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株式会社リクルート

仕事内容

【概要】
リクルートグループ全体のAI活用における「信頼性・安全性・透明性」を担保するため、
グループ各社およびIndeed Inc.をはじめとする海外グループ企業と協働しながら、グローバルAIガバナンスを構築・推進していただきます。

【詳細】
・リクルートおよびIndeedグループで稼働するAI／MLモデル、データパイプラインのガバナンス体制整備
　―説明可能性、公平性、プライバシー、バイアス、セキュリティリスクなどの観点での技術的検証と改善
　―日本・北米・欧州など各リージョンの法規制（EU AI Act、GDPR、個人情報保護法等）への準拠支援
・各国、各部門（データサイエンス、法務、セキュリティ、プライバシー、プロダクト開発など）と協働しAIガバナンスのグローバル・スタンダードを設計・運用
・モデル開発・運用プロセスにおける技術的レビューや、リスク分析フレームワーク・監査対応・AI品質モニタリングダッシュボード等の構築
・ガバナンス関連メトリクス（例：説明性スコア、公平性指数、プライバシーリスク）の可視化、事業部門へのフィードバックの実施

【魅力】
◆市場価値を飛躍的に高めるキャリアの転換点
機械学習、データサイエンス、クラウド基盤などの技術スキルに加え、法・倫理・文化理解を統合する希少なスキルセットを獲得し、キャリアを戦略的に拡張できる環境です。米国・日本の技術チームや法務部門、経営層とのディスカッションを通じ、国際的な合意形成力・コミュニケーション力を高められます。社内外に向けたホワイトペーパー・研究会・国際カンファレンスなどでの発信機会もあり、グローバルAIガバナンス分野でのリーダーシップを発揮できます。

◆ グローバルな舞台で「信頼されるAI」を共創できる
リクルートとIndeed Inc.を中心に、日米両拠点でのAI活用を支える共通ガバナンス基盤を構築するプロジェクトに参画できます。多様な文化・法制度・ビジネス背景をもつチームと協働し、グローバル企業としてのAIリスクマネジメントの最前線を経験できます。単なるルール整備ではなく、「ガバナンスを競争優位に変える」実践的なAI戦略立案に関与できます。

◆グローバル体制の初期フェーズだからこそ得られる0→1の設計経験
グローバル体制整備の初期フェーズにあり、枠組みを自らデザインしていく面白さがあります。新たな制度・指標・ツール群を形にしていくプロセスに立ち会えるため、「0→1」「1→N」双方のフェーズを経験できます。国際プロジェクトに直接関わりながら、AI倫理・説明可能性・透明性を支える中核人材として成長できる環境です。

求める経験 / スキル

【必須】
下記の全てのご経験・スキルをお持ちの方
・データサイエンティストとして3年以上の実務経験
・機械学習モデルの設計・実装・運用経験
・Python、R、SQL 等を用いたデータ分析・モデリングの実務スキル
・論理的思考力・分析力・ドキュメンテーションスキルを備えており、自律的に技術課題に取り組める方
・日本語での業務遂行能力（英語での資料読解・会議参加ができれば尚可）

【歓迎】
下記のいずれかのご経験・スキルをお持ちの方
・AIガバナンス（説明可能性、公平性、プライバシー、バイアス）に関する知見または実務経験
・クラウド基盤（AWS, GCP, Azure）やMLOps環境における実務経験
・モデルのモニタリング／リスク指標設計／ダッシュボード構築の実務経験
・社内・部門横断的なプロジェクトにおいて、データサイエンス・技術支援・改善提案を行った経験
・英語でのビジネスレベル読解・会話力、または海外拠点との協働経験

従業員数

20,767名（2024年4月1日現在 / アルバイト・パート含）

勤務地

東京都

想定年収

735 万円 ~ 2,000 万円

従業員数

20,767名（2024年4月1日現在 / アルバイト・パート含）

データサイエンティスト【データ推進室（全社横断組織）】

株式会社リクルート

仕事内容

【概要】
『SUUMO』事業拡大のための新規プロジェクトのリードとして、マッチング改善のために必要な新規データ定義/収集からプロダクト装着までの推進を担当いただきます。

【担当プロダクト】
国内最大級の不動産ポータルサイトをご担当いただきます。
当プロダクトは、ユーザー (住宅を借りたい/買いたい/売りたい) とクライアント (不動産会社様) のマッチングプラットフォームです。
家探しを圧倒的に便利にするマッチング体験の進化を目指しています。

【採用背景】
現在『SUUMO』事業を大幅に拡大するために新規プロジェクトを複数進めています。
特に注力しているのは、データによって不動産マッチングの変革を目指すプロジェクトです。
例えばユーザーや物件の未獲得データを広く深く獲得してtag化し、活用することでマッチング体験を進化させる新規プロジェクトを進めています。具体的には、ユーザーの住まい探しの希望条件（フリーテキスト含む）やプロフィール、『スーモカウンター』での接客ログ、不動産会社より入稿される物件データ（画像含む）はもちろん、物件パンフレットや行政サービス/周辺施設などのエリア情報含め、非構造化データも全てtag化する構想です。どこよりも多くのデータをあらゆる方法で獲得しtag化することで、質の高いマッチング、接客体験、商品企画が可能になります。
最終的には、不動産購入に際して必要な全てのデータを収集し、オンライン上でのマッチングにとどまらず、接客プロセスの進化も含めてマッチングを進化させることで、日本の住まい探しを消費者目線でも企業目線でも変革することを目標としています。
その実現のため現在約50名のデータ分野の人員を約1.4倍まで強化し、事業の大きな転換期を牽引する組織をつくりたいと考えています。

【ポジション】
データサイエンティストとして前述の新規PJをお任せします。

【業務内容】
ユーザーの自己申告orプロダクト上の行動履歴から抽出してtag化、物件パンフレット/接客ログ/画像から人力＋LLMで抽出してtag化するプロジェクトの実行。特に非構造化データを構造化する部分でのLLMの活用の検討、実行をお任せします。

【ポジションの魅力】
・新規PJの立ち上げフェーズに関わることができる
・構造化データに限らず、オフラインの非構造化データなども含めてあらゆるデータをどのように収集し、使用できるようにするかという設計フェーズから関わることができる
・大規模かつさまざまなデータを扱える環境（リアルタイム/バッチ, オンライン/オフライン, 構造化/非構造化）
・ML（LLM含む）×人の力で、質が高くレベルの高いデータの収集・加工・モデル開発にチャレンジできる

【部署紹介】
株式会社リクルート　データ推進室は、リクルートにおけるデータ利活用、データガバナンス・マネジメント、データプロダクト開発と運用に責任を持つ組織です。
現在約300名ほどの従業員が所属しており、データサイエンス/エンジニアリング/ビジネスの様々な専門性を持つ社員が所属しています。

【開発環境】
・プログラミング言語
　SQL、 Python、R、Hive／Spark、等
・インフラ
　Google Cloud(BigQuery、等)
　AWS(EC2、EMR、Redis、S3、等)
・チーム開発ツール
　JIRA、Confluence、Bitbucket、Gitlab／Gitlab CI、Slack、等

求める経験 / スキル

■必須要件：
・線形代数や微分積分・確率統計の基礎的知識、もしくは機械学習や数理最適化などの分析の基礎的知識（大学時代の経験可）
・Python、 Rなどを使用した分析経験

■歓迎要件
・専門的な学術論文やドキュメントの読解力(機械学習、深層学習、数理最適化等の専門知識の分野）
・AWS/Google Cloud等のクラウドサービス上でのアプリケーション構築経験
・国際学会での発表や査読付き国際論文でのアクセプト経験

従業員数

20,767名（2024年4月1日現在 / アルバイト・パート含）

勤務地

東京都

想定年収

543 万円 ~ 1,600 万円

従業員数

20,767名（2024年4月1日現在 / アルバイト・パート含）

機械学習エンジニア【データ推進室（全社横断組織）】

株式会社リクルート

仕事内容

国内トップレベルのシェアを有するサービスから日々膨大に蓄積されているリクルートのデータ。リクルートの機械学習エンジニアはこれらのデータを扱い、幅広い領域において新たな価値の創造に貢献します。

【詳細】
・短期・中期機械学習活用施策の立案・推進
・機械学習を用いたアプリケーションの開発
・モデル設計・実装
・担当システムのエンハンス・運用

例えば、下記のようなお仕事をご担当いただきます。
・案件の計画・推進・レビュー、プロセス改善
・案件策定・担当システム開発のKPI/QCD達成
・担当システムにおけるSLAのシステム目標の達成
・担当システム価値向上のためのリファクタリング計画の策定
・レコメンドシステムの開発、運用
・検索最適化などデータサイエンスを用いたUX向上
・機械学習、自然言語処理、画像解析などを基軸としたアルゴリズムのサービスへの接続

【開発環境】
・プログラミング言語
　SQL, Python, JavaScript等
・インフラ
　Google Cloud(GCS, BigQuery, Cloud Pub/Sub, GKE等)
　AWS(S3, DynamoDB, SNS等)
・チーム開発ツール
　JIRA, Confluence, Bitbucket, Slack等

求める経験 / スキル

■必須要件：
・ビジネス課題に対して、統計解析/機械学習の手法を適切に選定し、自身でモデリングを行い、アウトプットできる方
・記述統計・推測統計・基礎的な機械学習のアルゴリズムについて原理を理解している方
・概念設計にもとづき、メンバーとして自身の意図通りにプロダクションレベルでのプログラミングができる方

■歓迎要件
・単案件の要件定義および必要なドキュメント等を作成できる方
・複数のデータソースを統合する要件を整理し、システムを設計することができる方
・データサイエンスに関係する論文や学会発表内容を理解し、自身でプロトタイプを実装・評価することができる方
・計算量、メモリ利用効率、データ型、利用ライブラリ、実装対象プラットフォームなどの各種制約を意識した上で適切なプログラミングができる方
・アルゴリズムやプログラミング言語の基礎を理解しており、実装言語による制約を受けない方

勤務地

東京都

想定年収

543 万円 ~ 1,600 万円

アナリティクスエンジニア【データ推進室（全社横断組織）】

株式会社リクルート

仕事内容

国内トップレベルのシェアを有する幅広い事業領域のサービスから日々膨大に蓄積されているリクルートのデータ。アナリティクスエンジニアはデータドリブンな意思決定支援 (D3M : Data Driven Decision Making) を実現するために、ソフトウェア・エンジニアリングの手法を活用しながら、信頼性・作業効率性の高いデータ環境の整備や BI ダッシュボードの開発などを推進します。

【詳細】
具体的には下記の業務をご担当いただく予定です。
・データによる意思決定に欠かせないデータ環境（BI ダッシュボードやデータマート、アクセスログなど）の設計・開発・運用
・事業・プロダクトにおける各種 KPI の設計支援や、モニタリング環境の整備、改善
・クライアント向けレポートや業務支援ソリューションとしての BI ダッシュボードの開発・運用
・データの品質基準の策定と、それらをモニタリング・維持するための CI/CD を始めとするソフトウェアエンジニアリングによる仕組みの構築

【開発環境】
・SQL (BigQuery) / Python
・Tableau / Looker Studio / Looker
・Adobe Analytics / Google Analytics
・Github Enterprise

【テックブログ】
https://blog.recruit.co.jp/data/articles/analytics_engineer_introduction/
https://speakerdeck.com/recruitengineers/techtrack_yamabe

求める経験 / スキル

■必須要件：
・SQL を用いた分析用データマートの設計・開発・運用経験
・データの可視化・レポーティング経験
・Web システムに関する基本的な理解と業務開発経験
・Git などのバージョン管理システムを活用した開発経験
・周囲と適切にコミュニケーションをとりながら抽象的な課題を整理して解決に導く能力・スタンス

■歓迎要件
・データエンジニアリング（モデリングやデータウェアハウス構築）の経験
・事業やプロダクトにおける KPI 定義・可視化・データ分析の経験
・BI ツールの活用経験
・Google Analytics や Adobe Analytics を活用したアクセスログの設計・分析経験
・CI/CD に関する知識、また Circle CI などを活用した自動テストの利用経験
・dbt や Dataform などの DataOps ツールの利用経験
・DMBOK に関する知識、およびそれをもとにしたデータ環境改善の経験

従業員数

20,767名（2024年4月1日現在 / アルバイト・パート含）

勤務地

東京都

想定年収

543 万円 ~ 1,600 万円

従業員数

20,767名（2024年4月1日現在 / アルバイト・パート含）

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