シニアデータサイエンティスト/GAFAM出身メンバー多数在籍のテックカンパニー

募集停止

データサイエンティスト

シニアデータサイエンティスト/GAFAM出身メンバー多数在籍のテックカンパニー

AI要約(β)

シニアデータサイエンティストのポジションを募集しています。年収は800万円から1,200万円で、在宅勤務が可能です。Python、R、Juliaを用いた5年以上のデータ分析経験、統計学や機械学習の知識が必須です。業務内容は、広告・EC・物流分野でのデータ分析、プロダクトの最適化、新規開発のリード、データ基盤の設計開発など多岐にわたります。チームはGAFAM出身者が多く、データを活用したDX推進を行う信頼性の高い企業です。技術スタックにはAWSやGCPが含まれ、ビジネスインテリジェンスや自然言語処理の経験があると歓迎されます。企業のミッションは「データを人々のエネルギーに」で、データとAIで社会を変革することを目指しています。フライウィールの価値観に共感できる方を求めています。福利厚生も充実しており、チーム文化は協力的です。

求人情報をご覧いただくには会員登録が必要になります

メールアドレスで登録する

給与・報酬

年収 800万円 ~ 1,200万円

稼働時間

09:00 ~ 18:00

雇用形態

正社員

出社頻度

相談の上決定する

勤務地

-

現状と課題

ミッション

「データを人々のエネルギーに」 データは人々が持つ価値を最大化する新しいエネルギーだと、私たちは考えています。本来不必要な作業を効率化し、生産性を向上させ、より創造的な価値を創り出すための、まさに「エネルギー」になるのです。

FLYWHEELは日本語で、はずみ車という意味です。私たちは、企業や人々がデータや人工知能をより積極的に活用し、仕事や作業の効率化を加速する「はずみ車」になりたいと考えています。

30年後、子供たちの世代が、衰退ではなく成長する環境の中で、やりたいことに挑戦できる社会を作るために、データとAIで変革を起こせると、私たちは信じています。

お願いする業務

シニアデータサイエンティストは、エンジニア・プロダクトマネージャーと連携しながら、パートナーが保有する大規模なデータを分析し、広告・EC・物流などの分野でプロダクトの最適化及び新規プロダクトの開発をリードする、重要な役割を担います。またビジネスチームと協力して、データに裏付けられたソリューションの提案を行っています。その他にも、共通データ基盤の設計開発のリードや、チーム拡大のための育成や採用など役割は多岐に渡ります。

  • 複数のパートナーやクライアントが保有するデータの分析
  • プロダクトのコアになるモデル・アルゴリズムの開発と改良
  • 分析のための環境構築とデータ処理
  • データの視覚化・ダッシュボード作成
  • データ分析の結果に基づいたレポート作成・ソリューション提案
  • 社内の共通データ基盤の設計開発リード
  • ジュニアメンバーの育成支援及び複数プロジェクトにけるデータサイエンス業務牽引
勤務地
  • 勤務形態:在宅勤務選択可
  • 転勤:当面想定はしていません。
  • アクセス: 東京メトロ半蔵門線「半蔵門」駅(徒歩 4 分) 東京メトロ有楽町線「麹町」駅(徒歩 6 分)
配属部署・組織構成
  • 配属部署:Platform Engineering, Data チーム
  • 組織構成:現在5名のデータサイエンティスト(正社員)が在籍。

募集要項

概要

求人情報をご覧いただくには会員登録が必要になります

メールアドレスで登録する

雇用形態

正社員

給与・報酬

年収 800万円 ~ 1,200万円(契約期間:期間の定めなし ※試用期間:6ヶ月 (条件や働き方は試用期間終了後と同様)/給与:非公開/勤務形態:専門業務型裁量労働制/給与:経験・能力を考慮の上、当社規定により選考を経て決定 ※年俸とは別に、業績×個人のパフォーマンス×在籍期間に応じて 年1回パフォーマンスボーナスの支給あり。 (詳細は面談/面接時にご案内します。))

稼働時間

09:00 ~ 18:00(※裁量労働制により、1日あたり8時間働いたものとみなされます ※休憩時間:12:00〜13:00 ※時間外労働有無:有)

出社頻度

相談の上決定する

休日・休暇

- 毎週土日、国民の祝日、年末年始、その他会社が指定する日
- 年次有給休暇

※その他休暇:出産・育児・看護介護休暇、結婚休暇、忌引休暇、永年勤続休暇、有給傷病休暇、ボランティア休暇 、他会社の規定による

※有給休暇:入社日に5日間付与
 試用期間終了後に入社タイミングに応じて規定に基づき追加支給
 年間10日間〜20日間(下限日数は入社時に付与の5日間との合算日数とする)

社内制度
(待遇・福利厚生)

## 福利厚生
- ベビーシッター補助、ガチャランチ、すきまっちゃ、
- 教育制度/資格補助制度:有 (書籍購入支援制度)

## 加入保険
雇用保険、健康保険、厚生年金、労災保険

## 受動喫煙対策
有・屋内全面禁煙 (屋外に喫煙エリア設置)

## 手当
- 通勤手当:会社規定に基づき支給(上限5万円/月)
- その他手当:オンコール手当、深夜勤務手当、休日勤務手当、出張手当、慶弔見舞金

## 副業
申請・承認の上可能

## PC
会社より貸与

## 服装
自由

必須スキル/経験

  • Python, R, Juliaなどを使った5年以上の大規模データ分析に関わる実務経験
  • プロダクト/ビジネスのグロースを牽引した経験
  • チームメンバーのマネジメント経験
  • コンピューターサイエンス、統計学、数学などに関する学士号、もしくはそれに相当する
  • 知識と業務経験
  • 基本的な統計学・機械学習の知識
  • データベースとSQLの基礎的な理解
  • 少なくともひとつの事業領域におけるドメイン知識
  • 他職種と物事に取り組むための高いコミュニケーション能力
  • フライウィールのミッションとバリューに共感できること

歓迎スキル/経験

  • Deep Learningなどの先進的な機械学習、特に下記分野に関する知識経験  - CTR/CVR予測  - 需要予測などの時系列予測  - 最適化(発注、棚割り、Pricing)
  • KPI設計、TableauなどBIツールを使った可視化など、Business Intelligenceに関する知識と経験
  • コンピューターサイエンス、統計学、数学などに関する修士号
  • 時系列分析、因果推論などの高度な統計手法の知識
  • 広告、ECまたは物流に関する事業の知識と経験
  • 自然言語処理の知識
  • AWS, GCPなどのクラウドの利用経験
  • ビジネスレベルの英語能力(読み書き含む)
  • データドリブンな意思決定能力と高い問題解決力

スキル要件

スキル名

経験年数

種別

データ分析5年以上必須
Python指定なし必須
機械学習指定なし必須
R指定なし必須
SQL指定なし必須
統計学指定なし必須
Julia指定なし必須
AWS指定なし歓迎
DeepLearning指定なし歓迎
自然言語処理指定なし歓迎
GCP指定なし歓迎

サービス内容の詳細

Conata(コナタ)™

Conata(コナタ)™ は3つのエンジンから構成された、SaaS型 パーソナライズ プラットフォームです。

一人ひとりにオリジナルなデジタル体験を

Conataはデータプラットフォームを軸にエンゲージメントオファーアナリシスの3つのエンジンから構成されます。 顧客一人ひとりの「したい」瞬間に“寄り添う”メッセージやコンテンツを提供し、顧客満足度と収益性を同時に向上します。

エンゲージメント エンジン

“ほしかった”を満たし、ロイヤルティを高める

オファー エンジン

顧客中心で心地の良いコミュニケーション実現

アナリシス エンジン

まるで表情の変化にも気付ける顧客インサイト抽出

DX推進

データコンサルティングから開発、仕組み化まで、データ活用を軸としたDX推進を一気通貫で支援します。

選考フロー

  1. カジュアル面談
  2. 書類選考
  3. 1次面接
  4. 2次面接
  5. 3次面接
  6. 4次面接

1.カジュアル面談 2.書類選考 3.事前課題 4.面接4回 5.内定 (※内定後バックグラウンドスクリーニングの実施あり)

※選考フローは予定となり、変更の可能性があります ※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

同じポジションの求人

おすすめのイベント

もっと見る
  • MIXI×ユーザベース アプリエンジニアのための「AI×SRE」入門 〜障害対応・ログ解析を楽にする実践Tips〜

    アーカイブ公開中

    MIXI×ユーザベース アプリエンジニアのための「AI×SRE」入門 〜障害対応・ログ解析を楽にする実践Tips〜

    「本番で障害が起きたけど、ログの調査に時間がかかる」「パフォーマンスが遅いと言われたけど、どこから調べればいいかわからない」「原因不明のエラーにより、インフラサーバーが正しく立ち上がらず疎通がうまく行かない」——アプリケーション開発をしていると、こうした"インフラ寄りの面倒な作業"に悩まされることはありませんか? 実は今、AIエージェントを活用すれば、これらの作業を自然言語で依頼するだけで解決できるようになりつつあります。ログの集計やレポート作成、障害の原因特定、パフォーマンスの変化の可視化——特別なクエリを書かなくても、AIに聞けば答えが返ってくる時代です。 本イベントでは、MIXIの吉井氏とユーザベースの飯野氏をお招きし、ソフトウェアエンジニアがインフラ領域の"面倒な作業"をAIでどこまで減らせるかを語っていただきます。「SREじゃないから関係ない」ではなく、開発者こそ知っておきたいAI×インフラの活用術をお届けします。

    開催日:

    2026年1月21日(水)19:00~20:15

  • なぜRemix 3はReactを離れたのか -Web標準とAI時代に最適化された新アーキテクチャ

    アーカイブ公開中

    なぜRemix 3はReactを離れたのか -Web標準とAI時代に最適化された新アーキテクチャ

    2024年末、Remix 3が発表されました。Reactベースのフレームワークとして知られていたRemixが、「ReactからWeb標準へ」という大きな方向転換を発表しました。 React Router v7としてReactエコシステムに深く統合される道を選んだ一方で、Remix 3はReactから離れ、Web標準をベースとした新しいアーキテクチャへと進化しようとしています。 なぜRemixはこのタイミングでReactを離れる決断をしたのか?Web標準に回帰することで何が変わるのか?そしてAI時代において、このアーキテクチャはどのような優位性を持つのか? 本イベントでは、Remix 3の詳細な解説記事を執筆されたcoji氏をお招きし、「Reactの当たり前を相対化する」というテーマでLTをいただきます。Remix 3の技術的な変化から思想的な背景まで、深く掘り下げていきます。 👇登壇者の記事を事前にチェック coji氏 Remix 3についての解説記事 https://zenn.dev/coji/articles/remix3-introduction

    開催日:

    2026年1月14日(水)19:00~20:15

  • Ubieに聞く チケット駆動開発、AIが回す時代へ ~仕様→実装の完全自動化で見えてきたこと~

    アーカイブ公開中

    Ubieに聞く チケット駆動開発、AIが回す時代へ ~仕様→実装の完全自動化で見えてきたこと~

    Claude CodeやDevinなどのAIコーディングエージェントが登場し、「チケットを書いたらAIが実装してくれる」という開発スタイルへの期待が高まっています。 しかし、いざ導入してみると「簡単なタスクは任せられるけど、完全な自動化には程遠い」「結局人間が手直しする工数がかかる」「精度が安定しない」といった壁にぶつかっている方も多いのではないでしょうか。 本イベントでは、完全自動化に正面から向き合い、仕様策定から実装までのAI自動化を試行錯誤しているminatoya氏とshiraji氏をお招きします。 現状は「当たればラッキー」という精度でも、その"当たり"をいかに増やしていくかという視点で、ツール選定、チケットの書き方、バリデーションの入れ方など、完全自動化に近づくための実践知を共有いただきます。 minatoya氏からはAIパートナー(AIP)とUbin(自作のDevin風エージェント)を活用したフルサイクル自動化の全体像を、shiraji氏からは現場目線でのチケット駆動開発の実践と改善ポイントを共有いただきます。

    開催日:

    2025年12月23日(火)19:00~21:15

  • LayerX流 エンジニアとPMのドメイン知識の溝をなくす、AIネイティブな開発プロセス

    アーカイブ公開中

    LayerX流 エンジニアとPMのドメイン知識の溝をなくす、AIネイティブな開発プロセス

    AIツールの活用が進む中、開発現場では「エンジニアがドメイン知識を深く理解できない」「PMが仕様作成のボトルネックになっている」といった課題を聞くことがあります。 特に、「なぜこの課題があるのか、エンジニアが腹落ちできていない」「PMの仕様検討待ちで開発が進まない」――こうした声は、多くの開発現場で聞かれるのではないでしょうか。 LayerXでは、AIを活用することでこれらの課題に向き合い、エンジニアとPMの役割の壁を取り払う取り組みを進めているといいます。 そこで本イベントでは、バクラクシリーズのPMを務める加藤氏をお招きし、AIによってドメイン知識へのアクセスがどう変わったのか、PMとエンジニアがどう協働できるようになったのか、そしてCursorを用いた仕様検討の自動化など、LayerXが実践するAIネイティブな開発プロセスについて語っていただきます。 「ユーザーに使われるものを作る」文化をチーム全体で実現するためのヒントが得られる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。 👇登壇者の方の記事を事前にチェック 「全員プロダクトマネージャー」を実現する、カーソル仕様による検討の自動運転 https://speakerdeck.com/applism118/quan-yuan-purodakutomaneziya-woshi-xian-suru-cursorniyorushi-yang-jian-tao-nozi-dong-yun-zhuan

    開催日:

    2025年12月10日(水)19:00~20:00

  • 設計・実装・テスト・レビュー LayerX・サイバーエージェントに聞く AI時代の開発プロセス大公開

    アーカイブ公開中

    設計・実装・テスト・レビュー LayerX・サイバーエージェントに聞く AI時代の開発プロセス大公開

    AIコーディングエージェントの活用は進んでいるものの、コーディング以外の工程ではまだ課題を感じている方が多いのではないでしょうか。 「AIに設計やテストをどう任せればいいか悩んでいる」 「レビューがボトルネックになっていて、効率化の方法が見えてこない」といった声もよく耳にします。 実際には、実装以外の工程(設計、テスト、レビュー)でもAIを効果的に活用できる余地は大きくあります。 しかし「仕様書から適切に設計書へどう落とし込むか」「E2Eテストはどこまで人手を代替するのか」「AIレビューツールを入れたもののレビュー工数の削減にはあまり寄与していない」など、多くの現場が壁に直面しているのも事実です。 そこで本イベントでは、AI活用を第一線で行っているLayerXのan氏とサイバーエージェントのわさびーふ氏をお招きし、設計・実装・テスト・レビューという開発プロセス全体において、AIをどう活用しているのか取り組みの現在地を包み隠さず語っていただきます。 an氏からはバクラク開発における実践例を、わさびーふ氏からはサイバーエージェントでの取り組みを通じて、AI時代の開発プロセスのベストプラクティスを学べる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。

    開催日:

    2025年11月20日(木)19:00~20:00

転職に役立つノウハウ

もっと見る