データサイエンティスト／リクルーティングプロダクト本部

募集背景 AIグループは、これまで、当社の複数のプロダクトで日々蓄積される利用者のレジュメや求人票、行動履歴などの様々なデータを分析、課題発見し、レコメンドや生成AIなどに関するアプリケーションを開発をすることで、プロダクトのポテンシャルを最大限に引き出す役割を担っています。 一方で、これらのプロダクトでは事業の急成長に伴い、利用者の増加が続いています。 それにより、ユーザーニーズ・ビジネス課題が量的にも質的にも拡大しており、日々多様な課題への対応が求められるようになりました。

このような状況を踏まえ、AIグループでは、サービスが抱える様々な課題をデータをもとに正しく把握し、解決策を定め、具体的なロジック実装までを担える人材を強化する必要性が以前にも増して高まっています。 そのため、課題の把握からロジック実装まで一貫して実施した経験が豊富なデータサイエンティストを募集します。 事業・組織紹介 当社AIグループは、複数のデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、MLOpsエンジニアで構成されており、現場の課題・ニーズのヒアリングから、プロトタイプ開発、本番環境用のコード開発、デプロイ、運用まで一貫して実施している組織です。

機械学習エンジニアとデータサイエンティストは、1人または数名のチームを組成し、プロジェクト形式で現場ヒアリング、課題理解、要件定義、プロトタイプ開発、本番環境用のコード開発、Dockerイメージ作成までを担当します。 MLOpsエンジニアは、AIグループの機械学習エンジニアやデータサイエンティストのニーズに基づき、複数のクラウドにまたがるAIシステムの設計と実装、デプロイ、継続的インテグレーションを行います。 業務紹介 ・現場のヒアリング・問題の理解・課題発見 実データを用いたEDAと、そこから考えられる仮説に基づき現場担当者とディスカッションを繰り返し、解くべき課題を整理します。

・効果試算 課題解決が実現した場合のビジネスインパクトを計測するためのKPIを設計し、その計測方法を設計します。 ・プロトタイプ開発 課題解決のためのアルゴリズムを検討、精度検証を行うことで実行可能性を検証します。 ・ロジック実装 機械学習エンジニアと協力し、本番環境での利用に耐えうるコードの実装を行います。

開発環境 [プログラミング言語] Python, SQL [データ分析] Jupyter Notebook, BigQuery [クラウド] AWS, Google Cloud, Azure [タスク管理] GitHub [ソースコード管理] GitHub [IDE] Visual Studio Code [AI] GitHub Copilot, Gemini [コラボレーション] Confluence, Scrapbox, Miro, Slack, Google Workspace 応募資格

必須

• 現場課題のヒアリングからデータ分析、課題解決のためのアルゴリズム構築の経験(3年以上)
• Pythonによる機械学習ロジック実装経験(3年以上)
• レコメンデーションモデルまたは言語モデルに関する理解があり、分析経験があること
• 修士以上の学位があり、大学院にて機械学習/統計/数理最適化に関わる研究の経験があること。または、これらに類する業務経験があること
• 日本語での円滑な会話およびテキストでのコミュニケーション能力

歓迎

• 複数の業種の実データに対する分析経験
• 複数のエンジニアをリードし、かつ、事業側との要求を理解しプロジェクトを推進した経験
• C++による機械学習ロジック実装経験
• Kaggleでの実績や技術ブログでの情報発信があること
• 知的好奇心が旺盛であること 求める人物像
• ビズリーチ社のビジョン「『キャリアインフラ』になる」、ミッション「すべての人が「自分の可能性」を信じられる社会をつくる」に共感いただける方
• お客様に価値を届けるために、何ができるのかを思考できる方
• チームで働くことを大切にされる方
• 高い目標を達成していくことにやりがいを感じ、その過程における困難を楽しめる方
• 最新の技術などへのキャッチアップを貪欲に行う、学習意欲の高い方
• お客様の声を真摯に受け止め、プロダクトの改善に取り組める方 参照 Visional Engineering_Blog Visional Designer Blog Visionalグループの企業ブログ「All Visional」