Data Scientist（データサイエンティスト）

【データサイエンティスト】20億件以上の不動産ビッグデータが武器 | 「スマサテ」の根幹となる各種予測モデルの開発・実装

仕事概要

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

1. 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。
2. 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。
3. 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

必須スキル

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

1. 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。
2. 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。
3. 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

歓迎スキル

• PdMやビジネスサイドと連携し、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の上流工程経験
• 自ら構築したモデルやロジックを、APIとしてシステムに実装した経験（エンジニアリングスキル）
• Linux／RDBMSの基礎知識
• Webアプリケーションの構築・運用経験
• データベースの構築・運用経験、およびデータパイプライン構築の知見
• AWS、GCPなどのパブリッククラウドの知識・利用経験
• LLM（大規模言語モデル）や生成AIの実務における活用経験

求める人物像

• インターネットサービスやプロダクトが好きな方
• 技術、テクノロジー、ものづくりが好きな方
• 分析やレポート作成で終わらず、自らが作ったロジックをプロダクトに実装すること（手触り感）にやりがいを感じる方
• 複雑な巨大産業（不動産）のメカニズム解明や、最新のAI技術に対して、知的好奇心を持って自発的に学び続けられる方
• ユーザーの気持ちを考え誠実に対応できる方
• まわりの人との調和を大事にできる方
• 仕事の期限を意識しつつアジャイルな柔軟性もある方
• TRY&ERRORでくじけない方

応募概要

給与

想定年収：800～1500万円
【備考】
グレード1: 400〜600万円
グレード2: 600〜800万円
グレード3: 800〜1,000万円
グレード4: 1,000〜1,500万円
グレード5: 1,500万円〜
※ 上記金額には月45時間分のみなし残業代を含む
※ 提示金額は、ご経験・スキル、および前職給与を最大限考慮の上、当社規定により決定いたします。

勤務地

【オフィス】
東京都品川区上大崎3-3-1 自転車総合ビル 8F

● JR山手線目黒駅徒歩2分
● 東京メトロ南北線目黒駅徒歩1分

雇用形態

正社員

勤務体系

【勤務時間】
フレックスタイム制
● コアタイム：なし（フルフレックス）
● フレキシブルタイム：0:00〜24:00
● 1日の標準労働時間：8時間
自分のライフスタイルに合わせて始業・終業時間を自由に設定できます。

【勤務形態】
ハイブリッドワーク
● 出社日：月曜日のみ（全社ミーティング・対面コミュニケーションの日）
● リモートワーク：火～金曜日はフルリモートOK
週の始まりである月曜日にチームで顔を合わせ、それ以外の曜日は個人の生産性を最大化できるよう、自宅やオフィスなど自由な場所で働けるスタイルを採用しています。

【休日・休暇】
● 年間休日120日以上
● 完全週休2日制（土・日）
● 祝日
● 年末年始休暇
● 年次有給休暇（入社時から付与）
● 結婚休暇
● 産前産後・育児休暇

試用期間

あり（3か月）

福利厚生

● 社会保険完備（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険）
● 家賃補助月額3万円支給（会社より半径2㎞圏内に居住している場合に限る）
● 書籍購入代金補助
● リモートワーク機器補助

【環境への投資】
一流の料理人はお金を惜しまず最高の包丁を使います。これと同じようにオフィスワーカーにとっても仕事環境への投資は最も大切なことの一つだと考えています。当社ではこれらの金額に上限を設定していません。仕事で使うPCやモニター、リモート環境での生産性を高めるためのツールや機器については自由に申告してもらい、金額も特に上限を設けず購入してもらっています。