IoT・AI・データマネジメント／WEB（デジタル・メディア・ゲーム）の求人・転職情報
16件中の1〜16件を表示
非公開
仕事内容
グループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、
技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。その中にAI研究開発室があり、
データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、
実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。
◆アドテク(Adtech)のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、
広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います
◆アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、
データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます
◆その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します
技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。その中にAI研究開発室があり、
データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、
実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。
◆アドテク(Adtech)のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、
広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います
◆アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、
データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます
◆その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します
求める経験 / スキル
必須スキル/経験】
・実際にプロダクトもしくは研究で機械学習/深層学習を活用して実績を出した経験がある
・情報系の知識やスキルがあり、データサイエンティストで求められているスキル（統計解析、機械学習など）を一通り身に着けている、もしくは一つの特化した強みを持つ
・Pythonの利用経験
【歓迎するスキル】
・博士号を取得している
・コンサルタントまたは事業部門の経験がある
・実際にプロダクトもしくは研究で機械学習/深層学習を活用して実績を出した経験がある
・情報系の知識やスキルがあり、データサイエンティストで求められているスキル（統計解析、機械学習など）を一通り身に着けている、もしくは一つの特化した強みを持つ
・Pythonの利用経験
【歓迎するスキル】
・博士号を取得している
・コンサルタントまたは事業部門の経験がある
勤務地
東京都
想定年収
710 万円 ~ 1,200 万円
株式会社ケアネット
仕事内容
【業務内容】
HCC社では、現状主に製薬企業クライアントのお引き合いに応じて、医療経済分析、医薬品マーケティング戦略、電子カルテデータなどの医療ビックデータ(RWD)解析によるレポーティング、論文執筆、HTAなどの幅広い業務を行っています。今回募集する方には、データサイエンティスト・マーケティングコンサルタントとしてクライアントワーク、プロジェクトリード、コンサルティング業務および解析実務や論文執筆実務を担って頂きたいと考えております。
業務内容が幅広いため、全てのご経験がなくとも構いませんが、最終的にはアカデミアへの論文発表という形でアウトプットすることが多いため、研究経験、論文執筆経験を必須とさせていただいたうえで、ご専門に合わせて業務範囲を順次拡大して頂きたいと考えています。
HCC社では、現状主に製薬企業クライアントのお引き合いに応じて、医療経済分析、医薬品マーケティング戦略、電子カルテデータなどの医療ビックデータ(RWD)解析によるレポーティング、論文執筆、HTAなどの幅広い業務を行っています。今回募集する方には、データサイエンティスト・マーケティングコンサルタントとしてクライアントワーク、プロジェクトリード、コンサルティング業務および解析実務や論文執筆実務を担って頂きたいと考えております。
業務内容が幅広いため、全てのご経験がなくとも構いませんが、最終的にはアカデミアへの論文発表という形でアウトプットすることが多いため、研究経験、論文執筆経験を必須とさせていただいたうえで、ご専門に合わせて業務範囲を順次拡大して頂きたいと考えています。
求める経験 / スキル
【必須】
■理学、工学、医学、薬学、統計学等の領域における査読付き論文1報以上（著者順位不問）
■製薬企業、医療機関、医療系の大学等の研究期間での勤務経験あり、あるいはこれら企業あるいは機関を直接の顧客とした業務経験あり
■日本語でのビジネスコミュニケーションが可能
【尚可】
■R、Python等を用いた統計・科学技術計算の経験
■データサイエンス・ビジネスコンサルタントの経験
■クライアントワーク、医薬品関連のプロジェクト参画経験
■アンケートデータ（QOLデータなど）、医科レセプト、電子カルテを含むリアルワールドデータの解析経験。
【求める人物像】
■「サイエンス」の発想と素養を持っていること
■クライアントワーク、クライアントとのディスカッションが出来ること
■医師、学者等と対等に議論ができる論理性を持っていること
■問題や課題を自ら進んで解決する姿勢を持っていること。
■自分自身で時間管理、課題管理ができること。
■向上心があること。
■社会人としての応対マナーが身についていること。
【今後のキャリアパスについて】
まずはデータサイエンティストとして、学術論文の整理、研究計画書の策定、医療ビッグデータの解析、学術論文の執筆に取り組んで頂きたいと考えていります。また、コンサルタントとして自ら顧客を開拓して頂くことも出来ますし、よりアカデミア寄りに学者を目指して研究論文を執筆頂くことも可能です。また、ビジネス側のキャリアとしてシニアコンサルタントなどのキャリアを目指して頂くことも可能です。
■理学、工学、医学、薬学、統計学等の領域における査読付き論文1報以上（著者順位不問）
■製薬企業、医療機関、医療系の大学等の研究期間での勤務経験あり、あるいはこれら企業あるいは機関を直接の顧客とした業務経験あり
■日本語でのビジネスコミュニケーションが可能
【尚可】
■R、Python等を用いた統計・科学技術計算の経験
■データサイエンス・ビジネスコンサルタントの経験
■クライアントワーク、医薬品関連のプロジェクト参画経験
■アンケートデータ（QOLデータなど）、医科レセプト、電子カルテを含むリアルワールドデータの解析経験。
【求める人物像】
■「サイエンス」の発想と素養を持っていること
■クライアントワーク、クライアントとのディスカッションが出来ること
■医師、学者等と対等に議論ができる論理性を持っていること
■問題や課題を自ら進んで解決する姿勢を持っていること。
■自分自身で時間管理、課題管理ができること。
■向上心があること。
■社会人としての応対マナーが身についていること。
【今後のキャリアパスについて】
まずはデータサイエンティストとして、学術論文の整理、研究計画書の策定、医療ビッグデータの解析、学術論文の執筆に取り組んで頂きたいと考えていります。また、コンサルタントとして自ら顧客を開拓して頂くことも出来ますし、よりアカデミア寄りに学者を目指して研究論文を執筆頂くことも可能です。また、ビジネス側のキャリアとしてシニアコンサルタントなどのキャリアを目指して頂くことも可能です。
従業員数
201名
（※連結従業員数：432名 （2025年1月末時点））
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 800 万円
従業員数
201名
（※連結従業員数：432名 （2025年1月末時点））
仕事内容
■業務内容
本ポジションは、倉庫オペレーションにおける特定領域（工程/品質/在庫/返品/鑑定等）のSubject Matter Expert（SME）として、現場の事実とデータに基づき、原因特定から改善施策の実装・定着までを担います。
メルカリの倉庫において、3PLと協働しながら庫内の遅延やトラブルによる「お客さまの涙」をゼロにし、「このサービスがあるから、次もメルカリを使いたい」というリピート意欲を醸成します。
▪倉庫内オペレーションの運用・改善推進（Safety / Quality / Delivery / Cost / Productivity）
・入荷・保管・出荷・返品・検品/鑑定等の庫内プロセスにおける、安定稼働の維持とボトルネック解消
・KPIモニタリング（処理能力、生産性、誤出荷率、損傷率、在庫差異、SLA達成 等）と、課題の切り分け・優先順位付け・改善実行
・ピーク（キャンペーン、季節変動等）に向けた現場準備（手順整備、資材、教育、例外処理）と立ち上げ支援
▪3PLとの協働による改善の実装・定着（現場が動く状態を作る）
・3PL現場責任者/リーダーと連携し、品質・納期・生産性の課題を事実ベースで特定→対策→定着まで推進
・改善施策の現場実装（作業標準、教育、監査、レイアウト/導線変更、例外処理ルール整備等）
・効果検証（施策前後の指標比較、現場観察、再発有無）と、次アクションの設計
▪インシデント対応・再発防止（一次対応＋恒久対策の実装）
・誤出荷、紛失、損傷、在庫差異、庫内停滞、システム起因の停滞等の初動対応（影響範囲特定、暫定対策、事実収集）
・根本原因分析（5Why、因果分解 等）と、再発防止策の現場実装・定着（SOP/教育/監査に落とす）
・CS/関連部門への事実共有（補償判断に必要な証跡・ログ・現場情報の整理）
▪標準化（SOP/教育/監査）を“使われる形”にする
・SOP、品質基準、教育資料、監査観点を整備し、3PL含め現場で回る形に落とし込む（属人化排除）
・工程・導線・レイアウト改善、作業標準時間の整備、ラインバランシング等の改善実務（Lean/IE歓迎）
・新サービス/施策導入時の現場展開（運用切替、教育、初期不良の潰し込み）
▪WMS等のシステム活用と現場運用の接続（開発はしない／運用を壊さない）
・WMS等を前提とした現場運用（例外処理、データ品質、運用ルール）の整備と安定稼働支援
・機能追加/改修に伴う現場影響の整理、UAT支援、運用切替、教育の実行
※プロダクト開発のリードは含まないが、現場視点での要件整理・受け入れ・定着は担います
■ユニークなチャレンジ
多様なステークホルダーのハブ：倉庫、CS、システム、外部ベンダー（3PL）をまたぎ、現場の事実を基に論点を整理し、合意と実行に落とす調整力が求められます。
メルカリならではの物流要件：「真贋鑑定」「CtoC特有の返品フロー」「越境サービス」など、例外処理が多いオペレーションを、運用吸収ではなく仕組みとして安定化させます。
事業インパクトの大きさ：庫内品質・生産性の改善は、お客さま体験とコスト効率に直結します。現場の一手が事業の背骨に影響します。
■組織・チームのミッション
メルカリのロジスティクスチームは、マーケットプレイス上の「モノの移動」における摩擦をなくし、すべてのお客様へ安心・安全かつ最も手軽な体験を提供することをミッションとしています。
私たちは、テクノロジーと物理的な物流ネットワークを融合させることで、配送（First Mile/Last Mile）、倉庫運用（Fulfillment）、越境流通などのサプライチェーン全体を最適化し、メルカリの事業成長と循環型社会の実現を支える物流プラットフォームを構築します。
本ポジションでは、この物流エコシステムの中で倉庫内オペレーションの品質・生産性・安全・納期の水準を引き上げ、取引成立後の体験を最も安心なものにすることで、世界中のお客さまが信じて任せられるマーケットプレイスのインフラになることを目指します。
■メルカリグループについて
あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる
「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。
テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。
【Logisticsチーム】
現在こちらのチームは5つの組織に分かれています。
▪Field Operation
▪Operating Model Design & Launch
▪Demand Planning
▪Crossborder Logi Planning
▪Operation Tech
本ポジションは、倉庫オペレーションにおける特定領域（工程/品質/在庫/返品/鑑定等）のSubject Matter Expert（SME）として、現場の事実とデータに基づき、原因特定から改善施策の実装・定着までを担います。
メルカリの倉庫において、3PLと協働しながら庫内の遅延やトラブルによる「お客さまの涙」をゼロにし、「このサービスがあるから、次もメルカリを使いたい」というリピート意欲を醸成します。
▪倉庫内オペレーションの運用・改善推進（Safety / Quality / Delivery / Cost / Productivity）
・入荷・保管・出荷・返品・検品/鑑定等の庫内プロセスにおける、安定稼働の維持とボトルネック解消
・KPIモニタリング（処理能力、生産性、誤出荷率、損傷率、在庫差異、SLA達成 等）と、課題の切り分け・優先順位付け・改善実行
・ピーク（キャンペーン、季節変動等）に向けた現場準備（手順整備、資材、教育、例外処理）と立ち上げ支援
▪3PLとの協働による改善の実装・定着（現場が動く状態を作る）
・3PL現場責任者/リーダーと連携し、品質・納期・生産性の課題を事実ベースで特定→対策→定着まで推進
・改善施策の現場実装（作業標準、教育、監査、レイアウト/導線変更、例外処理ルール整備等）
・効果検証（施策前後の指標比較、現場観察、再発有無）と、次アクションの設計
▪インシデント対応・再発防止（一次対応＋恒久対策の実装）
・誤出荷、紛失、損傷、在庫差異、庫内停滞、システム起因の停滞等の初動対応（影響範囲特定、暫定対策、事実収集）
・根本原因分析（5Why、因果分解 等）と、再発防止策の現場実装・定着（SOP/教育/監査に落とす）
・CS/関連部門への事実共有（補償判断に必要な証跡・ログ・現場情報の整理）
▪標準化（SOP/教育/監査）を“使われる形”にする
・SOP、品質基準、教育資料、監査観点を整備し、3PL含め現場で回る形に落とし込む（属人化排除）
・工程・導線・レイアウト改善、作業標準時間の整備、ラインバランシング等の改善実務（Lean/IE歓迎）
・新サービス/施策導入時の現場展開（運用切替、教育、初期不良の潰し込み）
▪WMS等のシステム活用と現場運用の接続（開発はしない／運用を壊さない）
・WMS等を前提とした現場運用（例外処理、データ品質、運用ルール）の整備と安定稼働支援
・機能追加/改修に伴う現場影響の整理、UAT支援、運用切替、教育の実行
※プロダクト開発のリードは含まないが、現場視点での要件整理・受け入れ・定着は担います
■ユニークなチャレンジ
多様なステークホルダーのハブ：倉庫、CS、システム、外部ベンダー（3PL）をまたぎ、現場の事実を基に論点を整理し、合意と実行に落とす調整力が求められます。
メルカリならではの物流要件：「真贋鑑定」「CtoC特有の返品フロー」「越境サービス」など、例外処理が多いオペレーションを、運用吸収ではなく仕組みとして安定化させます。
事業インパクトの大きさ：庫内品質・生産性の改善は、お客さま体験とコスト効率に直結します。現場の一手が事業の背骨に影響します。
■組織・チームのミッション
メルカリのロジスティクスチームは、マーケットプレイス上の「モノの移動」における摩擦をなくし、すべてのお客様へ安心・安全かつ最も手軽な体験を提供することをミッションとしています。
私たちは、テクノロジーと物理的な物流ネットワークを融合させることで、配送（First Mile/Last Mile）、倉庫運用（Fulfillment）、越境流通などのサプライチェーン全体を最適化し、メルカリの事業成長と循環型社会の実現を支える物流プラットフォームを構築します。
本ポジションでは、この物流エコシステムの中で倉庫内オペレーションの品質・生産性・安全・納期の水準を引き上げ、取引成立後の体験を最も安心なものにすることで、世界中のお客さまが信じて任せられるマーケットプレイスのインフラになることを目指します。
■メルカリグループについて
あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる
「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。
テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。
【Logisticsチーム】
現在こちらのチームは5つの組織に分かれています。
▪Field Operation
▪Operating Model Design & Launch
▪Demand Planning
▪Crossborder Logi Planning
▪Operation Tech
求める経験 / スキル
本ポジションは、倉庫オペレーションにおける特定領域（工程/品質/在庫/返品/鑑定等）のSubject Matter Expert（SME）として、現場の事実とデータに基づき、原因特定から改善施策の実装・定着までを担います。
メルカリの倉庫において、3PLと協働しながら庫内の遅延やトラブルによる「お客さまの涙」をゼロにし、「このサービスがあるから、次もメルカリを使いたい」というリピート意欲を醸成します。
■求める経験・スキル
物流倉庫におけるオペレーション経験（目安：3年以上）
（入荷/出荷/在庫/返品/検品など複数工程の経験が望ましい）
KPIを用いた現場運営・改善経験（可視化→課題特定→優先順位→実行→効果検証）
インシデント（誤出荷/紛失/損傷/在庫差異/庫内停滞等）の一次対応、または再発防止の実務経験
3PLや委託先と協働し、現場を動かして成果を出した経験
倉庫管理システム（WMS）等の利用経験、またはシステム前提での現場運用構築経験（例外処理・データ整合の勘所）
現象を感想で語らず、工程・作業・データ・制約に分解して真因に落とし、改善を実装・定着まで持っていける力
■歓迎する経験・スキル
返品物流（リバースロジスティクス）や鑑定/検品など品質要求が高い工程の運用経験
Lean/IE、Six Sigma等の改善手法の実践（工程分析、標準時間、ラインバランシング）
倉庫立ち上げ/移転/拡張、レイアウト大規模変更、オートメーション導入支援の経験
データ分析（SQL/BI等歓迎）による改善・運用高度化経験
複数拠点への改善横展開（標準化の展開力）の経験
■語学力
日本語：Independent (CEFR – B2) 必須
英語：Independent (CEFR – B2) 歓迎
メルカリの倉庫において、3PLと協働しながら庫内の遅延やトラブルによる「お客さまの涙」をゼロにし、「このサービスがあるから、次もメルカリを使いたい」というリピート意欲を醸成します。
■求める経験・スキル
物流倉庫におけるオペレーション経験（目安：3年以上）
（入荷/出荷/在庫/返品/検品など複数工程の経験が望ましい）
KPIを用いた現場運営・改善経験（可視化→課題特定→優先順位→実行→効果検証）
インシデント（誤出荷/紛失/損傷/在庫差異/庫内停滞等）の一次対応、または再発防止の実務経験
3PLや委託先と協働し、現場を動かして成果を出した経験
倉庫管理システム（WMS）等の利用経験、またはシステム前提での現場運用構築経験（例外処理・データ整合の勘所）
現象を感想で語らず、工程・作業・データ・制約に分解して真因に落とし、改善を実装・定着まで持っていける力
■歓迎する経験・スキル
返品物流（リバースロジスティクス）や鑑定/検品など品質要求が高い工程の運用経験
Lean/IE、Six Sigma等の改善手法の実践（工程分析、標準時間、ラインバランシング）
倉庫立ち上げ/移転/拡張、レイアウト大規模変更、オートメーション導入支援の経験
データ分析（SQL/BI等歓迎）による改善・運用高度化経験
複数拠点への改善横展開（標準化の展開力）の経験
■語学力
日本語：Independent (CEFR – B2) 必須
英語：Independent (CEFR – B2) 歓迎
従業員数
2,120名
（連結）
勤務地
千葉県
想定年収
700 万円 ~ 1,300 万円
従業員数
2,120名
（連結）
仕事内容
■業務内容
本ポジションは、六本木本社を拠点として事業成長に伴うオペレーションの拡大を支える仕組みづくりと、ビジネス・プロダクト・現場間のリエゾンとして、需要や品質の分析から国内外のパートナー運営、新規サービス導入までを横断的に担い、現場がスケールするための設計・指標・ルール策定から合意形成に至るプロジェクトマネジメントを主導するポジションです。
【新サービス/プロダクト機能のオペレーション実装（Program Management）】
・新機能・新サービスの導入推進：現場設計に留まらず、要件整理、導入計画、現場教育、立ち上げ、初期不良の課題解決まで実運用として“実装と定着”を完遂する
・クロスファンクションな要件定義：現場、3PL、システム（WMS等）と連携し、運用要件、コスト設計、各種制約を整理し、現場が実行可能なオペレーションフローを構築する
・ローンチ設計と立ち上げ責任：WMS運用設計、例外処理の定義、現場教育、監査体制の構築を含めたローンチ設計と立ち上げに責任をもつ
標準化と拠点展開：構築したモデルを複数拠点や/複数3PLへ展開するための標準化を行い、スケジュールに基づいた横展開を実現する
■ユニークなチャレンジ
・多様な要件の共存：C2C特有の例外（返品/鑑定/越境など）が多く、標準化と例外処理の両立が必要です。
・現場を動かす難しさ：本社からの設計・計画だけでは変わりません。3PL/現場が“実行できる形”に落とし込み、成果が出るまでドライブします。
・リスクと体験の同時最適：品質・法規制・コスト・スピードのトレードオフを、データと現場理解で解きます。
■メルカリグループについて
【あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる】
「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。
テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。
■組織・チームのミッション
メルカリのロジスティクスチームは、マーケットプレイス上の「モノの移動」における摩擦をなくし、すべてのお客様へ安心・安全かつ最も手軽な体験を提供することをミッションとしています。
私たちは、アプリと物理的な物流ネットワークを融合させることで、配送、倉庫運用、越境流通などのサプライチェーンを最適化し、メルカリの事業成長と循環型社会の実現を支える物流プラットフォームを構築します。
本ポジションは六本木本社を拠点に、データ・オペレーション・パートナー（3PL/キャリア）を横断して、物流体験と事業パフォーマンスを同時に引き上げることを目指します。
【Logisticsチーム】
現在こちらのチームは5つの組織に分かれています。
▪Field Operation
▪Operating Model Design & Launch
▪Demand Planning
▪Crossborder Logi Planning
▪Operation Tech
本ポジションは、六本木本社を拠点として事業成長に伴うオペレーションの拡大を支える仕組みづくりと、ビジネス・プロダクト・現場間のリエゾンとして、需要や品質の分析から国内外のパートナー運営、新規サービス導入までを横断的に担い、現場がスケールするための設計・指標・ルール策定から合意形成に至るプロジェクトマネジメントを主導するポジションです。
【新サービス/プロダクト機能のオペレーション実装（Program Management）】
・新機能・新サービスの導入推進：現場設計に留まらず、要件整理、導入計画、現場教育、立ち上げ、初期不良の課題解決まで実運用として“実装と定着”を完遂する
・クロスファンクションな要件定義：現場、3PL、システム（WMS等）と連携し、運用要件、コスト設計、各種制約を整理し、現場が実行可能なオペレーションフローを構築する
・ローンチ設計と立ち上げ責任：WMS運用設計、例外処理の定義、現場教育、監査体制の構築を含めたローンチ設計と立ち上げに責任をもつ
標準化と拠点展開：構築したモデルを複数拠点や/複数3PLへ展開するための標準化を行い、スケジュールに基づいた横展開を実現する
■ユニークなチャレンジ
・多様な要件の共存：C2C特有の例外（返品/鑑定/越境など）が多く、標準化と例外処理の両立が必要です。
・現場を動かす難しさ：本社からの設計・計画だけでは変わりません。3PL/現場が“実行できる形”に落とし込み、成果が出るまでドライブします。
・リスクと体験の同時最適：品質・法規制・コスト・スピードのトレードオフを、データと現場理解で解きます。
■メルカリグループについて
【あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる】
「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。
テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。
■組織・チームのミッション
メルカリのロジスティクスチームは、マーケットプレイス上の「モノの移動」における摩擦をなくし、すべてのお客様へ安心・安全かつ最も手軽な体験を提供することをミッションとしています。
私たちは、アプリと物理的な物流ネットワークを融合させることで、配送、倉庫運用、越境流通などのサプライチェーンを最適化し、メルカリの事業成長と循環型社会の実現を支える物流プラットフォームを構築します。
本ポジションは六本木本社を拠点に、データ・オペレーション・パートナー（3PL/キャリア）を横断して、物流体験と事業パフォーマンスを同時に引き上げることを目指します。
【Logisticsチーム】
現在こちらのチームは5つの組織に分かれています。
▪Field Operation
▪Operating Model Design & Launch
▪Demand Planning
▪Crossborder Logi Planning
▪Operation Tech
求める経験 / スキル
■求める経験・スキル
物流・サプライチェーン領域における実務経験：3年以上または同等の実務能力
物流プロジェクト推進：倉庫や物流領域における新規導入プロジェクトの立ち上げ、複数拠点展開および実運用への定着までをリードした経験
ステークホルダー・マネージメント：社内外（現場/3PL/キャリア/CS/システム等）のステークホルダーを巻き込み、合意形成して物事を前に進める推進力
データドリブンな課題解決：データに基づく課題特定と改善推進の経験（KPI設計、要因分解、効果検証）
オペレーションの構造化・仕組化能力：オペレーションを“運用で吸収”ではなく、ルール・標準・仕組みに落とす力（SOP/監査観点/教育設計など）
■歓迎する経験・スキル
WMS/OMS等の物流システムと業務の接続経験（例外処理、データ品質、UAT、運用切替）
輸出管理（通関、輸出規制、禁制品管理、書類フロー）に関する知識・実務
海外ベンダー/パートナー運営経験（時差・言語・文化差のある運用）
Lean等の改善手法、標準化/監査設計の経験
SQL等を用いた分析経験、または需要予測/計画業務の経験
■語学力
日本語：Independent (CEFR – B2) 必須
英語：Independent (CEFR – B2) 歓迎
物流・サプライチェーン領域における実務経験：3年以上または同等の実務能力
物流プロジェクト推進：倉庫や物流領域における新規導入プロジェクトの立ち上げ、複数拠点展開および実運用への定着までをリードした経験
ステークホルダー・マネージメント：社内外（現場/3PL/キャリア/CS/システム等）のステークホルダーを巻き込み、合意形成して物事を前に進める推進力
データドリブンな課題解決：データに基づく課題特定と改善推進の経験（KPI設計、要因分解、効果検証）
オペレーションの構造化・仕組化能力：オペレーションを“運用で吸収”ではなく、ルール・標準・仕組みに落とす力（SOP/監査観点/教育設計など）
■歓迎する経験・スキル
WMS/OMS等の物流システムと業務の接続経験（例外処理、データ品質、UAT、運用切替）
輸出管理（通関、輸出規制、禁制品管理、書類フロー）に関する知識・実務
海外ベンダー/パートナー運営経験（時差・言語・文化差のある運用）
Lean等の改善手法、標準化/監査設計の経験
SQL等を用いた分析経験、または需要予測/計画業務の経験
■語学力
日本語：Independent (CEFR – B2) 必須
英語：Independent (CEFR – B2) 歓迎
従業員数
2,120名
（連結）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,300 万円
従業員数
2,120名
（連結）
仕事内容
【事業説明】
当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。
その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。
【募集概要】
・経営視点でJR西日本グループのクライアントと討議し、企業変革の支援を行って頂きます。
・JR西日本グループが持つ良質で大規模なデータを利活用し、課題解決のための方法や手段を考えます。
・JR西日本グループ全体の顧客価値創出・拡大にむけた戦略策定・施策立案のためのマーケティング分析を担っていただきます。
・JR西日本グループ内の鉄道車両、施設及び電気分野のCBM(Condition Based Maintenance)ソリューション構築のためのデータ分析・AIモデル構築及びその実装を担っていただきます。
・JR西日本グループ内で実装したAIソリューションを、鉄道をはじめとした同業他社やその解決方法の応用が可能な異なる産業への展開を担っていただきます。
【具体的な業務内】
・鉄道、小売、不動産、旅行、宿泊等、グループ全体における顧客価値増大のためのマーケティング分析
・鉄道事業をはじめとするグループ各社の業務・運行データを活用した分析ソリューション開発およびその利活用推進による事業運営・業務効率化
・顧客課題の整理、分析設計、品質担保等を通じた分析プロジェクトの推進
・分析組織拡大に向けた制度整備、育成計画の策定・実行
▼作業環境（例）
分析用言語：Python/R/Julia
BIツール ：Tableau/Looker/PowerBI
分析環境：GCP/Microsoft Azure/AWS
ビッグデータ処理基盤：Spark/Hadoop/SQL
プログラム管理：Github/Gitlab
【ポジションの魅力】
・良質且つ大規模なデータとアセットを活用して、JR西日本グループの事業成長や業務変革に貢献できること
・現実社会・リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題について、単なる分析（アナリティクス）に留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、“意義あるデータ活用”や”本質的な課題解決”を推進できること
・提案に留まらず、実装に落とし込まれるところまで伴走し、事業成長や業務変革までを直にやり遂げられる点
当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。
その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。
【募集概要】
・経営視点でJR西日本グループのクライアントと討議し、企業変革の支援を行って頂きます。
・JR西日本グループが持つ良質で大規模なデータを利活用し、課題解決のための方法や手段を考えます。
・JR西日本グループ全体の顧客価値創出・拡大にむけた戦略策定・施策立案のためのマーケティング分析を担っていただきます。
・JR西日本グループ内の鉄道車両、施設及び電気分野のCBM(Condition Based Maintenance)ソリューション構築のためのデータ分析・AIモデル構築及びその実装を担っていただきます。
・JR西日本グループ内で実装したAIソリューションを、鉄道をはじめとした同業他社やその解決方法の応用が可能な異なる産業への展開を担っていただきます。
【具体的な業務内】
・鉄道、小売、不動産、旅行、宿泊等、グループ全体における顧客価値増大のためのマーケティング分析
・鉄道事業をはじめとするグループ各社の業務・運行データを活用した分析ソリューション開発およびその利活用推進による事業運営・業務効率化
・顧客課題の整理、分析設計、品質担保等を通じた分析プロジェクトの推進
・分析組織拡大に向けた制度整備、育成計画の策定・実行
▼作業環境（例）
分析用言語：Python/R/Julia
BIツール ：Tableau/Looker/PowerBI
分析環境：GCP/Microsoft Azure/AWS
ビッグデータ処理基盤：Spark/Hadoop/SQL
プログラム管理：Github/Gitlab
【ポジションの魅力】
・良質且つ大規模なデータとアセットを活用して、JR西日本グループの事業成長や業務変革に貢献できること
・現実社会・リアルなビジネスの場で起こっている問題や課題について、単なる分析（アナリティクス）に留まらず、ビジネスの「あるべき姿」を提言し、“意義あるデータ活用”や”本質的な課題解決”を推進できること
・提案に留まらず、実装に落とし込まれるところまで伴走し、事業成長や業務変革までを直にやり遂げられる点
求める経験 / スキル
【必須要件／スキル】
・JR西日本と親和性の高い事業領域におけるPJのご経験（下記の領域のうちいずれか）
-鉄道、交通
-観光、旅行、インバウンド
-コンビニ、ホテル、ショッピングセンター、不動産
-決済（電子マネー、カード、バーコード決済）
-顧客接点、会員アプリ
▼且つ以下すべての要件を満たす方▼
・統計学や機械学習に関する知見、それらを用いた分析業務経験がある
・分析プログラミングもしくはソフトウェア開発に関する知見、それらを用いた分析プログラムの作成業務経験
・試行錯誤しながら結果や成果を求めた経験
・データを活用してビジネスに貢献していきたいと考えている
・分析プロジェクト/ソリューション開発プロジェクトをリーダーとして推進した経験がある
・組織/チームのケイパビリティ拡大に向けた人員計画、メンバー育成の経験がある
・ビジネスレベルの日本語力（日本語能力試験（JLPT）N1程度）
【歓迎要件／スキル】
・クラウドサービス(AWS/GCP/Azure等)を利用したサービス開発経験
・統計学、機械学習等のデータ分析を用いた論文執筆経験
・各種ドメイン領域における論文執筆経験
【求める人物像】
・セルフスターターであり、自ら課題設定を行い、主体的に業務に取り組める方
・正解や前例のない課題に対して、好奇心を持って思考し続けられる方
・他者と協力でき、チームで仕事を進めていくことができる方
・固定観念や既知のやり方に固執せず、柔軟な思考で課題解決に取り組むことができる方
・JR西日本と親和性の高い事業領域におけるPJのご経験（下記の領域のうちいずれか）
-鉄道、交通
-観光、旅行、インバウンド
-コンビニ、ホテル、ショッピングセンター、不動産
-決済（電子マネー、カード、バーコード決済）
-顧客接点、会員アプリ
▼且つ以下すべての要件を満たす方▼
・統計学や機械学習に関する知見、それらを用いた分析業務経験がある
・分析プログラミングもしくはソフトウェア開発に関する知見、それらを用いた分析プログラムの作成業務経験
・試行錯誤しながら結果や成果を求めた経験
・データを活用してビジネスに貢献していきたいと考えている
・分析プロジェクト/ソリューション開発プロジェクトをリーダーとして推進した経験がある
・組織/チームのケイパビリティ拡大に向けた人員計画、メンバー育成の経験がある
・ビジネスレベルの日本語力（日本語能力試験（JLPT）N1程度）
【歓迎要件／スキル】
・クラウドサービス(AWS/GCP/Azure等)を利用したサービス開発経験
・統計学、機械学習等のデータ分析を用いた論文執筆経験
・各種ドメイン領域における論文執筆経験
【求める人物像】
・セルフスターターであり、自ら課題設定を行い、主体的に業務に取り組める方
・正解や前例のない課題に対して、好奇心を持って思考し続けられる方
・他者と協力でき、チームで仕事を進めていくことができる方
・固定観念や既知のやり方に固執せず、柔軟な思考で課題解決に取り組むことができる方
従業員数
140名
（2026年1月現在）
勤務地
大阪府
想定年収
900 万円 ~ 1,740 万円
従業員数
140名
（2026年1月現在）
GMOインターネットグループ株式会社
仕事内容
【業務内容】
GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）にて取り扱う最先端ヒューマノイド及び四脚ロボット等において、下記の業務を行います。
・ロボット実機評価検証
GMO AIRではUnitree G1をはじめ、様々なヒューマノイドを取り揃えていきます。各機体のハードウェアスペック・基本動作・2次開発自由度などの評価検証を行い、お客様への導入ノウハウを蓄積します。
・動作制御プログラムの開発
従来のロボット制御プログラムの開発を行います。機体の動作以外にも生成AIを活用した対話機能や、タスクに応じてVision系機械学習を応用した物体検出などを実装します。
・お客様先へのロボット導入支援
お客様の要望に応じたロボット活用の提案、タスクに応じたソフトウェアのセットアップ、導入現地でのサポートを実施します。
ロボティクス以外にも、本人の適正や希望に応じてWebサービス・システム開発のプロジェクトに携わることも可能です。
事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。
【研究開発業務】
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI・LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。
【ポジションの魅力】
・ヒューマノイドを中心に、最先端のロボットに触れることができます。ハードウェアの選定やソフトウェアアーキテクチャーは現場技術者に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます。
・ハードウェア・大規模なAIモデルの開発は行いませんが、自社独自のサービスとして組み上げてお客様へご提供するため、事業会社とともに企画から考え、GMOならではの強み（インターネット回線・セキュリティ・クラウドサービス・GPUリソース等）を活用してNo.1のサービスを目指すことができます。
【利用技術】
・ROS/ROS2（DDS）
・Linux
・C/C++，並びにmakeやcmake等のビルドツール
・Python
・RealSense，Lidar等のセンサ・周辺機器・関連ツール
・OpenCV
・YOLO
【働く環境】
■開発環境
Macbook、Windows
2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）。
■GMOすごいエンジニア支援制度
エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。
https://www.gmo.jp/csr/partners/engineer/
■オフィス環境
当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。
https://recruit.gmo.jp/office/
■福利厚生
様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。
https://recruit.gmo.jp/welfare/
■社内制度
入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数ございます。
https://recruit.gmo.jp/training/
GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）にて取り扱う最先端ヒューマノイド及び四脚ロボット等において、下記の業務を行います。
・ロボット実機評価検証
GMO AIRではUnitree G1をはじめ、様々なヒューマノイドを取り揃えていきます。各機体のハードウェアスペック・基本動作・2次開発自由度などの評価検証を行い、お客様への導入ノウハウを蓄積します。
・動作制御プログラムの開発
従来のロボット制御プログラムの開発を行います。機体の動作以外にも生成AIを活用した対話機能や、タスクに応じてVision系機械学習を応用した物体検出などを実装します。
・お客様先へのロボット導入支援
お客様の要望に応じたロボット活用の提案、タスクに応じたソフトウェアのセットアップ、導入現地でのサポートを実施します。
ロボティクス以外にも、本人の適正や希望に応じてWebサービス・システム開発のプロジェクトに携わることも可能です。
事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。
【研究開発業務】
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI・LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。
【ポジションの魅力】
・ヒューマノイドを中心に、最先端のロボットに触れることができます。ハードウェアの選定やソフトウェアアーキテクチャーは現場技術者に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます。
・ハードウェア・大規模なAIモデルの開発は行いませんが、自社独自のサービスとして組み上げてお客様へご提供するため、事業会社とともに企画から考え、GMOならではの強み（インターネット回線・セキュリティ・クラウドサービス・GPUリソース等）を活用してNo.1のサービスを目指すことができます。
【利用技術】
・ROS/ROS2（DDS）
・Linux
・C/C++，並びにmakeやcmake等のビルドツール
・Python
・RealSense，Lidar等のセンサ・周辺機器・関連ツール
・OpenCV
・YOLO
【働く環境】
■開発環境
Macbook、Windows
2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）。
■GMOすごいエンジニア支援制度
エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。
https://www.gmo.jp/csr/partners/engineer/
■オフィス環境
当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。
https://recruit.gmo.jp/office/
■福利厚生
様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。
https://recruit.gmo.jp/welfare/
■社内制度
入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数ございます。
https://recruit.gmo.jp/training/
求める経験 / スキル
【必須スキル/経験】
・Python, C/C++を用いたプログラミングの知識・経験
・Linux, ROS/ROS2の知識・利用経験
・ロボット工学、制御工学、数理の基礎知識
・課題解決に向けて技術的な提案をした経験
【歓迎スキル/経験】
・各種センサー（カメラ、LiDAR、IMU等）およびモーションキャプチャーを用いた環境認識やセンサフュージョンの知識・実績
・ロボット制御における深層強化学習・模倣学習の活用経験、および実機応用（Sim-to-Real）に関する知識・実績
【求める人物像】
・どんなことにも興味をもち、情熱をもって新しい技術、新しい業務にチャレンジできる方。
・一人ひとりではなくチームで大きな成果を目指せる方。
・ビジネスの成功のため、自ら課題を見極めて、主体的に解決まで取り組める方。
・Python, C/C++を用いたプログラミングの知識・経験
・Linux, ROS/ROS2の知識・利用経験
・ロボット工学、制御工学、数理の基礎知識
・課題解決に向けて技術的な提案をした経験
【歓迎スキル/経験】
・各種センサー（カメラ、LiDAR、IMU等）およびモーションキャプチャーを用いた環境認識やセンサフュージョンの知識・実績
・ロボット制御における深層強化学習・模倣学習の活用経験、および実機応用（Sim-to-Real）に関する知識・実績
【求める人物像】
・どんなことにも興味をもち、情熱をもって新しい技術、新しい業務にチャレンジできる方。
・一人ひとりではなくチームで大きな成果を目指せる方。
・ビジネスの成功のため、自ら課題を見極めて、主体的に解決まで取り組める方。
従業員数
198名
（GMOインターネットグループ株式会社単体 / GMOインターネットグループ連結 7,497名）
勤務地
東京都
想定年収
570 万円 ~ 1,000 万円
従業員数
198名
（GMOインターネットグループ株式会社単体 / GMOインターネットグループ連結 7,497名）
GMOインターネットグループ株式会社
仕事内容
【研究業務】
GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）と連携し、フィジカルAI分野における先端的な研究開発を行い、その成果を論文発表および事業応用に繋げます。
・フィジカルAI・Embodied AI分野の先端研究
・深層強化学習・模倣学習・世界モデル等を活用したロボット動作制御の新たなアルゴリズムやアーキテクチャの研究
・新規アルゴリズムの設計・実装・検証
・シミュレーション環境および実機ロボットを用いた、提案手法の実装と実験的な検証
・国際会議・ジャーナルへの論文投稿
・研究成果を国際会議やジャーナルへ投稿し、社外への技術発信
・社内の技術力向上への貢献
勉強会やメンタリングを通じて、チーム全体の技術力底上げに貢献します。研究成果をエンジニアチームと連携し、事業への応用を推進します。
【研究開発業務】
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI・LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。
【ポジションの魅力】
フィジカルAIという急速に発展する研究領域の最前線で、自らの研究テーマを主導的に推進することができます。GMOグループの豊富なGPUリソース・クラウド基盤を活用した大規模な実験環境に加え、GMO AIRが保有する多種多様な実機ロボットを用いた検証が可能です。
研究成果を論文として発信するだけでなく、事業への実装まで一気通貫で携われるため、アカデミアと産業応用の両方でインパクトを出すことができるポジションです。
【利用技術】
・Python
・PyTorch
・Isaac Sim / Isaac Gym / MuJoCo等のシミュレーション環境
・Linux
・CUDA
・ROS/ROS2（DDS）
・Docker
【働く環境】
■開発環境
Macbook、Windows
2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）。
■GMOすごいエンジニア支援制度
エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。
https://www.gmo.jp/csr/partners/engineer/
■オフィス環境
当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。
https://recruit.gmo.jp/office/
■福利厚生
様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。
https://recruit.gmo.jp/welfare/
■社内制度
入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数ございます。
https://recruit.gmo.jp/training/
GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）と連携し、フィジカルAI分野における先端的な研究開発を行い、その成果を論文発表および事業応用に繋げます。
・フィジカルAI・Embodied AI分野の先端研究
・深層強化学習・模倣学習・世界モデル等を活用したロボット動作制御の新たなアルゴリズムやアーキテクチャの研究
・新規アルゴリズムの設計・実装・検証
・シミュレーション環境および実機ロボットを用いた、提案手法の実装と実験的な検証
・国際会議・ジャーナルへの論文投稿
・研究成果を国際会議やジャーナルへ投稿し、社外への技術発信
・社内の技術力向上への貢献
勉強会やメンタリングを通じて、チーム全体の技術力底上げに貢献します。研究成果をエンジニアチームと連携し、事業への応用を推進します。
【研究開発業務】
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI・LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。
【ポジションの魅力】
フィジカルAIという急速に発展する研究領域の最前線で、自らの研究テーマを主導的に推進することができます。GMOグループの豊富なGPUリソース・クラウド基盤を活用した大規模な実験環境に加え、GMO AIRが保有する多種多様な実機ロボットを用いた検証が可能です。
研究成果を論文として発信するだけでなく、事業への実装まで一気通貫で携われるため、アカデミアと産業応用の両方でインパクトを出すことができるポジションです。
【利用技術】
・Python
・PyTorch
・Isaac Sim / Isaac Gym / MuJoCo等のシミュレーション環境
・Linux
・CUDA
・ROS/ROS2（DDS）
・Docker
【働く環境】
■開発環境
Macbook、Windows
2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）。
■GMOすごいエンジニア支援制度
エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。
https://www.gmo.jp/csr/partners/engineer/
■オフィス環境
当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。
https://recruit.gmo.jp/office/
■福利厚生
様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。
https://recruit.gmo.jp/welfare/
■社内制度
入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数ございます。
https://recruit.gmo.jp/training/
求める経験 / スキル
【必須スキル/経験】
・修士号以上（機械学習、ロボティクス、制御工学、または関連分野）
・機械学習・深層学習に関する研究経験
・査読付き学会またはジャーナルでの論文発表実績
・Pythonおよび深層学習フレームワーク（PyTorch等）を用いた実装経験
【歓迎スキル/経験】
・博士号（機械学習、ロボティクス、制御工学、または関連分野）
・トップカンファレンス（NeurIPS, ICML, ICLR, CoRL, RSS, ICRA等）での論文発表実績
・フィジカルAI・Embodied AI・Sim-to-Real分野での研究実績
・深層強化学習・模倣学習・世界モデルに関する研究経験
【求める人物像】
・フィジカルAI分野の最新研究に強い知的好奇心を持ち、自律的に研究を推進できる方。
・研究成果を事業価値に繋げることに意欲のある方。
・チームメンバーへの技術的なリーダーシップを発揮できる方。
・国際的な研究コミュニティで積極的に発信・交流できる方。
・修士号以上（機械学習、ロボティクス、制御工学、または関連分野）
・機械学習・深層学習に関する研究経験
・査読付き学会またはジャーナルでの論文発表実績
・Pythonおよび深層学習フレームワーク（PyTorch等）を用いた実装経験
【歓迎スキル/経験】
・博士号（機械学習、ロボティクス、制御工学、または関連分野）
・トップカンファレンス（NeurIPS, ICML, ICLR, CoRL, RSS, ICRA等）での論文発表実績
・フィジカルAI・Embodied AI・Sim-to-Real分野での研究実績
・深層強化学習・模倣学習・世界モデルに関する研究経験
【求める人物像】
・フィジカルAI分野の最新研究に強い知的好奇心を持ち、自律的に研究を推進できる方。
・研究成果を事業価値に繋げることに意欲のある方。
・チームメンバーへの技術的なリーダーシップを発揮できる方。
・国際的な研究コミュニティで積極的に発信・交流できる方。
従業員数
198名
（GMOインターネットグループ株式会社単体 / GMOインターネットグループ連結 7,497名）
勤務地
東京都
想定年収
570 万円 ~ 1,000 万円
従業員数
198名
（GMOインターネットグループ株式会社単体 / GMOインターネットグループ連結 7,497名）
GMOインターネットグループ株式会社
仕事内容
仕事内容
GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクト、または尖った技術領域において、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。
主な事業領域
・インターネットインフラ事業（ドメイン、クラウド・レンタルサーバー（ホスティング）、インターネット接続（プロバイダー）、決済、EC支援、セキュリティ）
・インターネット広告・メディア事業（メディア、広告支援、クーポン・ポイント）
・インターネット金融事業（証券、銀行）
・インターネットセキュリティ事業（暗号セキュリティ、サイバーセキュリティ、ブランドセキュリティ）
・暗号資産事業（交換所、ステーブルコイン発行）
また、GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）と連携し、ロボティクスおよびフィジカルAI分野における研究開発・事業化にも取り組んでいます。
https://ai-robotics.gmo
最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
【プロジェクト業務】
GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）にて取り扱う最先端ヒューマノイド及び四脚ロボット等において、下記の業務を行います。
ロボット実機評価検証
GMO AIRではUnitree G1をはじめ、様々なヒューマノイドを取り揃えていきます。各機体のハードウェアスペック・基本動作・2次開発自由度などの評価検証を行い、お客様への導入ノウハウを蓄積します。
動作制御プログラムの開発
従来のロボット制御プログラムの開発を行います。機体の動作以外にも生成AIを活用した対話機能や、タスクに応じてVision系機械学習を応用した物体検出などを実装します。
お客様先へのロボット導入支援
お客様の要望に応じたロボット活用の提案、タスクに応じたソフトウェアのセットアップ、導入現地でのサポートを実施します。
ロボティクス以外にも、本人の適正や希望に応じてWebサービス・システム開発のプロジェクトに携わることも可能です。事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。
【研究開発業務】
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI・LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。
【ポジションの魅力】
ヒューマノイドを中心に、最先端のロボットに触れることができます。ハードウェアの選定やソフトウェアアーキテクチャーは現場技術者に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます。
ハードウェア・大規模なAIモデルの開発は行いませんが、自社独自のサービスとして組み上げてお客様へご提供するため、事業会社とともに企画から考え、GMOならではの強み（インターネット回線・セキュリティ・クラウドサービス・GPUリソース等）を活用してNo.1のサービスを目指すことができます。
【利用技術】
・ROS/ROS2（DDS）
・Linux
・C/C++，並びにmakeやcmake等のビルドツール
・Python
・RealSense，Lidar等のセンサ・周辺機器・関連ツール
・OpenCV
・YOLO
【働く環境】
■開発環境
Macbook、Windows
2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）。
■GMOすごいエンジニア支援制度
エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。
https://www.gmo.jp/csr/partners/engineer/
■オフィス環境
当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。
https://recruit.gmo.jp/office/
■福利厚生
様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。
https://recruit.gmo.jp/welfare/
■社内制度
入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数ございます。
https://recruit.gmo.jp/training/
GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクト、または尖った技術領域において、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。
主な事業領域
・インターネットインフラ事業（ドメイン、クラウド・レンタルサーバー（ホスティング）、インターネット接続（プロバイダー）、決済、EC支援、セキュリティ）
・インターネット広告・メディア事業（メディア、広告支援、クーポン・ポイント）
・インターネット金融事業（証券、銀行）
・インターネットセキュリティ事業（暗号セキュリティ、サイバーセキュリティ、ブランドセキュリティ）
・暗号資産事業（交換所、ステーブルコイン発行）
また、GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）と連携し、ロボティクスおよびフィジカルAI分野における研究開発・事業化にも取り組んでいます。
https://ai-robotics.gmo
最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
【プロジェクト業務】
GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）にて取り扱う最先端ヒューマノイド及び四脚ロボット等において、下記の業務を行います。
ロボット実機評価検証
GMO AIRではUnitree G1をはじめ、様々なヒューマノイドを取り揃えていきます。各機体のハードウェアスペック・基本動作・2次開発自由度などの評価検証を行い、お客様への導入ノウハウを蓄積します。
動作制御プログラムの開発
従来のロボット制御プログラムの開発を行います。機体の動作以外にも生成AIを活用した対話機能や、タスクに応じてVision系機械学習を応用した物体検出などを実装します。
お客様先へのロボット導入支援
お客様の要望に応じたロボット活用の提案、タスクに応じたソフトウェアのセットアップ、導入現地でのサポートを実施します。
ロボティクス以外にも、本人の適正や希望に応じてWebサービス・システム開発のプロジェクトに携わることも可能です。事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。
【研究開発業務】
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI・LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。
【ポジションの魅力】
ヒューマノイドを中心に、最先端のロボットに触れることができます。ハードウェアの選定やソフトウェアアーキテクチャーは現場技術者に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます。
ハードウェア・大規模なAIモデルの開発は行いませんが、自社独自のサービスとして組み上げてお客様へご提供するため、事業会社とともに企画から考え、GMOならではの強み（インターネット回線・セキュリティ・クラウドサービス・GPUリソース等）を活用してNo.1のサービスを目指すことができます。
【利用技術】
・ROS/ROS2（DDS）
・Linux
・C/C++，並びにmakeやcmake等のビルドツール
・Python
・RealSense，Lidar等のセンサ・周辺機器・関連ツール
・OpenCV
・YOLO
【働く環境】
■開発環境
Macbook、Windows
2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）。
■GMOすごいエンジニア支援制度
エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。
https://www.gmo.jp/csr/partners/engineer/
■オフィス環境
当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。
https://recruit.gmo.jp/office/
■福利厚生
様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。
https://recruit.gmo.jp/welfare/
■社内制度
入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数ございます。
https://recruit.gmo.jp/training/
求める経験 / スキル
【必須スキル/経験】
Python, C/C++を用いたプログラミングの知識・経験
Linux, ROS/ROS2の知識・利用経験
ロボット工学、制御工学、数理の基礎知識
課題解決に向けて技術的な提案をした経験
【歓迎スキル/経験】
各種センサー（カメラ、LiDAR、IMU等）およびモーションキャプチャーを用いた環境認識やセンサフュージョンの知識・実績
ロボット制御における深層強化学習・模倣学習の活用経験、および実機応用（Sim-to-Real）に関する知識・実績
【求める人物像】
どんなことにも興味をもち、情熱をもって新しい技術、新しい業務にチャレンジできる方。
一人ひとりではなくチームで大きな成果を目指せる方。
ビジネスの成功のため、自ら課題を見極めて、主体的に解決まで取り組める方。
Python, C/C++を用いたプログラミングの知識・経験
Linux, ROS/ROS2の知識・利用経験
ロボット工学、制御工学、数理の基礎知識
課題解決に向けて技術的な提案をした経験
【歓迎スキル/経験】
各種センサー（カメラ、LiDAR、IMU等）およびモーションキャプチャーを用いた環境認識やセンサフュージョンの知識・実績
ロボット制御における深層強化学習・模倣学習の活用経験、および実機応用（Sim-to-Real）に関する知識・実績
【求める人物像】
どんなことにも興味をもち、情熱をもって新しい技術、新しい業務にチャレンジできる方。
一人ひとりではなくチームで大きな成果を目指せる方。
ビジネスの成功のため、自ら課題を見極めて、主体的に解決まで取り組める方。
従業員数
198名
（GMOインターネットグループ株式会社単体 / GMOインターネットグループ連結 7,497名）
勤務地
東京都
想定年収
570 万円 ~ 1,000 万円
従業員数
198名
（GMOインターネットグループ株式会社単体 / GMOインターネットグループ連結 7,497名）
仕事内容
■メルカリグループについて
あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる
「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。
テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。メルカリグループの目指すべき方針については をご覧ください。
■組織・チームのミッション
＜Analytics チームのミッション＞
事業成長にコミットする。
その事業成長を実現するために、下記の行動指針を理解する。
イシューにこだわる。主体的にイシュー 課題を設定する。また与えられたイシューを疑い、再設定する。
適切なイシューから設計されたアウトプットを通じて、ステークホルダーに意思決定させる。
■業務内容
具体的な業務内容は下記です。
メルカリの定量分析に基づく課題の特定、サービス改善策・マーケティング施策等の提案
分析結果を基にステークホルダーと協議し、成長戦略の検討におけるコアメンバーとしての役割、事業モニタリングおよび事業計画の策定を通じた経営支援
■ユニークなチャレンジ
メルカリのコア事業でのチャレンジ
本ポジションでは、メルペイの与信プロダクトの意思決定を支えるためのデータ分析業務を担い、メルカリをお使いいただいているお客さまにさらなる価値をお届けしていく楽しみがあります。
プロダクト・マーケティング・コーポレートといったステークホルダーと非常に近い距離で仕事をすることになりますが、PDCAサイクルの速さが重視されるのは当然ながら、ステークホルダーと同じ目線に立つような当事者意識でファクトを提供し、PDCAの質も大きく向上させることが求められます。
また、アナリスト以外のデータ系のチーム（データエンジニアリングチームやデータプロダクトチームなど）のプロフェッショナルたちと分析業務の効率化や改善、民主化といったテーマにも取り組んでいきます。
AI時代の変革をリードするアナリストへ
また、アナリスト以外のデータ系のチーム（データエンジニアリングチームやデータプロダクトチームなど）のプロフェッショナルたちと、従来の分析業務の効率化・改善だけでなく、生成AIなどの先端技術を活用した分析アプローチへの「変革」をリードしていただきます。
技術トレンドの変化を能動的にキャッチアップし、分析のあり方そのものを次世代へと進化させることにコミットできる、ユニークで挑戦的な役割です。
あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる
「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。
テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。メルカリグループの目指すべき方針については をご覧ください。
■組織・チームのミッション
＜Analytics チームのミッション＞
事業成長にコミットする。
その事業成長を実現するために、下記の行動指針を理解する。
イシューにこだわる。主体的にイシュー 課題を設定する。また与えられたイシューを疑い、再設定する。
適切なイシューから設計されたアウトプットを通じて、ステークホルダーに意思決定させる。
■業務内容
具体的な業務内容は下記です。
メルカリの定量分析に基づく課題の特定、サービス改善策・マーケティング施策等の提案
分析結果を基にステークホルダーと協議し、成長戦略の検討におけるコアメンバーとしての役割、事業モニタリングおよび事業計画の策定を通じた経営支援
■ユニークなチャレンジ
メルカリのコア事業でのチャレンジ
本ポジションでは、メルペイの与信プロダクトの意思決定を支えるためのデータ分析業務を担い、メルカリをお使いいただいているお客さまにさらなる価値をお届けしていく楽しみがあります。
プロダクト・マーケティング・コーポレートといったステークホルダーと非常に近い距離で仕事をすることになりますが、PDCAサイクルの速さが重視されるのは当然ながら、ステークホルダーと同じ目線に立つような当事者意識でファクトを提供し、PDCAの質も大きく向上させることが求められます。
また、アナリスト以外のデータ系のチーム（データエンジニアリングチームやデータプロダクトチームなど）のプロフェッショナルたちと分析業務の効率化や改善、民主化といったテーマにも取り組んでいきます。
AI時代の変革をリードするアナリストへ
また、アナリスト以外のデータ系のチーム（データエンジニアリングチームやデータプロダクトチームなど）のプロフェッショナルたちと、従来の分析業務の効率化・改善だけでなく、生成AIなどの先端技術を活用した分析アプローチへの「変革」をリードしていただきます。
技術トレンドの変化を能動的にキャッチアップし、分析のあり方そのものを次世代へと進化させることにコミットできる、ユニークで挑戦的な役割です。
求める経験 / スキル
■求める経験・スキル
メルカリグループおよび各カンパニーのミッションとバリューに共感していただける方
App/Webサービスを持つ事業会社でのデータ分析の実務経験、もしくは広告プラットフォーム事業の実務経験5年以上
SQLを用いたデータ抽出・集計スキル
課題を明確に言語化・定義し、仮説立案 → データ検証の分析サイクルを自立して進める能力
分析から得られたアウトプットをステークホルダーにとって価値のあるアウトカムとして伝達する能力
他部署との協業によるプロセス改善やサービス改善プロジェクトの実施経験
■歓迎する経験・スキル
マーケティングやプロダクト改善施策の効果測定（A/Bテスト含む）経験
プロジェクトやチームのマネージメント経験
Python等のプログラミング言語を用いたデータ分析経験
営業企画やKPI管理、事業計画の立案・運用経験
分析業務の効率化の経験
■語学力
日本語：Proficient (CEFR – C1) 必須
英語：Independent (CEFR – B1) 歓迎
メルカリグループおよび各カンパニーのミッションとバリューに共感していただける方
App/Webサービスを持つ事業会社でのデータ分析の実務経験、もしくは広告プラットフォーム事業の実務経験5年以上
SQLを用いたデータ抽出・集計スキル
課題を明確に言語化・定義し、仮説立案 → データ検証の分析サイクルを自立して進める能力
分析から得られたアウトプットをステークホルダーにとって価値のあるアウトカムとして伝達する能力
他部署との協業によるプロセス改善やサービス改善プロジェクトの実施経験
■歓迎する経験・スキル
マーケティングやプロダクト改善施策の効果測定（A/Bテスト含む）経験
プロジェクトやチームのマネージメント経験
Python等のプログラミング言語を用いたデータ分析経験
営業企画やKPI管理、事業計画の立案・運用経験
分析業務の効率化の経験
■語学力
日本語：Proficient (CEFR – C1) 必須
英語：Independent (CEFR – B1) 歓迎
従業員数
2,120名
（連結）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
2,120名
（連結）
仕事内容
【業務概要】
研究機関と実施する産学連携の研究プロジェクトに参加して頂きます。
データ解析や機械学習の技術を応用してプロジェクトを支援します。
将来的にはさらに専門性を高めるか、他のプロジェクトに参加し、
実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。
【プロジェクト】
産学連携の研究プロジェクト（生物系データサイエンス）
・データ解析や機械学習の技術を応用してプロジェクトを支援します
・研究課題を解決するために論文調査したりアルゴリズムを自分で考えたり、モデルを実装したり、スパコンやGPUマシンを利用
・本プロジェクトは、研究機関との協力のもと、生物系のデータサイエンスに焦点を当てて進行します。データ解析や機械学習の技術を駆使し、生物学的な課題の解決を目指します。
・将来的にはさらに専門性を高めるか、他のプロジェクトに参加し、 実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。
研究機関と実施する産学連携の研究プロジェクトに参加して頂きます。
データ解析や機械学習の技術を応用してプロジェクトを支援します。
将来的にはさらに専門性を高めるか、他のプロジェクトに参加し、
実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。
【プロジェクト】
産学連携の研究プロジェクト（生物系データサイエンス）
・データ解析や機械学習の技術を応用してプロジェクトを支援します
・研究課題を解決するために論文調査したりアルゴリズムを自分で考えたり、モデルを実装したり、スパコンやGPUマシンを利用
・本プロジェクトは、研究機関との協力のもと、生物系のデータサイエンスに焦点を当てて進行します。データ解析や機械学習の技術を駆使し、生物学的な課題の解決を目指します。
・将来的にはさらに専門性を高めるか、他のプロジェクトに参加し、 実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。
求める経験 / スキル
【必須スキル/経験】
以下のご経験をお持ちの方
・バイオインフォ系、研究機関にて行っていた博士の方
・機械学習の代表的な手法を学び、実際に一つでも試してみた経験（業務経験不問）
・プログラミング言語でコーディングした経験（業務経験不問
【歓迎するスキル】
生物のポスドク（博士）で研究機関で働いたバックグラウンドがある方
・シーケンス解析経験（特に、single-cell RNA-seq解析）
・大規模な遺伝子発現解析経験
・細胞分子生物学の専門知識など
以下のご経験をお持ちの方
・バイオインフォ系、研究機関にて行っていた博士の方
・機械学習の代表的な手法を学び、実際に一つでも試してみた経験（業務経験不問）
・プログラミング言語でコーディングした経験（業務経験不問
【歓迎するスキル】
生物のポスドク（博士）で研究機関で働いたバックグラウンドがある方
・シーケンス解析経験（特に、single-cell RNA-seq解析）
・大規模な遺伝子発現解析経験
・細胞分子生物学の専門知識など
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,200 万円
株式会社MonotaRO
仕事内容
●MonotaRO（モノタロウ）について●
MonotaRO(モノタロウ)は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。2025年時点で商品点数は2,400万点超、ご登録ユーザー数は1000万件に達し、間接資材販売のEC(電子商取引）としては日本最大規模のサービスへと成長しています。
また現在は韓国、インドネシア、インドへも進出。国内事業で培ったノウハウを最大限活かし、日本発オンラインサービス事業者としてグローバル展開にも注力しています。
●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」がある】
▼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、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できる
▼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できる
- 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している
- 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
▼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
▼このポジションにおけるミッション▼
データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決や、顧客体験価値の最大化のために従事いただきます。
・オペレーションの高度化、効率化
・チームのアウトプットの最大化
・チームごとの具体的な業務の一例
- 商品検索・推薦システムの研究開発
- 市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現
- SCM高度化
- 統計・機械学習を活用したマーケティング
- Decision Scienceによる経営組織運営の推進
▼主な役割▼
私たちMonotaRO(モノタロウ)は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストア（MonotaRO.com）を運営しています。
「すぐ見つかる」「すぐ届く」を実現し、お客様の「時間価値を高める」ことで、仕事に必要なものを調達するための工程・時間の削減に貢献してきました。
MonotaROのデータサイエンス部門は、他社が利用できない1次データの活用・アルゴリズムの内製化によって事業の競争優位性を作り、事業の成長サイクルを担っております。
「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」など様々な領域のプロフェッショナルが活躍することで、事業・プロダクトの課題を解決し、ユーザーへの提供価値を高めてきました。
今後更なる事業成長・価値提供の最大化を目指す上でデータサイエンス部門の拡大は重要だと考えております。
我々は、みなさんがこれまで経験してきた、経験・知識を活用しMonotaROが目指す「すぐ見つかる・すぐ届く」世界を一緒に作っていきたいです。
MonotaRO(モノタロウ)は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。2025年時点で商品点数は2,400万点超、ご登録ユーザー数は1000万件に達し、間接資材販売のEC(電子商取引）としては日本最大規模のサービスへと成長しています。
また現在は韓国、インドネシア、インドへも進出。国内事業で培ったノウハウを最大限活かし、日本発オンラインサービス事業者としてグローバル展開にも注力しています。
●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」がある】
▼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、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できる
▼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できる
- 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している
- 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
▼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
▼このポジションにおけるミッション▼
データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決や、顧客体験価値の最大化のために従事いただきます。
・オペレーションの高度化、効率化
・チームのアウトプットの最大化
・チームごとの具体的な業務の一例
- 商品検索・推薦システムの研究開発
- 市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現
- SCM高度化
- 統計・機械学習を活用したマーケティング
- Decision Scienceによる経営組織運営の推進
▼主な役割▼
私たちMonotaRO(モノタロウ)は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストア（MonotaRO.com）を運営しています。
「すぐ見つかる」「すぐ届く」を実現し、お客様の「時間価値を高める」ことで、仕事に必要なものを調達するための工程・時間の削減に貢献してきました。
MonotaROのデータサイエンス部門は、他社が利用できない1次データの活用・アルゴリズムの内製化によって事業の競争優位性を作り、事業の成長サイクルを担っております。
「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」など様々な領域のプロフェッショナルが活躍することで、事業・プロダクトの課題を解決し、ユーザーへの提供価値を高めてきました。
今後更なる事業成長・価値提供の最大化を目指す上でデータサイエンス部門の拡大は重要だと考えております。
我々は、みなさんがこれまで経験してきた、経験・知識を活用しMonotaROが目指す「すぐ見つかる・すぐ届く」世界を一緒に作っていきたいです。
求める経験 / スキル
▼求めるスキル・経験
以下の領域のいずれかにおいて2年以上の実務経験（アカデミックでの経験を含む）
・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 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
・データサイエンス領域の専門知識を活用して、ビジネス上の課題解決を実行した経験
・データ分析に基づく思考力・問題解決力・意思決定力
▼あると望ましいスキル・経験
・Web系プロダクト・サービスにおいてデータサイエンティストのご経験
・事業部門など他部門と連携して、課題解決に取り組まれたご経験
・情報処理分野や統計分野の修士以上の学位（博士号取得者歓迎）
・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）
・生成AI利活用、AIエージェント開発、高度なLLMの利活用経験（いずれかのご経験をお持ちの方を特に歓迎します）
- 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
以下の領域のいずれかにおいて2年以上の実務経験（アカデミックでの経験を含む）
・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 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
・データサイエンス領域の専門知識を活用して、ビジネス上の課題解決を実行した経験
・データ分析に基づく思考力・問題解決力・意思決定力
▼あると望ましいスキル・経験
・Web系プロダクト・サービスにおいてデータサイエンティストのご経験
・事業部門など他部門と連携して、課題解決に取り組まれたご経験
・情報処理分野や統計分野の修士以上の学位（博士号取得者歓迎）
・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）
・生成AI利活用、AIエージェント開発、高度なLLMの利活用経験（いずれかのご経験をお持ちの方を特に歓迎します）
- 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
従業員数
1,432名
（2024年12月現在(連結1,432名 / 単体851名)）
勤務地
複数あり
想定年収
600 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
1,432名
（2024年12月現在(連結1,432名 / 単体851名)）
株式会社フライウィール
仕事内容
■ポジションについて
プロダクト開発本部はフライウィールにて共通的に利用されるインフラストラクチャや、データの課題を解決するプロダクトの企画・開発・運用を行っています。
その中でデータエンジニアは、データサイエンティストや他のエンジニアと協力しながら、データ基盤を構築・改善して、大事なデータを守りながら、フライウィール全体およびクライアントのデータ活用を推進します。
プロフェッショナルサービスで得られた知見を基に、セキュリティレベルの担保やスムーズなデータ処理を実現しています。
■プロダクトに関して
「データを誰もが自在に活用できる社会」を目指し、エンタープライズ向けデータ活用プラットフォーム「Conata」を提供しています。Conata は、データの収集・処理・分析・可視化、生成AI（RAG）を活用した知識検索、AI エージェントによる業務自動化まで一貫して支援し、企業のデータ活用を最大化します。
ビッグテックで培ったデータ管理・情報検索技術を活用し、高度な DataOps を実現。その技術と 生成 AI・AI エージェントを組み合わせることで、企業のデータ活用をさらに強化します。2024年には「Conata Data Agent」をリリースし、大量な社内データを自然言語で横断的に検索・活用できる環境を提供しています。
※参考記事
企業のAI活用は、「使われていない情報」こそが価値
～MSでのグローバル開発経験を持つフライウィールCTO・波村氏が指摘する、日本企業が抱えるデータ整備の課題～
https://www.fastgrow.jp/articles/flywheel-hamura
■業務内容
＜データ収集＞
・パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築
・Webクローリングやスクレイピングなどの、Webから情報を収集・活用するシステムの構築
＜データ処理＞
・データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築
・バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用
＜データ管理＞
・収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築
・収集した、処理済みデータ活用のための検索基盤の設計と構築
センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築
・Webクローリングやスクレイピングなどの、Webから情報を収集・活用するシステムの構築
・他のエンジニア職と共通の業務
サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用
システムの技術的な問題の発見と解決
運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発
■データエンジニアの魅力
・大規模データを安定的に処理するデータインフラ環境構築の経験ができます。
・現在だけでなく将来的にConataを利用する数多くのクライアントに対して、スケーラブルかつ効率的なプロダクトや機能の開発に携われます。
・データの進化にも対応できるように拡張性を持たせたデータエンジニアリングの設計、構築に携わることができます。
・ビッグテックで開発・データサイエンスの業務に携わってきた方と密に連携しながら働くこともでき、技術的な成長ができ一緒に互いを高め合える環境です。
■開発環境
クラウド：AWS
Data Platform：Python, Dagster, dbt, Snowflake, Amazon Athena
Infrustructure：Amazon EKS(Kubernetes), Terraform, Prometheus, Grafana
DevOps：Bazel, GitHub, GitHub Actions
プロダクト開発本部はフライウィールにて共通的に利用されるインフラストラクチャや、データの課題を解決するプロダクトの企画・開発・運用を行っています。
その中でデータエンジニアは、データサイエンティストや他のエンジニアと協力しながら、データ基盤を構築・改善して、大事なデータを守りながら、フライウィール全体およびクライアントのデータ活用を推進します。
プロフェッショナルサービスで得られた知見を基に、セキュリティレベルの担保やスムーズなデータ処理を実現しています。
■プロダクトに関して
「データを誰もが自在に活用できる社会」を目指し、エンタープライズ向けデータ活用プラットフォーム「Conata」を提供しています。Conata は、データの収集・処理・分析・可視化、生成AI（RAG）を活用した知識検索、AI エージェントによる業務自動化まで一貫して支援し、企業のデータ活用を最大化します。
ビッグテックで培ったデータ管理・情報検索技術を活用し、高度な DataOps を実現。その技術と 生成 AI・AI エージェントを組み合わせることで、企業のデータ活用をさらに強化します。2024年には「Conata Data Agent」をリリースし、大量な社内データを自然言語で横断的に検索・活用できる環境を提供しています。
※参考記事
企業のAI活用は、「使われていない情報」こそが価値
～MSでのグローバル開発経験を持つフライウィールCTO・波村氏が指摘する、日本企業が抱えるデータ整備の課題～
https://www.fastgrow.jp/articles/flywheel-hamura
■業務内容
＜データ収集＞
・パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築
・Webクローリングやスクレイピングなどの、Webから情報を収集・活用するシステムの構築
＜データ処理＞
・データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築
・バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用
＜データ管理＞
・収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築
・収集した、処理済みデータ活用のための検索基盤の設計と構築
センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築
・Webクローリングやスクレイピングなどの、Webから情報を収集・活用するシステムの構築
・他のエンジニア職と共通の業務
サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用
システムの技術的な問題の発見と解決
運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発
■データエンジニアの魅力
・大規模データを安定的に処理するデータインフラ環境構築の経験ができます。
・現在だけでなく将来的にConataを利用する数多くのクライアントに対して、スケーラブルかつ効率的なプロダクトや機能の開発に携われます。
・データの進化にも対応できるように拡張性を持たせたデータエンジニアリングの設計、構築に携わることができます。
・ビッグテックで開発・データサイエンスの業務に携わってきた方と密に連携しながら働くこともでき、技術的な成長ができ一緒に互いを高め合える環境です。
■開発環境
クラウド：AWS
Data Platform：Python, Dagster, dbt, Snowflake, Amazon Athena
Infrustructure：Amazon EKS(Kubernetes), Terraform, Prometheus, Grafana
DevOps：Bazel, GitHub, GitHub Actions
求める経験 / スキル
【必須要件】
・下記の項目を1つ以上満たす方
データベース、データウェアハウスを使ったデータ基盤の開発経験
データ処理パイプラインの開発経験
Apache Hadoop、Sparkなどの分散データ処理の開発経験
【歓迎要件】
・AWSやGCP、Azureなどのクラウドにおける開発経験
・コンピューターサイエンスの学士号、もしくはそれに相当する知識と業務経験
・Java、 Kotlin、Python、C++、Golang などの1つ以上のプログラミング言語でのソフトウェア開発の経験
・新しい技術、ツール、プログラミング言語を必要に応じて学ぶ能力と意欲
・臨機応変に状況に対応できる柔軟性
・フライウィールのミッションとバリューに共感できること
・下記の項目を1つ以上満たす方
データベース、データウェアハウスを使ったデータ基盤の開発経験
データ処理パイプラインの開発経験
Apache Hadoop、Sparkなどの分散データ処理の開発経験
【歓迎要件】
・AWSやGCP、Azureなどのクラウドにおける開発経験
・コンピューターサイエンスの学士号、もしくはそれに相当する知識と業務経験
・Java、 Kotlin、Python、C++、Golang などの1つ以上のプログラミング言語でのソフトウェア開発の経験
・新しい技術、ツール、プログラミング言語を必要に応じて学ぶ能力と意欲
・臨機応変に状況に対応できる柔軟性
・フライウィールのミッションとバリューに共感できること
従業員数
101名
（2025年3月）
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
101名
（2025年3月）
株式会社メルカリ
仕事内容
■メルカリグループについて
あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる
「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。
テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。メルカリグループの目指すべき方針については をご覧ください。
■組織・チームのミッション
＜Analytics チームのミッション＞
事業成長にコミットする。
その事業成長を実現するために、下記の行動指針を理解する。
イシューにこだわる。主体的にイシュー 課題を設定する。また与えられたイシューを疑い、再設定する。
適切なイシューから設計されたアウトプットを通じて、ステークホルダーに意思決定させる。
■業務内容
具体的な業務内容は下記です。
・メルペイの与信事業の定量分析に基づく課題の特定、サービス・与信の改善策・マーケティング施策等の提案
・分析結果を基にステークホルダーと協議し、成長戦略の検討におけるコアメンバーとしての役割、事業モニタリングおよび事業計画の策定を通じた経営支援
・生成AI（LLM等）の最新動向を踏まえた分析プロセスの設計・導入
■ユニークなチャレンジ
メルカリのコア事業でのチャレンジ
本ポジションでは、メルペイの与信プロダクトの意思決定を支えるためのデータ分析業務を担い、メルカリをお使いいただいているお客さまにさらなる価値をお届けしていく楽しみがあります。
プロダクト・マーケティング・コーポレートといったステークホルダーと非常に近い距離で仕事をすることになりますが、PDCAサイクルの速さが重視されるのは当然ながら、ステークホルダーと同じ目線に立つような当事者意識でファクトを提供し、PDCAの質も大きく向上させることが求められます。
また、アナリスト以外のデータ系のチーム（データエンジニアリングチームやデータプロダクトチームなど）のプロフェッショナルたちと分析業務の効率化や改善、民主化といったテーマにも取り組んでいきます。
AI時代の変革をリードするアナリストへ
また、アナリスト以外のデータ系のチーム（データエンジニアリングチームやデータプロダクトチームなど）のプロフェッショナルたちと、従来の分析業務の効率化・改善だけでなく、生成AIなどの先端技術を活用した分析アプローチへの「変革」をリードしていただきます。
技術トレンドの変化を能動的にキャッチアップし、分析のあり方そのものを次世代へと進化させることにコミットできる、ユニークで挑戦的な役割です。
あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる
「地球資源が限られているなか、より豊かな社会をつくるために何ができるか」。2013年、創業者の山田進太郎が世界一周の旅で抱いた課題意識から、フリマアプリ「メルカリ」は生まれました。私たちは、物理的なモノやお金に限らずあらゆる価値を循環させることで、誰もがやりたいことを実現し、人や社会に貢献するための選択肢を増やすことができると信じています。
テクノロジーの力で世界中の人々をつなぎ、あらゆる人の可能性が発揮される世界を実現していきます。メルカリグループの目指すべき方針については をご覧ください。
■組織・チームのミッション
＜Analytics チームのミッション＞
事業成長にコミットする。
その事業成長を実現するために、下記の行動指針を理解する。
イシューにこだわる。主体的にイシュー 課題を設定する。また与えられたイシューを疑い、再設定する。
適切なイシューから設計されたアウトプットを通じて、ステークホルダーに意思決定させる。
■業務内容
具体的な業務内容は下記です。
・メルペイの与信事業の定量分析に基づく課題の特定、サービス・与信の改善策・マーケティング施策等の提案
・分析結果を基にステークホルダーと協議し、成長戦略の検討におけるコアメンバーとしての役割、事業モニタリングおよび事業計画の策定を通じた経営支援
・生成AI（LLM等）の最新動向を踏まえた分析プロセスの設計・導入
■ユニークなチャレンジ
メルカリのコア事業でのチャレンジ
本ポジションでは、メルペイの与信プロダクトの意思決定を支えるためのデータ分析業務を担い、メルカリをお使いいただいているお客さまにさらなる価値をお届けしていく楽しみがあります。
プロダクト・マーケティング・コーポレートといったステークホルダーと非常に近い距離で仕事をすることになりますが、PDCAサイクルの速さが重視されるのは当然ながら、ステークホルダーと同じ目線に立つような当事者意識でファクトを提供し、PDCAの質も大きく向上させることが求められます。
また、アナリスト以外のデータ系のチーム（データエンジニアリングチームやデータプロダクトチームなど）のプロフェッショナルたちと分析業務の効率化や改善、民主化といったテーマにも取り組んでいきます。
AI時代の変革をリードするアナリストへ
また、アナリスト以外のデータ系のチーム（データエンジニアリングチームやデータプロダクトチームなど）のプロフェッショナルたちと、従来の分析業務の効率化・改善だけでなく、生成AIなどの先端技術を活用した分析アプローチへの「変革」をリードしていただきます。
技術トレンドの変化を能動的にキャッチアップし、分析のあり方そのものを次世代へと進化させることにコミットできる、ユニークで挑戦的な役割です。
求める経験 / スキル
■必須条件
・メルカリグループおよび各カンパニーのミッションとバリューに共感していただける方
・App/Webサービスを持つ事業会社でのデータ分析の実務経験、もしくは広告プラットフォーム事業の実務経験5年以上
・SQLを用いたデータ抽出・集計スキル
・課題を明確に言語化・定義し、仮説立案 → データ検証の分析サイクルを自立して進める能力
・分析から得られたアウトプットをステークホルダーにとって価値のあるアウトカムとして伝達する能力
・他部署との協業によるプロセス改善やサービス改善プロジェクトの実施経験
■歓迎する経験・スキル
・マーケティングやプロダクト改善施策の効果測定（A/Bテスト含む）経験
・プロジェクトやチームのマネージメント経験
・Python等のプログラミング言語を用いたデータ分析経験
・営業企画やKPI管理、事業計画の立案・運用経験
・分析業務の効率化の経験
・データ分析にとどまらず、事業成長のための「打ち手」まで考えられる方
・生成AI（LLM等）を業務に活用した経験、または、データ分析・業務改善におけるプロトタイピング・導入経験
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）などのAI活用技術に関する基礎知識
・クレジットカードや貸金など与信系プロダクトの延滞率や貸倒れの分析をした経験
・メルカリグループおよび各カンパニーのミッションとバリューに共感していただける方
・App/Webサービスを持つ事業会社でのデータ分析の実務経験、もしくは広告プラットフォーム事業の実務経験5年以上
・SQLを用いたデータ抽出・集計スキル
・課題を明確に言語化・定義し、仮説立案 → データ検証の分析サイクルを自立して進める能力
・分析から得られたアウトプットをステークホルダーにとって価値のあるアウトカムとして伝達する能力
・他部署との協業によるプロセス改善やサービス改善プロジェクトの実施経験
■歓迎する経験・スキル
・マーケティングやプロダクト改善施策の効果測定（A/Bテスト含む）経験
・プロジェクトやチームのマネージメント経験
・Python等のプログラミング言語を用いたデータ分析経験
・営業企画やKPI管理、事業計画の立案・運用経験
・分析業務の効率化の経験
・データ分析にとどまらず、事業成長のための「打ち手」まで考えられる方
・生成AI（LLM等）を業務に活用した経験、または、データ分析・業務改善におけるプロトタイピング・導入経験
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）などのAI活用技術に関する基礎知識
・クレジットカードや貸金など与信系プロダクトの延滞率や貸倒れの分析をした経験
従業員数
2,120名
（連結）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,500 万円
従業員数
2,120名
（連結）
株式会社ケアネット
仕事内容
【業務内容】
HCC社では、現状主に製薬企業クライアントのお引き合いに応じて、医療経済分析、マーケティング戦略、電子カルテデータなどの医療ビックデータ(RWD)解析によるレポーティング、論文執筆、HTAなどの幅広い業務を行っています。今回募集する方には、シニアデータサイエンティスト・シニアコンサルタントとしてクライアントワーク、プロジェクトマネジメント、コンサルティング業務および解析実務や論文執筆実務を担って頂きたいと考えております。
業務内容が幅広いため、全てのご経験がなくとも構いませんが、最終的にはアカデミアへの論文発表という形でアウトプットすることが多いため、研究経験、論文執筆経験を必須とさせていただいたうえで、ご専門に合わせて業務範囲を順次拡大して頂きたいと考えています。
また、HCC社では労働集約的なコンサルティングのみならず、プロダクト開発にも取り組んでいきたいと考えていますので、ご希望に応じてそういったプロジェクトへの参画も可能です。
HCC社では、現状主に製薬企業クライアントのお引き合いに応じて、医療経済分析、マーケティング戦略、電子カルテデータなどの医療ビックデータ(RWD)解析によるレポーティング、論文執筆、HTAなどの幅広い業務を行っています。今回募集する方には、シニアデータサイエンティスト・シニアコンサルタントとしてクライアントワーク、プロジェクトマネジメント、コンサルティング業務および解析実務や論文執筆実務を担って頂きたいと考えております。
業務内容が幅広いため、全てのご経験がなくとも構いませんが、最終的にはアカデミアへの論文発表という形でアウトプットすることが多いため、研究経験、論文執筆経験を必須とさせていただいたうえで、ご専門に合わせて業務範囲を順次拡大して頂きたいと考えています。
また、HCC社では労働集約的なコンサルティングのみならず、プロダクト開発にも取り組んでいきたいと考えていますので、ご希望に応じてそういったプロジェクトへの参画も可能です。
求める経験 / スキル
【必須】
■クライアントワーク、医薬品関連のプロジェクト参画経験
■レセプト、電子カルテを含むリアルワールドデータの解析経験
■理学、工学、医学、薬学、統計学等の領域における査読付き論文1報以上（著者順位不問）
■大学院修士課程修了（理学、工学、医学、薬学、計量経済学、統計学等）
【尚可】
■ビジネスコンサルティングの経験
■R、Python等を用いた統計・科学技術計算の経験
【その他】
英語について、Listening/Speakingは不要ですが、英語論文のReading/Writingが過不足なく行えるだけのベースが必要です。
【求める人物像】
■「サイエンス」の発想と素養を持っていること
■クライアントワーク、クライアントとのディスカッションが出来ること
■医師、学者等と対等に議論ができる論理性を持っていること
■問題や課題を自ら進んで解決する姿勢を持っていること。
■自分自身で時間管理、課題管理ができること。
■向上心があること。
■社会人としての応対マナーが身についていること。
【今後のキャリアパスについて】
シニアデータサイエンティストとして、学会報告や学術論文を発信して頂き自ら顧客を開拓して頂くことも可能ですし、よりアカデミア寄りに学者を目指して研究論文を執筆頂くことも可能です。また、先述の通りHCC社としてのプロダクト開発も検討しておりますので、そのプロジェクトに入って頂き、ビジネス側のキャリアとしてプロダクトマネージャーやシニアコンサルタントとして事業部長などのポジションを目指して頂くことも可能です。
■クライアントワーク、医薬品関連のプロジェクト参画経験
■レセプト、電子カルテを含むリアルワールドデータの解析経験
■理学、工学、医学、薬学、統計学等の領域における査読付き論文1報以上（著者順位不問）
■大学院修士課程修了（理学、工学、医学、薬学、計量経済学、統計学等）
【尚可】
■ビジネスコンサルティングの経験
■R、Python等を用いた統計・科学技術計算の経験
【その他】
英語について、Listening/Speakingは不要ですが、英語論文のReading/Writingが過不足なく行えるだけのベースが必要です。
【求める人物像】
■「サイエンス」の発想と素養を持っていること
■クライアントワーク、クライアントとのディスカッションが出来ること
■医師、学者等と対等に議論ができる論理性を持っていること
■問題や課題を自ら進んで解決する姿勢を持っていること。
■自分自身で時間管理、課題管理ができること。
■向上心があること。
■社会人としての応対マナーが身についていること。
【今後のキャリアパスについて】
シニアデータサイエンティストとして、学会報告や学術論文を発信して頂き自ら顧客を開拓して頂くことも可能ですし、よりアカデミア寄りに学者を目指して研究論文を執筆頂くことも可能です。また、先述の通りHCC社としてのプロダクト開発も検討しておりますので、そのプロジェクトに入って頂き、ビジネス側のキャリアとしてプロダクトマネージャーやシニアコンサルタントとして事業部長などのポジションを目指して頂くことも可能です。
従業員数
201名
（※連結従業員数：432名 （2025年1月末時点））
勤務地
東京都
想定年収
800 万円 ~ 1,000 万円
従業員数
201名
（※連結従業員数：432名 （2025年1月末時点））
株式会社CARTA HOLDINGS
仕事内容
新設された「AI推進室」のコアメンバーとして、生成AI技術を活用し、グループ全体の生産性向上と新たな事業価値創出をミッションとするプロジェクトの企画・推進を担っていただきます。
【業務詳細】
・全社横断でのAI活用ニーズのヒアリング、課題の特定
・生成AIを用いた業務改革や新規サービス創出の企画立案、経営層への提案
・プロジェクト計画の策定、要件定義、多様なステークホルダー（各事業会社、開発チーム等）との調整
・関係部署（営業、クリエイティブ、開発など）を巻き込んだ、新たな業務フローの導入・定着支援
・PoC（概念実証）の計画と実行、効果測定、本格導入に向けたロードマップ策定
・開発チームと連携したプロジェクト全体の進捗・品質・コスト管理
・導入後の効果検証と改善、成功事例のナレッジ化と全社への展開・啓蒙活動
※将来的には、チームを率いるリーダー/マネージャーとしての役割も期待しています。
【入社後イメージ】
ご入社後、まずは全社横断でのAI活用ニーズのヒアリング、課題の特定から行っていただく想定です。
・各事業部のキーパーソン（マネージャー等）、現場担当者へのヒアリングを通じて、現状の業務フロー（As-Is）と潜在的な課題を可視化する
・ヒアリング内容、各種データに基づき、業務プロセスをフロー図に落とし込みし、投下コストの高い工程、処理時間の長い工程、ボトルネック工程を特定する
・分析結果から、インパクト、実現性の面から優先順位付けを行う
【業務詳細】
・全社横断でのAI活用ニーズのヒアリング、課題の特定
・生成AIを用いた業務改革や新規サービス創出の企画立案、経営層への提案
・プロジェクト計画の策定、要件定義、多様なステークホルダー（各事業会社、開発チーム等）との調整
・関係部署（営業、クリエイティブ、開発など）を巻き込んだ、新たな業務フローの導入・定着支援
・PoC（概念実証）の計画と実行、効果測定、本格導入に向けたロードマップ策定
・開発チームと連携したプロジェクト全体の進捗・品質・コスト管理
・導入後の効果検証と改善、成功事例のナレッジ化と全社への展開・啓蒙活動
※将来的には、チームを率いるリーダー/マネージャーとしての役割も期待しています。
【入社後イメージ】
ご入社後、まずは全社横断でのAI活用ニーズのヒアリング、課題の特定から行っていただく想定です。
・各事業部のキーパーソン（マネージャー等）、現場担当者へのヒアリングを通じて、現状の業務フロー（As-Is）と潜在的な課題を可視化する
・ヒアリング内容、各種データに基づき、業務プロセスをフロー図に落とし込みし、投下コストの高い工程、処理時間の長い工程、ボトルネック工程を特定する
・分析結果から、インパクト、実現性の面から優先順位付けを行う
求める経験 / スキル
【必須スキル】
・生成AIをはじめとする最新テクノロジーへの強い興味・関心
下記いずれかのご経験
・Web/IT業界におけるシステム導入・開発プロジェクトのマネジメント経験（3年以上目安）
例：要件定義から開発、導入、運用・定着まで一連のプロセスの主導経験
もしくはBtoBのソリューション営業、フィールドセールス等のご経験2年以上
・様々なステークホルダー（ビジネスサイド、エンジニア等）との円滑なコミュニケーションおよび調整能力
・クライアントや社内向けの提案資料・企画書の作成経験
・SaaSプロダクトのカスタマーサクセスや導入コンサルタントとして、オンボーディングや活用支援、業務改善提案を行ったご経験2年以上
・事業会社にて、事業企画・営業企画・業務改善などの立場で、部門を横断する業務プロセスの設計・改善を主導したご経験
【歓迎スキル】
・広告、メディア、インターネットサービス業界での実務経験
・生成AI（LLM等）に関する知見や、API等を活用した業務効率化の実務経験
・SIer、ITコンサルティングファーム、SaaSベンダー等でのプロジェクトマネジメント経験
・新規事業やサービスの企画・立ち上げに携わったご経験
・アジャイル（スクラム等）開発手法の知識・実践経験
・生成AIをはじめとする最新テクノロジーへの強い興味・関心
下記いずれかのご経験
・Web/IT業界におけるシステム導入・開発プロジェクトのマネジメント経験（3年以上目安）
例：要件定義から開発、導入、運用・定着まで一連のプロセスの主導経験
もしくはBtoBのソリューション営業、フィールドセールス等のご経験2年以上
・様々なステークホルダー（ビジネスサイド、エンジニア等）との円滑なコミュニケーションおよび調整能力
・クライアントや社内向けの提案資料・企画書の作成経験
・SaaSプロダクトのカスタマーサクセスや導入コンサルタントとして、オンボーディングや活用支援、業務改善提案を行ったご経験2年以上
・事業会社にて、事業企画・営業企画・業務改善などの立場で、部門を横断する業務プロセスの設計・改善を主導したご経験
【歓迎スキル】
・広告、メディア、インターネットサービス業界での実務経験
・生成AI（LLM等）に関する知見や、API等を活用した業務効率化の実務経験
・SIer、ITコンサルティングファーム、SaaSベンダー等でのプロジェクトマネジメント経験
・新規事業やサービスの企画・立ち上げに携わったご経験
・アジャイル（スクラム等）開発手法の知識・実践経験
従業員数
1,563名
（2023年12月末時点）
勤務地
東京都
想定年収
600 万円 ~ 1,200 万円
従業員数
1,563名
（2023年12月末時点）
仕事内容
～「人体のデジタルツイン」を開発し、顧客の課題を解決する～
※「人体のデジタルツイン」とは、患者個人の属性や施される治療を変えた時の病状の経時変化をシミュレーションできる予測エンジンです
【担当業務】
・デジタルツインの開発に必要な医療データの探索・評価・フィージビリティ調査の実施。
・解析対象データの探索的分析を行い、顧客（主に製薬企業や自治体）の課題を定量的に理解したり、解決への示唆を得たりする。
・高度な統計モデリング、機械学習、またはデータマイニング技術を駆使し、顧客の課題に役立つデジタルツインを開発。
・疾患、薬剤、疫学等の医療専門家とコミュニケーション。
・顧客の課題解決方法に関する提携先海外企業とのディスカッション。
・開発したデジタルツインの活用（論文化、アプリ開発など）に向けた顧客支援。
【主な顧客】
製薬企業、その他ヘルスケア関連企業、自治体、保険組合、大学・研究機関 など。
【具体的なプロジェクト】
リアルワールドデータを活用し、病気の進行や治療への反応の多様性について理解する。
病気の進行や治療への反応の多様性に寄与する因子を特定する。
個々の患者の病気の進行や治療への反応を予測できるアプリを開発する。
臨床試験の設計を変えた時の結果を予測する。
※「人体のデジタルツイン」とは、患者個人の属性や施される治療を変えた時の病状の経時変化をシミュレーションできる予測エンジンです
【担当業務】
・デジタルツインの開発に必要な医療データの探索・評価・フィージビリティ調査の実施。
・解析対象データの探索的分析を行い、顧客（主に製薬企業や自治体）の課題を定量的に理解したり、解決への示唆を得たりする。
・高度な統計モデリング、機械学習、またはデータマイニング技術を駆使し、顧客の課題に役立つデジタルツインを開発。
・疾患、薬剤、疫学等の医療専門家とコミュニケーション。
・顧客の課題解決方法に関する提携先海外企業とのディスカッション。
・開発したデジタルツインの活用（論文化、アプリ開発など）に向けた顧客支援。
【主な顧客】
製薬企業、その他ヘルスケア関連企業、自治体、保険組合、大学・研究機関 など。
【具体的なプロジェクト】
リアルワールドデータを活用し、病気の進行や治療への反応の多様性について理解する。
病気の進行や治療への反応の多様性に寄与する因子を特定する。
個々の患者の病気の進行や治療への反応を予測できるアプリを開発する。
臨床試験の設計を変えた時の結果を予測する。
求める経験 / スキル
【必須要件（MUST）】
・コンピュータサイエンス（情報工学、計算機科学等）、生体医工学、または関連分野の修士号
・CNN、GAN、RNN 等の先進的な機械学習/深層学習モデルを用いて実社会の課題を解決に導いた経験。
・TensorFlow やPytorch 等の使用経験。
・バージョンコンロール（git）やコラボレーションソフトウェアを用いて開発やテストを行った経験。
・異なる考えやスキルを持つ人材とコミュニケーションやコラボレーションするマインドとスキル。
・「医学・医療の革新的な進歩に貢献したい」という想い。
【歓迎要件（WANT）】
• コンピュータサイエンス（情報工学、計算機科学等）、生体医工学、または関連分野の博士号。
• ハイインパクト専門誌（工学系、医学系）における論文掲載または学会発表。
• Docker コンテナやクラウド計算環境の使用経験。
• 複数のジュニアデータサイエンティストが参加するプロジェクトのマネジメント経験。
• データサイエンスの結果を非データサイエンティストまたは非技術系のチームメンバーやクライアントに説明する経験・スキル。
• 海外のデータサイエンティストなどとの英語コミュニケーション能力（spoken and written）
・コンピュータサイエンス（情報工学、計算機科学等）、生体医工学、または関連分野の修士号
・CNN、GAN、RNN 等の先進的な機械学習/深層学習モデルを用いて実社会の課題を解決に導いた経験。
・TensorFlow やPytorch 等の使用経験。
・バージョンコンロール（git）やコラボレーションソフトウェアを用いて開発やテストを行った経験。
・異なる考えやスキルを持つ人材とコミュニケーションやコラボレーションするマインドとスキル。
・「医学・医療の革新的な進歩に貢献したい」という想い。
【歓迎要件（WANT）】
• コンピュータサイエンス（情報工学、計算機科学等）、生体医工学、または関連分野の博士号。
• ハイインパクト専門誌（工学系、医学系）における論文掲載または学会発表。
• Docker コンテナやクラウド計算環境の使用経験。
• 複数のジュニアデータサイエンティストが参加するプロジェクトのマネジメント経験。
• データサイエンスの結果を非データサイエンティストまたは非技術系のチームメンバーやクライアントに説明する経験・スキル。
• 海外のデータサイエンティストなどとの英語コミュニケーション能力（spoken and written）
勤務地
東京都
想定年収
700 万円 ~ 1,200 万円
-
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勤務地から求人を探す
-
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