【データサイエンティスト】「ミツモア」、「プロワン」などの著名なサービスを展開/年間成長率200%/週4リモート勤務可/TypeScript・Reactなどモダンな開発環境

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年収

600万円〜1,100万円

勤務地

東京都

職種

データサイエンティスト

フレックス出勤・時差出勤
技術試験なし

求人情報

仕事内容

【募集の背景】 ミツモアは「日本のGDPを増やし、明日がもっといい日になると思える社会に」をミッションに掲げ、2017年の創業以来、年率200%以上の驚異的な成長を遂げてきました。 創業以来の中核事業「ミツモア」に加え、革新的なVertical SaaSプロダクト「プロワン」を新たに立ち上げました。 ミツモアでは創業当初からプロダクトのUXに情熱を注ぎ、ユーザーやお客様との最初の接点を大切にしながら成長を続けています。 さらなるプロダクトの進化と飛躍のため、データサイエンティスト / 機械学習エンジニアとして、データ分析・機械学習技術でミツモア事業をドライブするための開発をお任せします。 【ポジションのミッション】 ミツモアビジネスの連続成長を推進するためのデータ分析/AI開発。 各施策でのデータ面の支援、pythonなどを用いた分析による意思決定支援。 【業務内容】 ・マッチングアルゴリズムの開発、運用 ・各部署の実施する施策におけるABテスト設計などのデータ面での支援 【ポジションの魅力】 ミツモアには、データの種類が多岐にわたっているところが魅力の1つです。 ミツモアには「MeetsMore」という数百万人が利用するマッチングプラットフォームと、フィールドサービス事業者向けSaaSプロダクト「ProOne」があり、それぞれでデータの質や求める業務内容が異なるため、様々な分析課題が点在しています。 「MeetsMore」では、提供しているサービス数が600以上もあり、それぞれのサービス特有のデータなども存在しています。マッチングアルゴリズムの側面では、まだまだ利用していないデータが存在しており、それらをどのように活用していくのかを考えるだけでもかなり自由度が高く、工夫のしがいのある業務になると思います。また、MLOps/LLMOpsも非常に重要な要素となっています。これにより、機械学習モデルの開発からデプロイ、運用に至るまでのプロセスを効率的に管理し、継続的な改善を可能にします。 「ProOne」では、チャーン分析、最適化や各種予測値推定など、SaaSならではの課題に今後は取り組んでいく想定です。 さらに、異なるプラットフォーム間の横断的なデータ基盤の構築や、その上での分析にも携わることができます。 このポジションは、会社全体の分析対象となり、コンサルティング的な視点での業務遂行が求められます。
仕事内容の変更範囲
会社の定める業務

必須条件

・Pythonを使用したデータ分析・機械学習の経験 ・機械学習フレームワークの実践経験 ・SQLを利用したデータ処理の知識と実務経験 ・ソフトウェアエンジニアリングのスキル(Git、コードレビュー等) ・プロダクションレベルのコーディング、テスト、デバッグ能力
求める人物像
・弊社ミッション「日本のGDPを増やし明日がもっといい日になると思える社会に」への共感 ・ビジネス課題に対しデータドリブンなアプローチができる方 ・チーム内外で円滑なコミュニケーションができるチームプレーヤー ・プロジェクトマネジメントスキルを持ち、主体的にプロジェクトをリードできる方 ・新技術や手法への興味・学習意欲が高い方

歓迎要件

・GCP(VertexAI), AWS(SageMaker)等のクラウドサービス利用経験 ・機械学習モデル最適化・改善手法の理解と実践 ・MLOpsの実務経験 ・統計解析の実務経験 ・カンファレンス登壇経験がある

想定年収

600万円〜1,100万円(給与形態:月給制)
想定年収補足
職務手当:¥118,300~199,150 ※1. 職務手当は、月40時間分の時間外労働に対する固定残業代として支給 ※2. 40時間を超える時間外労働分についての割増賃金は追加で支給 ※3. 年収はスキル・経験・現年収を考慮し決定
基本給
381,707円〜642,578円
固定残業代
118,300円〜199,150円

おすすめポイント

★創業7年、年間成長率200%!さらなる事業成長を共に支えるメンバーを募集中です! オンラインでの見積もり比較・受発注サービス「ミツモア」およびフィールドサービス事業者向けSaaSプロダクト「プロワン 」を開発・運営する当社は、2022年6月より全国でテレビCMを開始し、世間の認知度も高まりつつあります。 ★グローバル、多種多様な人材がそろう開発環境 開発職は全体の30%が海外籍の方で、英語力なども活かせる開発環境が魅力です! ★toC、toBと幅広いユーザーに価値提供出来ます 当社の自社サービスは個人のお客様、法人のお客様と幅広く、ご支援する領域も多岐にわたります。 様々な業界の知見が深まり、エンジニアとしてコミットできる領域の幅も広げることができます。 ★柔軟な働き方が実現可能 週一は原則出社ですが、それ以外の日は出社もリモートも自由に選択可能です!ご自身のライフスタイルに合わせた柔軟な働き方が実現できます。 ★モダンな開発環境が魅力 TypeScript、Nest.js、Reactなどのモダンな開発環境での開発経験を積むことができます。

ポジション

職種
・データサイエンティスト

配属先

部署の特徴・業務環境
【プロダクト本部の特徴】 弊社には優秀なメンバーが揃っており、お互いに成長しあえる環境です。 ・CTO経験者が5名以上も在籍。加えて、ヤフー、グリー、SmartNews、DMM、楽天、Dely、freee出身の優秀なエンジニアが集結。 ・アメリカ、カナダ、中国、韓国、イギリス、フランス、ドイツ、ベルギー、ポーランド、リトアニア、ブラジル、シンガポール、フィリピンなど12カ国以上のエンジニアが在籍し、多角的な視点から組織が運営されています。 ・また、弊社の全てのエンジニアはGH Copilotの利用が可能です。

雇用形態

正社員
試用期間
あり(3ヶ月)

勤務形態

フレックスタイム制
コアタイム
11:00〜16:00

残業時間

固定残業時間
月40時間

予定勤務地

〒104-0061 東京都中央区銀座7丁目16−1G-7ビルディング8階 (最寄駅:・東銀座駅徒歩5分(日比谷線・浅草線) ・銀座駅徒歩6分(銀座線・丸の内線) ・新橋駅徒歩9分(JR) ・築地市場駅徒歩3分(大江戸線) ・汐留駅徒歩8分(ゆりかもめ))

福利厚生

保険
健康保険、厚生年金保険、雇用保険
健康・医療
定期健康診断、受動喫煙防止措置

休日・休暇

土日祝休み、完全週休二日制、有給休暇、年末年始休暇、慶弔休暇
育児・介護
育児休暇、介護休暇、産前産後休暇

諸手当

通勤手当

その他

その他補足
・新入社員のウェルカムランチやチーム間交流の飲食代補助 ・ミツモア利用額の20%キャッシュバック制度 ・ベビーシッター割引制度 ・オフィスコンビニ ・Cursor(エンジニア向け)

選考情報

選考内容

選考情報
・適性検査あり ・リファレンスチェックあり

株式会社ミツモアの企業情報

企業について

「ミツモア」「プロワン」の開発と運営

会社情報

企業名
株式会社ミツモア
設立年月日
2017年02月
本社所在地
〒104-0061 東京都中央区銀座7-16-12G7ビルディング8階
資本金
1億円
従業員100名以上
育休取得
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■必須条件

・PythonやRなどを使用したデータ分析の実務経験 (2年以上) ・統計学、機械学習の基礎知識 ・SQLを使用したデータの処理経験

600万円〜1,000万円

データサイエンティスト

株式会社 BREXA Technology

【SIer部門_自動運転・Pythonを用いたデータ分析業務】研修制度充実/年間休日123日/残業月平均15h

■必須条件

・普通自動車運転免許 ・スキルアップに前向きな方

350万円〜550万円

データサイエンティスト

株式会社 BREXA Technology

【SIer部門_自動運転・Pythonを用いたデータ分析業務/リーダー候補】研修制度充実/年間休日123日/残業月平均15h

■必須条件

・普通自動車運転免許 ・プログラミング経験2年以上(言語問わず、業務外可) ・Python,MATLAB,Linux,MSOいずれかの知見 ・単身赴任、転居、長期出張のいずれかの検討が可能な方

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データサイエンティスト

IT菩薩モロー

この求人を監修した人

毛呂 淳一朗 「IT菩薩モロー」

YouTubeでITエンジニアの転職やキャリアに関する情報を発信するキャリア系インフルエンサー。YouTubeチャンネル登録者数は3.4万人(2025年4月時点)。

エンジニア採用担当としての経験も豊富で、企業が求める人材や視点も熟知。その経験を活かし、現在はITエンジニア特化のキャリア支援企業「キッカケエージェント」を立ち上げ、月間120人のITエンジニアと面談を行う。エンジニアのキャリア志向と企業課題の解決を両立する最適な人材紹介を提供。

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転職が初めての方だけでなく、キャリアにモヤモヤを抱えている方々が素晴らしい企業と巡り会うためのサポートをいたします。

※1:2025/01/01~2025/12/31までの入社者465人中、半年以内に退職した人が7人。
※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。

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