データサイエンティスト_GenAI Enablement

必須

• PythonやSQLを用いた分析・モデル実装経験
• 機械学習・統計学の基礎知識
• Git/GitHubを用いたチーム開発の知識・スキル
• LLMや生成AIなどの先端技術への興味・PoC経験

歓迎

• LLMを活用した本番サービス運用経験
• AWSやGCPなどクラウド環境でのインフラ設計・運用経験
• MLOps/LLMOpsやCI/CDパイプライン構築の知見
• アプリケーションエンジニア、ソフトウェアエンジニアとしての開発経験
• HR Tech／開発生産性／SaaSなど、当社が扱う事業ドメインへの関心・知見

求める人物像

• ユーザー価値・事業価値を最優先に考え、技術を手段として活用できる方
• 最新技術への好奇心が強く、学習やPoCを楽しめる方
• ビジネスサイドや他部門と積極的に連携し、チームの成果を最大化できる方
• 自ら課題を見つけて取り組み、スピード感をもって実行できる方
• ファインディのビジョン&バリューに共感できる方

使用ツール

募集背景

• 生成AIの登場は、プロダクト開発にとどまらず、産業構造やビジネスモデル、人々の働き方そのものを大きく変えるパラダイムシフトをもたらしています。 私たちファインディも、既存事業の成長を生成AIで加速・高度化させながら、生成AIを起点とした新しい価値創出に全社で取り組んでいます。
• そして、その推進役を担うのが、プロダクトマネジメント室のGenAI Enablementチームです。 各事業におけるデータ・AI活用テーマの発掘から、機械学習・LLMを活用したPoC、本番運用、社内業務の効率化・自動化まで、AIを「事業成果」に変える役割を担っています。
• 事業の急成長に伴い、AIで解くべき課題は増え続けています。 事業全体のAI活用をさらに加速させ、イネーブリング活動を含めて取り組みの幅を広げていくため、今回、チームの実行力を一段引き上げる仲間として、自ら手を動かしながらデータと生成AIで価値を生み出していけるデータサイエンティスト・機械学習エンジニアを募集します。

Mission

• 生成AIの登場は、プロダクト開発のあり方から人々の働き方までを、根本から変えるパラダイムシフトをもたらしています。 私たちはこの変化に「対応」するのではなく、データと生成AIを武器に自ら変化を生み出していく存在でありたいと考えています。 このポジションは、事業・ユーザーの課題に深く向き合い、機械学習・LLMを活用した課題解決を通じて価値を生み出しながら、ファインディ全体のAI活用を一段引き上げていく役割を担います。 最先端技術を手段として使いこなし、「技術立国日本を取り戻す」挑戦を現場の最前線から推進していくことをミッションとします。

具体的な業務内容

• 1. データ分析・課題解決
• 事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討
• 2. 機械学習・生成AIを活用した課題解決
• 機械学習モデルや生成AI（LLM）を活用した課題解決施策の企画・PoC・効果検証
• 求人票テキストやユーザー行動ログをもとにした推薦システム/MLモデルの構築・改善
• 求人検索・プロフィール作成を支援するMCPサーバーや、RAGを活用したチャットボットの構築
• 開発生産性プラットフォーム「Findy Team+」の豊富な開発組織データをもとにしたスコアリングの構築・改善
• 構築したモデル・システムの本番リリースと運用改善（クラウド環境へのデプロイ、CI/CD、リリース後の評価・精度改善）
• 新規事業のPoC・開発・実行・リリース
• 3. ビジネスサイドとの連携・社内AI活用推進
• ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与
• 生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行
• 課題ヒアリングによる課題形成とその解決策の提案・実行・リリース
• 4. 技術文化の醸成
• 社内勉強会やコミュニティイベントの企画・リード
• ※業務の変更の範囲：会社の定める全ての業務

ポジションの魅力（得られる経験）

• 1. ファインディならではの独自データを扱える
• 約26.7万人のエンジニアのキャリア・スキルデータ、開発組織の生産性データ、テックイベントの動向など、複数事業を通じてしか得られない独自性の高いデータを活用し、LLMやプロダクトの価値を高めていくことができます。
• 2. 課題設定から関われ、事業成果にダイレクトに貢献できる
• 決められた仕様を実装するのではなく、「どの課題をデータ・AIで解くべきか」という課題設定から企画・PoC・効果検証まで一気通貫で関われます。自分が手がけた分析やアルゴリズムがリアルタイムで事業成長に結びつき、経営層やビジネスサイドとの距離も近い環境です。
• 3. 幅広い業務範囲を経験しながら専門性を確立できる
• モデル構築・PoCはもちろん、MLOps/LLMOpsやクラウドでの運用設計にも携われるため、広く技術をカバーしつつ自分の得意分野を深められます。
• 4. 外部知見を活かせる学びの環境
• 社内外のコミュニティや勉強会に積極的に参加できる環境があり、常に新しいナレッジやトレンドをキャッチアップしながら成長できます。

開発環境

• 開発言語：Python
• フレームワーク：PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Flask
• インフラ・ミドルウェア：AWS, Google Cloud, MySQL, Redis, Docker, ElasticCloud
• CI/CD：GitHub Actions
• ツール：Jupyter, BigQuery, Google Data Studio, Vertex AI, Datadog, GitHub, Slack
• 生成AI関連ツール・フレームワーク：ChatGPT, Claude, Gemini, Dify, Devin, AWS Bedrock, cohere, Scribe, Cline, Cursor, Notion AI, NotebookLM,LangChain, Pydantic AI