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株式会社CARTA HOLDINGS

株式会社CARTA HOLDINGS

CARTA HOLDINGS CTO室 Generative AI Lab データサイエンティスト

勤務地

東京都

職務内容

募集背景

CARTA HOLDINGSには20を超える事業が存在し、各チームが多様なデータや業務課題を抱えています。近年、生成AI（Generative AI）の進化が著しく、特に大規模言語モデル（LLM）の台頭によって、あらゆる領域で新しいアプローチやプロダクトの可能性が広がっています。しかし、そのキャッチアップや実装を事業単位で個別に進めるだけでは限界があるため、CTO直下の「Generative AI Lab」を設立。社内全体で知見を集約し、生成AIに関わるプロジェクトや機能開発を加速させる体制を整えています。

今後、以下の取り組みをより強化したいと考えています。

1: 継続したモデル構築・評価
生成AIのプロジェクトでは、単なるアプリケーション開発だけでなく、モデルの選定・学習・評価指標の設計といった高度なデータ解析・モデリングスキルが必要です。データサイエンティストはまさにそこが専門領域であり、モデルの精度向上や効果検証をリードします。

2: モデル観点のコミュニケーションが必要
LLMを含む生成AIのビジネス活用では、「このモデルがどの程度課題解決につながるか」という価値検証を行う場面が多くあります。データサイエンティストは、その精度評価や潜在的なリスク洗い出しを定量的に行いながら、ビジネスチームとの橋渡しをする役割を担います。

これらを専門性によってアプローチし、持続したAIの利活用を推進するため、1人目のデータサイエンティストを募集することになりました。

業務内容

Generative AI Lab のミッションは、 「LLMをはじめとする基盤モデルの検証や評価、ビジネス課題への応用、ノウハウの共有」 を通じて、CARTA全体の生成AI活用を底上げすることです。具体的には下記のような業務を想定しています。

課題抽出・要件定義
生成AI推進ステアリングコミッティと協力し、CARTA全体で取り組むべき課題を網羅的に洗い出し
各事業が抱えるデータやユースケースをヒアリングし、優先度・費用対効果・実現性を総合的に判断して取り組みの対象を選定
LLMの検証・評価
OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini (Vertex AI) などのLLMを調査し、性能・コスト・利用制約などの観点から比較・評価
社内事業で実際に利用する上でのリスクや導入効果を分析し、レポートやガイドラインを作成
事後学習の可能性調査（fine-tuning / prompt-tuning等）
エンタープライズ向けLLMのファインチューニングや、RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成などを試し、精度向上やコスト削減の余地を検証
事業チームが持つドメインデータを活用し、最適な学習戦略を立案・検討
PoCサポート・アプリケーション開発支援
各事業チームのPoC（Proof of Concept）立ち上げを技術的に支援
必要に応じてプロンプトエンジニアリングやAPI連携部分の実装をサポートし、PoCを短期で回せる環境を提供
モデル評価指標の設計やテストデザインなど、データサイエンス観点でのアドバイスを行う
社内ナレッジ共有・教育
チーム内外でLLMに関する最新の動向や実践知を継続的に発信
勉強会・ワークショップの開催、ガイドラインの整備などを通じて、CARTA全体の生成AI活用レベルを引き上げる

変更の範囲：会社の定める業務（出向先会社での業務を含む）

▼やりがい

LLMを中心とした最新の生成AI技術を深く理解し、ビジネスに直結させる経験が積める
事業横断で多様な課題に携わるため、幅広いドメイン知識や応用力が身につく
CTO直下のポジションで、CARTA全体のAI戦略に直結する取り組みを推進できる
開発環境・利用しているツール
LLM基盤・ツール
OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など
LangChain, Langfuse
プログラミング言語・フレームワーク
Python (pandas, scikit-learn など)
必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用)
インフラ・MLOps
AWS, GCP
Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用
コミュニケーション
GitHub, Slack, Google Meet
参考記事
生成AIとこれからの事業開発について
もう「待ち」の時代は終わり。生成AIがもたらす、ビジネスの衝撃と進化
応募条件

▼必須要件

Pythonを用いたデータ分析・モデリング、または機械学習の実務または研究開発の経験（2年あるいはそれに相当するレベル）
LLMをはじめとする生成AI技術への興味関心
LLMなどの大規模モデルの評価手法や指標に関する理解
事業・ビジネス要件に即してモデルの有用性や改良余地を検討できるコミュニケーション力

▼歓迎要件

Prompt Engineering の理解・実践経験
ファインチューニング (どのLLMでも可) やRAG構成などの経験
Webアプリケーションの基本的な仕組みに関する知識（API実装、Frontend/Backend問わず）
デジタルマーケティング領域におけるAI活用経験や、ユーザエクスペリエンス改善の実務経験
プロジェクトマネジメント経験
学会やカンファレンスでの登壇経験
既存の枠組みにとらわれず、新たな提案や改善を主体的に進められる方

▼求める人物像

CARTA Tech Vision の未来像に共感し、価値観や習慣を実践していける方
曖昧な状況でも自ら課題を定義し、粘り強くトライ＆エラーを繰り返せる方
新たな技術や知識を柔軟に吸収し、自分のバイアスに気づきながらアップデートできる方
他者を理解し、チームワークを重視して成果を最大化できる方
選考について

選考フロー

書類選考
1次面接：Generative AI Lab リードエンジニア
2次面接：CARTA HOLDINGS 人事 / データサイエンティスト
最終面接：CARTA HOLDINGS CTO

注意事項

選考回数は増減する可能性があります。また面接官は変更となる場合があります
1,2次面接はオンラインで実施可能です。最終面接は対面での実施を想定しています
入社後のオンボーディングや就業支援を行うため、1次面接実施前までに適性検査を実施いたします
ご入社のための条件すり合わせや疑問解消のため、選考の途中で人事面談を実施します

バックグラウンドチェックについて

選考の途中で、バックグラウンドチェック（リファレンスチェック/コンプライアンスチェック）を実施します。当社と利用契約を締結したバックグラウンドチェックのサービス提供会社に対して、以下に掲げる応募者様の個人情報の開示（第三者提供）を行いますのでご承知ください。

応募者様の氏名
メールアドレス
応募書類（履歴書、職務経歴書など）

<バックグラウンドチェックのサービス提供会社>
back check 株式会社

・同社の個人情報保護方針
https://backcheck.co.jp/policy/privacy
・同社の反社会的勢力に対する基本方針
https://backcheck.co.jp/policy/against_anti-social_forces

※状況に応じて、バックグラウンドチェックを実施しない場合もございます。実施の際は改めて直接ご案内いたします。

CARTA HOLDINGS について

?CARTA HOLDINGS（カルタホールディングス）は、東京都に本社を置き、従業員約1,500名を擁する企業です。
私たちは、あらゆる産業を次のステージへ導く「進化推進業」として挑戦を続けています。

そのルーツは日本初のインターネット広告会社として誕生したことにあります。日本のインターネット産業の発展と共に築き上げた「業界を代表するマーケットプレゼンス」と、生活者向けのメディア事業とアドテクノロジー事業を自社で創り上げてきた「事業開発力・技術力」。この二つの特徴を併せ持つのが、CARTAの強みです。

現在は以下の3つの領域で相互に連携し、世の中の課題解決と、あらゆる企業・産業のビジネスの進化を推進しています。

デジタルマーケティング事業
メディア&コマース事業
人材関連サービス事業

グループ内には創業期から成熟期まで複数の事業会社があり、ステージも様々です。事業責任者が中心となり個々に経営を担う一方で、親会社であるCARTA HOLDINGSが経営支援機能に特化し、各事業を強固に支える体制を構築しています。

事業会社が個々に切磋琢磨する一方で、社員は事業領域を超えて互いに連携し、ビジネス開発に携わっています。また、条件が合えば事業間でのキャリアチェンジの機会もあり、多様な経験を通じて成長できる環境です。

そして今、私たちは新たな成長ステージに立っています。 2025年12月よりNTTドコモグループと電通グループの傘下となり、今後は両グループが保有する多様なアセットを組み合わせ、事業の競争力を高め、さらなる成長を目指してまいります。

■関連情報
採用サイト
採用説明資料

企業名

株式会社CARTA HOLDINGS

本社所在地

東京都港区虎ノ門2-6-1 虎ノ門ヒルズステーションタワー36F

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険 雇用保険 厚生年金 労災保険

休日休暇

■休日休暇 完全週休2日制(土・日)、祝日、年末年始、年次有給休暇、慶弔休暇、ボーナス休暇、ウェルビーイング積立休暇 ■有給休暇（入社月によって以下変動。いずれも終期は12月31日で、翌1月からは次休暇年度となります） 1月?2月入社：14日 3月?4月：12日 5月?6月：11日 7月：8日 8月：6日 9月：4日 10月：3日 11月：2日 12月：1日 入社日問わず、次休暇年度より17日

情報更新日

2026/04/21

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AIが推定した求人関連情報

想定給与 想定給与
-
リモートワーク リモートワーク
-
平均年齢 平均年齢
34歳
ポジションの魅力
  • CTO直下・1人目DSとしての高い影響力:
    CTO直下に設置されたGenerative AI Labにおける1人目のデータサイエンティストとして、CARTA HOLDINGS全体のAI戦略に直結する取り組みをリードできます。組織横断的な影響力を持つポジションです。
  • 最先端LLM技術の実践的活用:
    OpenAI・Anthropic Claude・Google Gemini (Vertex AI)など最前線のLLMを実業務で評価・比較・導入できる環境です。ファインチューニング・RAG・プロンプトエンジニアリングなど多彩な手法を実践できます。
  • 20を超える多様な事業ドメインへの関与:
    デジタルマーケティング・メディア・人材など異なる事業領域の課題にデータサイエンスの視点で横断的に取り組み、幅広いドメイン知識と応用力を養える環境です。
  • NTTドコモ・電通グループとの強力なバックボーン:
    2025年よりNTTドコモグループおよび電通グループの傘下となり、両グループの顧客基盤・データアセット・マーケティング力を組み合わせたAI活用プロジェクトに携われます。
  • エンジニアリング文化と柔軟な働き方:
    スーパーフレックス制・ハイブリッドワーク（出社率約50%）を導入し、技術力評価会など独自の成長支援制度も充実。自律的・主体的に働ける文化が根付いています。
必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。


  • Pythonを用いたデータ分析・モデリングまたは機械学習の実務・研究開発経験（2年以上相当）
  • LLMをはじめとする生成AI技術への深い興味関心
  • LLM等の大規模モデルの評価手法・指標に関する理解
  • ビジネス要件に即してモデルの有用性や改良余地を検討できるコミュニケーション力
必須スキル（ソフト）
  • 課題定義力:
    曖昧な状況下でも自ら問題を構造化し、優先度・費用対効果・実現性を総合的に判断して取り組み対象を選定できる力が求められます。
  • ビジネス翻訳力:
    LLMの精度評価や潜在リスクを定量的に示しながら、技術的知見をビジネスチームに分かりやすく伝え、橋渡し役を担う能力が必要です。
  • 粘り強いトライ＆エラー精神:
    新技術に対してバイアスなく向き合い、失敗を恐れず継続的に検証・改善サイクルを回し続けられるメンタリティが重視されます。
  • 自己アップデート力:
    急速に進化する生成AI領域において、最新動向を柔軟に吸収し、自分の知識・スキルを継続的にアップデートできる学習姿勢が求められます。
  • チームワーク・協調性:
    事業横断的な取り組みが多いため、他者を理解し・共感し・サポートする姿勢でチームの成果最大化に貢献できる人物像が重視されます。
歓迎スキル
  • プロンプトエンジニアリングの実践経験:
    OpenAI・Claude・Geminiなどの各種LLMを対象としたプロンプト設計・最適化の実務経験があると即戦力として活躍できます。
  • ファインチューニング・RAG構成の経験:
    いずれかのLLMに対するファインチューニング、またはRAG（Retrieval-Augmented Generation）を用いた精度向上・コスト削減の検証経験が歓迎されます。
  • デジタルマーケティング領域でのAI活用経験:
    広告効果予測・ユーザーエクスペリエンス改善など、マーケティング文脈でAIを実用化した経験は本ポジションと高い親和性があります。
  • プロジェクトマネジメント経験:
    PoC立ち上げ・推進など、複数ステークホルダーを巻き込んだプロジェクト管理の経験は、事業横断のチームで即戦力として活躍するうえで強みになります。
  • 学会・カンファレンスでの登壇経験:
    AI・データサイエンス領域での対外発信経験は、社内ナレッジ共有や勉強会運営においても貢献が期待されます。
この求人で得られるスキル
  • LLM評価・比較の専門スキル:
    OpenAI・Claude・Geminiなど複数の最先端LLMを性能・コスト・リスクの観点で横断的に評価・比較する実践的スキルが習得できます。
  • エンタープライズ向けAI実装ノウハウ:
    ファインチューニング・RAG構成・プロンプトエンジニアリングを実業務に適用し、エンタープライズ規模でのAI導入・運用に関する体系的な知見が蓄積されます。
  • 多様なビジネスドメインへの適用経験:
    デジタルマーケティング・メディア・人材など20を超える事業ドメインの課題にAIを適用することで、汎用性の高いデータサイエンス応用力が身につきます。
  • MLOps・クラウドインフラ運用スキル:
    AWS・GCP・Terraform・CDKを活用したMLOps基盤の構築・運用経験を通じて、モデルのライフサイクル管理に関する実践スキルが習得できます。
  • AI戦略立案・社内啓発スキル:
    生成AIステアリングコミッティとの協働や勉強会・ガイドライン整備を通じて、技術戦略の立案から組織全体のAIリテラシー向上まで担うコンサルタント的なスキルが磨かれます。
キャリアマップ
  • 現在
  • シニアデータサイエンティスト LLM評価・ファインチューニング・RAGなど生成AI全般の専門性を深め、Generative AI Lab内での中核メンバーとして複数プロジェクトをリード。社内のAI活用ガイドライン策定を主導します。
  • AIリサーチリード / 技術スペシャリスト CARTA全体の生成AI技術戦略を担う技術的なリーダーとして、最新モデルの評価・研究開発を牽引。学会登壇や社外発信を通じて対外的な技術ブランディングにも貢献します。
  • Generative AI Lab リード データサイエンティスト・エンジニアを束ねるチームリーダーとして、生成AIプロジェクト全体の進行管理・ロードマップ策定・採用にも関与。CTO・各事業責任者と直接連携します。
  • グループCDO / AI戦略責任者 NTTドコモ・電通グループとの連携も視野に、CARTA HOLDINGSグループ全体のAI・データ戦略を担う役員クラスのポジション。事業横断での価値創出をリードします。
AI 口コミまとめ
口コミサイトの集計データによると、CARTA HOLDINGSはスーパーフレックス制やハイブリッドワークなど柔軟な働き方が評価されており、ワークライフバランスを重視した環境が整っています。虎ノ門ヒルズという好立地・快適なオフィス環境も社員の満足度に貢献しています。一方で、昇給ペースや評価制度に対する不満の声も見られ、成果が給与に反映されるまでに時間がかかるという意見も存在します。年俸制を採用しており、エンジニア職の平均年収は業界内で中の上程度の水準と評価されています。

【ポジティブな評価】
1. 働き方の柔軟性: スーパーフレックス制（コアタイムなし）とハイブリッドワーク（出社率約50%）を導入。副業可・残業管理が徹底されており、ワークライフバランスを大切にしたい人材から高評価。
2. オフィス環境・福利厚生: 虎ノ門ヒルズへの移転後、マッサージチェアや充実したカフェ設備など快適な職場環境が整備されています。確定拠出年金（月5.5万円相当のライフプラン手当）など福利厚生も充実。
3. 成長・挑戦文化: ...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り441文字)

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※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。