【デジタルテクノロジー戦略本部】データサイエンティスト(AIマッチング領域のテックリード)

求人カテゴリー

• AI・MLエンジニア/データサイエンティスト

給与情報

【初年度想定年収】※年2回の賞与含む 700万円～1000万円

雇用形態

正社員

募集事業

• デジタルテクノロジー戦略本部

アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。

事業部別

デジタルテクノロジー戦略本部

仕事内容

＜募集背景＞
人材紹介領域のAIマッチングにおいて、ビジネス課題の整理からモデル開発・評価・改善の一連のプロセスをリードし、プロダクト価値および事業成果の最大化を図るべく、組織体制強化に伴い募集をいたします。

＜業務詳細＞
① AIマッチング戦略・課題整理
・事業KPI・現場課題をもとにAIマッチングの課題構造を整理
・データ課題（欠損・粒度・ラベル設計）およびオペレーション課題の特定
・ユースケースの優先順位付け／ロードマップ策定

② プロジェクト推進・スクラムマスター業務
・ミッションクリティカルなAIマッチング開発における全体進行・スケジュール管理
・2週間単位のスプリント（スクラム開発）の運営、バックログ管理、ブロッカーの排除
・関係部署（事業部門・企画・開発）との要件整理・合意形成

③ モデル設計・改善
・マッチングアルゴリズム（推薦・ランキング）の設計
・特徴量設計（タグ設計・行動ログ活用・スキル構造化）
・モデル精度向上・性能改善（精度／カバレッジ／ビジネスKPI）

④ 評価・KPI設計
・オフライン・オンライン評価指標の設計（recall@k、CTR、CVR 等）
・A/Bテスト設計・効果検証
・KPIモニタリング環境の構築・改善サイクルの確立

⑤ 技術リード・メンバーの壁打ち相手
・DS/MLエンジニアの技術的なディスカッションパートナー（壁打ち相手）としての課題解決サポート
・マッチングアルゴリズム（推薦・ランキング）の設計レビュー・方向性のアドバイス
・モデル精度（精度／カバレッジ）とビジネスKPIのトレードオフにおける意思決定支援

課題の整理や進捗管理、メンバーとの壁打ちを中心に「案件の旗振り役」をお任せいたします。
本ポジションはご自身での実装（コーディング）に軸足を置くのではなく、2週間スプリントのスクラム推進（アルゴリズム選定や優先順位付けなどの判断）や上流の意思決定を担いながら、必要に応じて実装や分析にも関与し、チーム全体の成果最大化を推進していただきます。

＜チームのミッション（目指している方向性）＞
当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社（顧客・利用者）が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。
そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。

＜ポジションの魅力・やりがい＞
・事業のコア（売上や主要KPI）に直結するミッションクリティカルな「AIマッチング」という
事業インパクトが非常に大きい領域における中核ポジション
・モデル改善だけでなく、KPI設計・業務設計・ロードマップ策定まで関与可能
・上流（戦略・課題整理）〜下流（評価・改善）まで一貫してリードできる環境

＜組織について＞
配属先のAIソリューション部は30名弱の人数で構成されており、新卒／中途問わずエンジニアが在籍しています。4課体制となっており、AIビジネス企画部や各サービスを担当している事業部と密に連携を取りながら業務を行うため、コミュニケーションが活発な組織です。

求める人材

＜必須のご経験・スキル＞
・レコメンド／検索／マッチングモデルの開発・運用経験、またはそれに準ずる技術的な深い理解
・スクラム（アジャイル）開発環境におけるプロジェクト推進、またはチームリードの経験
・データサイエンティストやMLエンジニアと円滑にディスカッションできる、
機械学習モデル開発の深い理解
・ビジネス課題からデータ分析・モデル設計へ落とし込む能力

＜あると活かせるご経験・スキル・マインド＞
・ステークホルダーとの合意形成・コミュニケーション能力
・スクラムマスターの経験、または関連資格
・大規模、かつミッションクリティカルなシステムにおけるAI導入・運用経験
・LGBM / Factorization Machine / Deep Learningなどの技術トレンドに対する高いアンテナ
・A/Bテスト・オンライン評価の実務経験
・KPI設計およびプロダクトグロース経験
・クラウド環境（GCP/AWS）での開発経験

勤務地詳細

• 事業所のご案内

勤務地

新宿オフィス（ミライナタワー）