【1,190万ユーザー突破 / フルリモートOK / フレックス】データサイエンティスト募集〈事業・開発組織ともに急成長中〉

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• 機械学習モデルの開発・運用経験（推薦システム・自然言語処理・LLMを含む）
• Pythonを用いた機械学習・データ分析の実装経験
• SQLおよびBigQueryなどのデータウェアハウスを用いたデータ処理経験
• ログデータを活用した課題設定・仮説検証の実務経験
• MLモデルのモニタリング・継続的改善サイクルの構築経験
• クラウド環境（Google Cloud / AWS）での開発経験

• 自律的な課題設定力:
  ビジネス課題をデータサイエンスの観点で定義し、ロードマップを自ら策定して推進できる主体性が求められます。
• クロスファンクショナルなコミュニケーション能力:
  データアナリスト・エンジニア・事業部メンバーなど多様なステークホルダーと連携し、施策を推進するための対話力が必要です。
• ビジネス感覚とデータサイエンスの融合力:
  技術的な精度改善だけでなく、事業KPIへの貢献を意識しながらモデル設計・効果検証ができる能力が求められます。
• 仮説思考と継続的改善マインド:
  施策の設計段階から仮説を立て、検証・改善サイクルをアジャイルに回せるマインドセットが重視されます。
• 議論・提案を歓迎できる建設的な姿勢:
  チームメンバーとアルゴリズム・モデル・ツールなどについて積極的に議論・提案できる、オープンかつ建設的なコラボレーション姿勢が求められます。

• 推薦システム・ランキングモデルの開発経験:
  Eコマースやマッチングプラットフォームなどでのレコメンデーションエンジン開発経験がある方は即戦力として活躍が期待されます。
• LLM・生成AIの実務応用経験:
  LLMを用いたコンテンツ分類・不正検知・自然言語処理システムの設計・開発経験がある方は特に歓迎されます。
• MLOpsパイプラインの構築・運用経験:
  機械学習ワークフローの自動化やFeature Store構築など、ML基盤整備の経験がある方はチームへの貢献が高まります。
• A/Bテスト・因果推論を用いた効果検証の実務経験:
  施策の効果測定設計から統計的検証まで一貫して担当できる経験は、社内向け業務改善や推薦システム改善で高く評価されます。
• スタートアップ・急成長企業でのデータサイエンス実務経験:
  変化の速い環境でアジャイルに施策・検証を進めた経験は、タイミーの組織文化にマッチします。

• 大規模マッチングプラットフォームにおけるML実装力:
  アイテムライフスパンが短く変数が多い複雑なマッチング問題に取り組むことで、高難度の推薦・最適化モデルの設計・実装スキルが身につきます。
• LLM・最先端AI技術の事業応用スキル:
  プラットフォームの信頼性・安全性向上のためにLLMを実際のビジネス課題へ適用する経験を通じ、生成AI実務活用の高度なスキルを習得できます。
• フルサイクルのデータサイエンス実践力:
  課題設定からモデル開発・モニタリング・継続改善まで一貫して担うことで、「ビジネス力 × データサイエンス力 × データエンジニア力」をバランスよく高められます。
• データドリブン意思決定の設計・推進力:
  KPI設計・効果検証設計・施策提案をビジネスサイドと協働することで、データを経営判断に繋げるための上流工程の実践力が身につきます。
• 高いエンジニアリング水準を持つチームでの技術研鑽:
  国内外のビッグテックや大規模プラットフォームで活躍してきた優秀なメンバーと日常的に協働することで、コードレビューや設計議論を通じた技術力向上が期待できます。