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データサイエンティスト
32.1〜40.2万円/月
※ 月給提示。年額は賞与を含まないため算出していません
- 勤務地
- 大阪府大阪市北区
- 休日
- 年間休日120日完全週休2日
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
データサイエンスを活用し、ユーザーの利便性向上および業務プロセスの最適化を担うデータサイエンティストの募集です。商品検索・商品推薦・サプライチェーン・マーケティング・プライシングなど幅広い分野の案件に関わり、検索・レコメンドシステムやAIエージェントの研究開発、需要予測による在庫最適化、ビジネス課題の発見・解決などを行います。
この求人に応募
応募資格
必須
- 以下の領域のいずれかにおいての研究開発経験
- 情報検索 / 情報推薦 / 自然言語処理 / 統計・機械学習 / 数理最適化 / 物理学 / 数学の領域において、アルゴリズム・モデルの設計と開発の経験
- 生成AIのご経験をお持ちの方を特に歓迎します
- ◎生成AIの利活用経験(LLMを用いたプロダクト開発・PoCの推進経験など)
- ◎AIエージェントの設計・開発経験(ツール連携、ワークフロー自動化、対話エージェントなど)
- ◎高度なLLMの利活用・チューニング経験
- プロンプト設計・評価・改善の経験
- RAG等を用いた社内外データとの連携・検索基盤構築の経験
- モデル選定・パフォーマンスチューニングの経験
- LLMのチューニング(ファインチューニング、LoRA 等)を通じた精度・運用性の向上経験
- 博士後期課程を修了・修了見込みまたは中退者であり、2027年4月より勤務できる方
- ポストドクターの方で2027年4月より勤務できる方
- ※正社員として職歴のある方は対象外とさせて頂いております
歓迎
- データ分析に基づく思考力・問題解決力・意思決定力
- データサイエンス領域の専門知識を活用して、課題解決を実行した経験
求める人物像
- アカデミアで培った知見やスキルを、データとテクノロジーを武器にした実ビジネスの現場で試してみたい方
使用ツール
募集要項最終確認 10/29
- 職種
- データサイエンティスト
- 雇用形態
- 正社員契約期間の定めなし
- 採用区分
- 2027新卒採用2027年4月より勤務できる方
- 給与
- 32.1〜40.2万円/月
- 給与の詳細
- 月給 320,500円〜 月給制:320,500円~401,700円+ 賞与(夏、冬) ※お持ちのスキル・専門性に応じ決定します ※年収例:入社2年目の月給334,500円、年収5,924,194円 ※年収には住宅手当・想定残業代10時間分を含んだ場合 諸手当:自己研鑽手当(月額5,000円)、交通費全額支給、時間外労働手当、住宅手当(適用条件有)、在宅勤務手当(光熱費・通信費)
- 手当
- 自己研鑽手当月額5,000円交通費時間外労働手当住宅手当在宅勤務手当
- 勤務地
- 530-0001 大阪市北区梅田三丁目2番2号 JPタワー大阪22階 【本社】107-6405 東京都港区赤坂2-17-22 赤坂トラストタワー5F 【東京オフィス】
- 転勤
- 会社の定める就業場所(会社が在宅勤務を認める場合は、在宅勤務を行う場所を含む。)
- 働き方
- 記載なし
- 勤務時間
- 9:00 - 18:00 ※育児・介護・不妊治療・病気/怪我による治療目的でのフレックス制度、時差出社制度など、ライフステージに応じて柔軟な働き方が可能です
- 年間休日
- 120日
- 休日・休暇
- 年間休日120日(完全週休2日制、土日祝)年末年始休暇有給休暇慶弔休暇誕生日休暇産前産後・育児・介護休暇キャリアデザイン休職
- 福利厚生
- 社宅制度懇親会費用支給私服勤務OK福利厚生法人サービス無料ドリンクサービス1on1制度語学研修(英語、中国語)勉強会や学会参加社内テックカンファレンスキャリアデザイン休職※育児・介護・不妊治療・病気/怪我による治療目的でのフレックス制度、時差出社制度など、ライフステージに応じて柔軟な働き方が可能です
- 社会保険
- 各種社会保険完備
- 業務の変更の範囲
- 会社の定める業務全般
- 就業場所の変更の範囲
- 会社の定める就業場所(会社が在宅勤務を認める場合は、在宅勤務を行う場所を含む。)
- 学歴
- 大学院修了以上
- 選考の流れ
- 1.書類選考2.SPI + Coding test※受験結果による合否の判定はありません。結果は1次面接の参考とさせていただきます3.面接複数回(通常3回)4.オファー※一部変更される可能性がございます。※選考は現時点では一次・二次はオンライン、最終面接は来社もしくはオンラインにて実施させていただく予定です
- 掲載日
- 2026/09/09 01:49(50日前)
- 最終確認
- 2026/10/29 02:31(今日)
仕事内容
MonotaROのデータサイエンス部門の特徴
- 単なるECではない、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」があります
- ◎大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境
- 商品点数2400万、ユーザー数1000万を超える、豊富なデータアセット
- EC、物流(在庫管理や配送)やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有
- 「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用が可能
- ◎事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる
- データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い
- 検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることが可能
- データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える
- ◎生成AIを活用したビジネス価値の創出
- LLM、生成AIを活用し、商品情報整備や顧客サポートの業務におけるAIエージェントの開発を推進
- VertexAIやVoyageAI、Geminiを検索や推薦分野、データ分析等の実務に活用
- 保有する1次データ、業界特有の業務知識をAIに掛け合わせ、ビジネス価値創出に取り組んでいる
- ※生成AI利活用、AIエージェント開発、高度なLLMの利活用・チューニング経験をお持ちの方の採用を、優先的に検討します。
- ◎事業貢献性が非常に高いポジション
- 高度なパーソナライゼーションを実現することで、競争優位性を高めることができる
- 課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい
- 1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある
主な役割
- データサイエンスを適用、活用することにより、ユーザーの利便性向上および当社の業務プロセスを最適化することがミッションです。商品検索・商品推薦・サプライチェーン・マーケティング・プライシング・サイト企画/開発支援を中心に、幅広い分野の案件に関わることが可能です
業務内容の例
- ◎商品検索・レコメンドシステムの研究開発
- ◎AIエージェントシステムの研究開発
- ◎データを用いたパーソナライズドマーケティングの高度化
- ◎需要予測による在庫最適化
- ◎倉庫のオペレーション最適化
- ◎プライシングロジックの開発
- ◎データ分析によるビジネス課題の発見・解決など
なぜ博士課程経験者を募集するのか
- MonotaROでは、博士課程で培われた高度な専門性と研究遂行力が、事業成長に大きく貢献すると考えています。これまでに入社した博士課程経験者の多くは、研究を通じて身につけた以下のような力を活かし、早期から大きな成果を上げています
- ◎課題発見・定式化力(曖昧な状況から本質的な問題を見抜く力)
- ◎分析・検証力(データや仮説に基づき、筋の良い打ち手を素早く検証する力)
- ◎手法開発力(既存の枠組みにとらわれず、新しい解決策を設計する力)
- ◎やり切る力(長期にわたる研究で培われた粘り強さと自走力)
- 博士課程経験者は、入社後の成長スピードも速く、短期間で高いレベルの成果を出すことで、報酬水準もそれに見合う形で早期に引き上げられていく傾向があります
- 現在、当社には8名の博士課程経験者が在籍しており、それぞれが専門性を活かしながら、事業インパクトの大きなプロジェクトをリードしています
- MonotaROは、アカデミアで培った知見やスキルを、データとテクノロジーを武器にした実ビジネスの現場で試してみたい方を歓迎します
この求人は、株式会社MonotaROの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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