】 単なるLLMのAPI利用（プロンプトエンジニアリング）にとどまらず、モデルのアーキテクチャやアルゴリズムの根本から深く理解し、自社データに合わせてAIを調教（ファインチューニング）できる深い技術力が事業のコア競争力に直結します。 • 【国内最大級の不動産データ基盤】 累積11億7千万件超の膨大かつ多様な不動産データ（画像、テキスト、数値）をフル活用し、Kaggleのように泥臭く仮説検証を繰り返しながら精度の高いモデルを追求できる面白さがあります。 • 【一気通貫の開発裁量】 リサーチやモデル構築だけで終わるのではなく、MLOps/LLMOpsの構築まで含めて「本番環境で事業としてどう動かすか」までを一気通貫でリードできます。 • 【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)• Lead AI Engineer（リードAIエンジニア）: AI・機械学習領域の技術選定からアーキテクチャ設計、MLOpsの構築までを主導し、AI開発チーム全体を牽引するエキスパート。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

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解決すべき事業課題や顧客ニーズに対し、PdMと連携してAIの活用アプローチを検討・要件定義します。担当メンバーが主体的にモデルの設計・学習・検証（PoC）を行い、有効性が確認できればプロダクトへの実装からプルリクエストまでを担当します。他メンバーがレビュー・動作確認を経て、本番環境へリリースし、継続的な精度モニタリングを行います。 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。 • 顧客志向のAI開発：最新技術を使うこと自体を目的とせず、「それが顧客にどう使われ、どんなビジネス価値を生むか」にこだわるカルチャーです。 • 部署間の壁がないフラットな組織：データエンジニアが綺麗にしたデータを基に、データサイエンティストがモデルを構築し、バックエンドエンジニアがアプリに組み込むといった、プロフェッショナル同士のシームレスな連携が行われています。開発環境• 開発言語：Python, SQL, TypeScript / JavaScript • 機械学習 / 生成AI：PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers, pandas, NumPy • API / アプリケーション：FastAPI • OS：Linux • DB：MySQL, ClickHouse • インフラ：AWS, GCP • テスト：pytest • CI / CD：CircleCI, GitHub Actions • ソースコード管理：GitHub • 実験 / 開発環境：Docker, Jupyter Notebook, Google Colab最近の技術的取り組み事例• LLMを活用したアノテーションの効率化 • 視覚言語事前学習モデルのファインチューニングによる物件画像の分類 • 画像セグメンテーション等による内装Before/Afterのシミュレーション • 因果推論による賃料への設備寄与度の推定今後計画している技術的取り組み事例• 生成AI時代に向けた、機械学習モデルの安定稼働と継続的デリバリーを実現する「MLOps/LLMOps」の本格的な立ち上げ • LLMを活用した、HTML等の非構造化データからの情報抽出（データ生成機能）およびデータテストの効率化 • オープンソースモデル等のファインチューニング（追加学習）による、不動産ドメインに特化した独自モデルの開発と実装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

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｜全社の「AI駆動型組織」への変革を導くAI推進責任者 LLMをはじめとする最新の生成AI技術を社内業務プロセスに実装し、スマサテを「AI駆動型」の組織へと変革を導く中核ポジションです。 代表の山岸（元クックパッド副社長兼COO）の右腕として、社内の各部署（開発、セールス、CS、コーポレート等）を横断的に巻き込みながら、AIの力で圧倒的な生産性向上と新しい顧客体験の創出を実現していただきます。▼具体的には.... •全社業務フローの分析、可視化、要件整理 •全社的な生成AI活用戦略の立案およびBPR（業務プロセス改革）の推進 •AIエージェントやAIワークフローの自社要件に合わせた設計 •生成AI×業務プロセス改革のPoC（概念実証）実施と全社展開 •各チームへのAI導入、普及推進、改善サイクルの運営 •国内外のAI技術トレンドの調査と自社プロダクト •業務への適用可能性評価 •データ活用による社内の意思決定の高度化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。 • 【経営直下のダイナミズム】 代表の右腕として、全社の業務プロセス改革（BPR）やAI戦略の立案から実行まで、圧倒的な裁量とスピード感を持って推進できるポジションです。 • 【事業と組織の「非連続な成長」を牽引】 既存の枠組みにとらわれず、最新の生成AI技術を武器に、SaaSスタートアップの生産性を爆発的に高める「ルールメイカー」としての手応えを得られます。 • 【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)• CDO / CAIO：全社のデータ・AI戦略を統括し、経営メンバーとしてテクノロジーによる企業価値向上を牽引するエキスパート。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