年収

600万円〜1,000万円

勤務地

東京都

職務内容

業務内容

グループ研究開発本部は、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。
フィンテック、もしくは、金融の定量取引や暗号資産取引などのプロジェクトに参加して頂きます。また、スキルや意欲に応じて他のプロジェクトに関わることも可能です。

・フィンテック(Fintech)のプロジェクト
GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます

・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

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します
・さらに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ます

【ポジションの魅力】
GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります
世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます
時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます
フィンテック、アドテクといった担当する領域のビジネスを学び、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます
重要な３つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます
別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます
グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます
グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場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
全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます
本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます
アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです

【利用技術】
・解析手法
機械学習：
Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）
統計分析：
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

・開発技術/環境
プログラミング/フレームワーク
Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）
クラウド/オンプレ（ミドルウェア）
Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど）
AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど）
MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS
ConoHa（GPUサーバー）
大規模言語モデル（LLM）関連
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace

・開発ツール
Atlassian（Jira、Confluence）、Trello
VS Code、PyCharm、Jupyter
GitHub（Copilot）
Tableau、Looker Studio、metabase
ChatGPT、Gemini、Claude

・開発手法
アジャイル開発（scrumベース）

募集条件

【必須スキル/経験】
以下をすべて満たした方
・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が書ける

【歓迎スキル/経験】
・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
・金融の取引経験がある

【活躍できる人物像】
・手法ありきではなく、ビジネス課題解決のためにあらゆるアプローチを考えて最適なやり方を見出すことが好きな方
・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
・中でも特にフィンテック、定量取引や暗号資産に興味がある方
・一人では到底できない大きな成果をチームで目指せる方
・データや結果を鵜呑みにしないで、常にクリティカルシンキングを行える方

企業名

GMOインターネットグループ株式会社

本社所在地

東京都渋谷区桜丘町26番1号4～14階・総合受付11階

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

【Holiday】【休日】完全週休2日制土曜日、日曜日、国民の祝日、年末年始休日（12/29～1/3）【休暇】年次有給休暇、時間単位有給休暇、夏季有給休暇（5日間）特別休暇・リフレッシュ休暇・結婚休暇・出産休暇・育児休暇・介護休暇・看護休暇・配偶者出産休暇・病気休暇・忌引休暇　等

情報更新日

2026/06/14

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

600万円〜1,000万円

リモートワーク

平均年齢

37歳

ポジションの魅力

世界トップクラスの金融ビッグデータへのアクセス:
FX取引高で世界No.1規模を誇るGMOクリック証券をはじめとした大規模な金融ビッグデータを直接扱うことができます。予測困難な実際の金融データに数理モデルや機械学習を適用し、リアルなビジネス課題の解決に貢献できます。
グループCTO直轄・技術選定の自由度:
AI研究開発室はグループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されています。最先端の技術を自ら検証・導入することができ、エンジニアとして高い裁量が与えられます。
フィンテック・アドテク・アプリと多様なドメイン経験:
フィンテック（金融不正検知・収益改善）、アドテク（DSP最適化）、アプリ（因果推論による効果測定）、暗号資産取引など複数領域にまたがるプロジェクトに参加でき、幅広いデータサイエンス経験を積むことができます。
研究開発に専念できる制度:
四半期ごとに重点的な研究開発メンバーを選任する仕組みがあり、最先端の機械学習手法を業務時間の一部で研究できます。実務と研究を両立できる環境が整っています。
多様なバックグラウンドを持つ専門家チーム:
アカデミックな分野で活躍してきた博士号保持者やエンジニア出身者など、多様性のあるチームで働くことができます。異分野の知識が交差する環境で、自身の専門性をより深く磨くことができます。

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・機械学習モデル開発経験
統計学・確率論の実務適用経験（統計検定・効果測定など）
金融データまたは大規模ビジネスデータの分析経験
機械学習モデルの設計・チューニング・評価経験
HadoopやPySparkなどの分散処理基盤を用いた開発経験

必須スキル（ソフト）

ビジネス課題を自ら設定する力:
単にデータを分析するだけでなく、事業部と連携して課題そのものを設定し、データサイエンスに基づいた改善サイクルを自律的に回せる姿勢が求められます。
複雑な技術・結果を関係者に伝える説明力:
機械学習や統計モデルの成果を、技術的背景のないビジネス側の関係者にも分かりやすく説明し、意思決定につなげるコミュニケーション能力が必要です。
不確実なデータへの対応力と探究心:
金融データのように予測が困難で不確実性の高いデータを扱う場面が多く、試行錯誤を繰り返しながら課題に向き合える粘り強さと探究心が求められます。
自律的な学習継続と最先端技術へのキャッチアップ:
機械学習・深層学習・統計手法は急速に進歩しており、常に最新の論文や技術動向をキャッチアップし、実務に応用できる自己学習能力が必要です。
チームでのコラボレーション能力:
博士・エンジニア出身など多様なバックグラウンドを持つメンバーと協力しながらプロジェクトを推進できる、協調性と建設的なフィードバック力が求められます。

歓迎スキル

因果推論・A/Bテストの実務経験:
施策効果の厳密な定量評価や因果推論技術の活用経験があると、アプリプロジェクトや各種意思決定支援業務において即戦力として活躍できます。
金融工学・数理ファイナンスの知識:
FXや暗号資産などの金融モデル構築に関わる数理ファイナンスや確率微分方程式などの知識があると、フィンテックプロジェクトでの活躍範囲が広がります。
強化学習・深層学習の研究・実装経験:
AIによる自動取引やDSP最適化など、強化学習や深層学習を活用した実プロジェクト経験があると高く評価されます。
クラウド環境（AWS・GCP）でのMLパイプライン構築経験:
クラウドネイティブな機械学習基盤の設計・構築経験は、スケーラブルなモデル開発・運用において大きな強みになります。

この求人で得られるスキル

大規模金融・アドテクビッグデータ分析技術:
世界No.1規模の金融データや数百テラバイト規模のアドテクデータを分散処理（Hadoop・PySpark等）で解析する高度な技術を実務を通じて習得できます。
フィンテック・アドテク領域のビジネス理解:
金融サービスの数理モデル設計から広告DSPの最適化まで、実ビジネスに直結するドメイン知識を深く身につけることができます。
データサイエンティストとしての3スキルの総合強化:
ビジネス理解・データサイエンス・エンジニアリングの3分野を横断的に習得し、そのうち少なくとも1領域を深く伸ばすことができます。
最先端機械学習手法の研究・実装能力:
四半期ごとの研究開発制度を通じて、最新の学術論文を読み込み、実ビジネスへ応用するリサーチスキルと実装力を磨くことができます。
因果推論・ABテスト設計・自動化スキル:
施策の厳密な定量評価やABテストの仕組み化・自動化、KPIツリー設計など、データドリブンな経営判断を支える高度な分析設計スキルを習得できます。

キャリアマップ

現在
データサイエンティスト（専門深化）担当プロジェクト（フィンテック・アドテク・アプリ等）での実績を積み、特定領域のスペシャリストとして機械学習モデルの設計・改善をリードする段階。
リードデータサイエンティスト金融・広告など複数領域のプロジェクトを横断的に牽引し、戦略立案から分析ツール開発・運用まで一気通貫でリードするシニアロール。AIOpsなど最新技術の実践的活用を主導します。
技術スペシャリスト（研究開発リード）管理職とは異なるキャリアとして、四半期ごとの研究開発業務を中心に担い、最先端の機械学習手法を深く研究しグループ全体の技術水準を引き上げるロール。
プロジェクトマネージャーデータ分析エンジニアとしての実績をベースに、プロジェクト全体の計画・推進・関係者調整を担うマネジメントキャリアへの転換も可能です。
データサイエンス部門リーダー / CDO（最高データ責任者）グループ横断のデータ活用戦略を策定し、データサイエンスチームを組織として率いる経営層に近いロール。GMOグループの多様な事業への影響力を持ちます。

AI 口コミまとめ

GMOインターネットグループは有価証券報告書ベースで平均年収約694万円と業界水準を上回る水準を誇り、フレックスタイムや一定のリモートワーク制度など働き方の柔軟性が評価されています。社内カフェや24時間無料の社員食堂・託児所など福利厚生の充実度については高い評価が目立ちます。一方、所属部署やチームによって給与・残業・リモートの実態に大きなばらつきがあるとの指摘も多く、配属先によって環境が異なる点は入社前に確認が必要です。総合評価は5点満点中3.5点程度と概ね中程度の評価となっています。

【ポジティブな評価】
1. 福利厚生・オフィス環境：社内カフェや24時間対応の社員食堂・託児所など充実した設備が評価されており、「毎日の飲み物に助かる」「スタッフ同士が気軽にコミュニケーションできる」との声が多い。
2. 働き方の柔軟性：フレックスタイム制や在宅勤務制度があり、「ワークライフバランスを調整しやすい」「休みが取りやすい」というエンジニア層からの声がある。出社回帰の流れがある中でもフルリモート・フルフレックスを維持している部署も存在する。
3. 成長・キャリア開発：「手を挙げれば仕事を任せてもらえる」「実力があれば若くてもど...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り540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。

東京/正社員/データサイエンティスト（フィンテック）

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