Data Scientist

主な業務内容

1. 1不動産に関する各種予測モデル（賃料査定、適正価格、利回りなど）の設計・開発
2. 2画像データやOCRを活用した、物件の画像認識・分類アルゴリズムの開発（リノベーション物件の判定等）
3. 3PdMと連携し、抽象的なビジネス課題をデータで解決可能なロジックへと落とし込む要件定義
4. 4プロダクトに組み込むための、予測結果を返すAPIの開発・実装
5. 5予測精度の継続的なモニタリング、モデルの高速化とチューニング
6. 6不動産データを元にした市場のメカニズム解明、傾向分析、機会分析
7. 7（ご希望や意欲に応じて）データ収集・整形プログラムの設計や、データ基盤アーキテクチャの選定などデータエンジニアリング領域の兼務

開発スタイル

1. 1解決すべき事業課題や顧客ニーズに対し、PdMと連携してAIの活用アプローチを検討・要件定義する
2. 2担当メンバーが主体的にモデルの設計・学習・検証（PoC）を行い、有効性が確認できればプロダクトへの実装からプルリクエストまでを担当する
3. 3他メンバーがレビュー・動作確認を経て、本番環境へリリースし、継続的な精度モニタリングを行う
4. 4顧客志向のAI開発：最新技術を使うこと自体を目的とせず、顧客にどう使われビジネス価値を生むかにこだわる
5. 5部署間の壁がないフラットな組織：データエンジニア、データサイエンティスト、バックエンドエンジニアがシームレスに連携

開発環境

1. 1開発言語：Python, SQL, TypeScript / JavaScript
2. 2機械学習 / 生成AI：PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers, pandas, NumPy
3. 3API / アプリケーション：FastAPI
4. 4OS：Linux
5. 5DB：MySQL, ClickHouse
6. 6インフラ：AWS, GCP
7. 7テスト：pytest
8. 8CI / CD：CircleCI, GitHub Actions
9. 9ソースコード管理：GitHub
10. 10実験 / 開発環境：Docker, Jupyter Notebook, Google Colab

最近の技術的取り組み事例

1. 1LLMを活用したアノテーションの効率化
2. 2視覚言語事前学習モデルのファインチューニングによる物件画像の分類
3. 3画像セグメンテーション等による内装Before/Afterのシミュレーション
4. 4因果推論による賃料への設備寄与度の推定

今後計画している技術的取り組み事例

1. 1生成AI時代に向けた、機械学習モデルの安定稼働と継続的デリバリーを実現する「MLOps/LLMOps」の本格的な立ち上げ
2. 2LLMを活用した、HTML等の非構造化データからの情報抽出（データ生成機能）およびデータテストの効率化
3. 3オープンソースモデル等のファインチューニング（追加学習）による、不動産ドメインに特化した独自モデルの開発と実装

本ポジションの魅力とやりがい

1. 1自ら構築したロジックを実際のSaaSプロダクトに組み込むところまで一気通貫で入り込め、データサイエンティストとしてのエンジニアリングスキルや対応領域を大幅に拡張できる
2. 220億件以上のデータと最新のAI技術を用いて、誰も正解を知らない不動産市場の仕組みを解き明かす面白さがある
3. 3PdMや経営陣と連携し、会社の中長期的なプロダクト戦略の根幹に関わる将来予測や新規機能のロジックを先んじて実行できる
4. 4上場を目指さない経営方針のもと、短期的な売上や社内外の調整業務に縛られず、顧客への価値提供に集中できる
5. 5業務時間の20%を新技術の検証に充てられる制度や、好きなPC・AIツールを上限なく導入できる環境が整っている

キャリアパス例

1. 1Data PdM / 新規事業責任者：データやAIをコアバリューとした新たなSaaSプロダクトの企画・立ち上げをビジネスサイドから牽引する
2. 2CDO / データ統括：全社のデータ戦略の策定やデータサイエンスチームの組織構築を担う
3. 3Machine Learning Engineer / AIスペシャリスト：最新技術のR&Dをリードしつつ、複雑なアルゴリズムを安定的にプロダクトに統合し、テックリードとして開発組織を牽引する

応募資格（必須）

• アルゴリズム／各種予測モデルの開発経験
• Pythonを用いた分析・モデル作成
• 可視化の実務経験
• 画像データ（画像認識・分類等）、OCR、または機械学習などを用いたAIモデルの開発経験

歓迎する経験

• PdMやビジネスサイドと連携し、ビジネス課題をデータで解決可能なロジックへと落とし込む要件定義の上流工程経験
• 自ら構築したモデルやロジックを、APIとしてシステムに実装した経験（エンジニアリングスキル）
• Linux／RDBMSの基礎知識
• Webアプリケーションの構築・運用経験
• データベースの構築・運用経験、およびデータパイプライン構築の知見
• AWS、GCPなどのパブリッククラウドの知識・利用経験
• LLM（大規模言語モデル）や生成AIの実務における活用経験

待遇・福利厚生

• 国民の祝日
• 完全週休2日制
• 年末年始休暇
• 年間休日120日以上
• 慶弔休暇
• 社会保険完備

求めるスキル・経験