データサイエンティスト・機械学習エンジニア

募集背景

1. 1生成AIの登場が産業構造や働き方を変える中、既存事業の成長を生成AIで加速・高度化させ、新たな価値創出に全社で取り組んでいる。
2. 2プロダクトマネジメント室のGenAI Enablementチームが、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・自動化までを担う。
3. 3事業の急成長に伴いAIで解くべき課題が増え続けており、チームの実行力を引き上げるためデータサイエンティスト・機械学習エンジニアを募集する。

Mission

1. 1データと生成AIを武器に自ら変化を生み出し、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す。
2. 2ファインディ全体のAI活用を一段引き上げ、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する。

具体的な業務内容

1. 1事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討を行う。
2. 2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・効果検証を行う。
3. 3Docker化やクラウド環境へのモデルリリース、運用設計、要件定義やCI/CDの構築、運用改善を行う。
4. 4リリース後のモデル評価・精度改善に向けた検討と実装を行う。
5. 5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し、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・実行を行う。
6. 6社内勉強会やコミュニティイベントの企画・リードを通じて技術文化の醸成を行う。

キャリアパス

1. 1MLOps/LLMOpsやクラウドインフラ、アーキテクチャ設計などデータサイエンス以外の幅広い知識・スキルを身につけるチャンスがある。
2. 2経営陣やPdMと近い距離で動くため、プロジェクトの優先順位やロードマップに深く関わり、データを活用した意思決定を実践できる。
3. 3エキスパートとして専門性を究める道と、将来的にチームリーダーや部門責任者を目指す道の双方が開かれている。

ポジションの魅力（得られる経験）

1. 1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る。
2. 2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くやりがいがあり、経営層やビジネスサイドとの距離も近い。
3. 3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る。
4. 4「エンジニア個人と開発組織」「キャリア」「テックイベントの動向」など、ファインディの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ける。

開発環境

1. 1開発言語：Python
2. 2フレームワーク：PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Flask
3. 3インフラ・ミドルウェア：AWS, Google Cloud, MySQL, Redis, Docker, ElasticCloud
4. 4CI/CD：GitHub Actions
5. 5ツール：Jupyter, BigQuery, Google Data Studio, Vertex AI, Datadog, GitHub, Slack
6. 6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

応募資格（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

歓迎する経験

• 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

待遇・福利厚生

• 社会保険完備
• 社員研修制度
• 通勤費（上限あり）

求めるスキル・経験