年収

900万円〜1,100万円

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。

東京大学医科学研究所様との老化細胞の共同研究のプロジェクトに参加していただきます。
バイオインフォマティクス（ドライ解析）でホットなシングルセル解析の分野において、今もっとも注目されている研究の1つである「老化細胞」の最先端の研究
最新の生成AIの基盤モデル（Foundation Model）や様々な機械学習を応用し、且つデータやAIモデルの本質を深く掘り下げて、老化細胞の遺伝子に関するメカニズムを解き明かす研究
プレスリリース：
https://www.gmo.jp/ir_news/article/732/
https://www.gmo.jp/news/article/8598/

また、AI研究開発室ではビジネスの様々なプロジェクトも行っており、共同研究をやりながらもしくはその後に他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積むことが可能です。

・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】
生物学の最先端の1つである老化細胞と、最先端のAI技術を駆使する非常にチャレンジングな研究に関わることができ、人類の未知のメカニズム解明に貢献できます
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（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
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

また、老化細胞の共同研究以外のプロジェクトに関わる場合は以下の魅力があります。
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
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
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
シングルセルRNA解析、遺伝子発現解析
機械学習：
Transformer系（大規模言語モデル、シングルセル生成AI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
R、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）
SHIROKANE
GPUワークステーション
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

募集条件

【必須スキル/経験】
以下をすべて満たした方
・機械学習や深層学習の理論に触れる研究の経験がある
・特に深層学習、生成AIの理論の深い知識
・情報系の博士号を取得している
・一通りの機械学習・深層学習の知識がある
・RかPythonが書ける

【歓迎スキル/経験】
・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

【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。
・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

900万円〜1,100万円

リモートワーク

平均年齢

37歳

ポジションの魅力

東京大学医科学研究所との産学連携研究:
2023年10月に発表された東京大学医科学研究所との老化細胞に関するAI共同研究プロジェクトに参画できます。シングルセルRNA解析と最新の機械学習技術を融合した、世界最先端の生命科学研究に携われる希少なポジションです。
世界規模のビッグデータを扱える環境:
FX取引高で世界No.1のGMOクリック証券をはじめとした大規模金融ビッグデータや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど、グループ横断の実ビジネスデータを用いた実践的なデータサイエンスに取り組めます。
多様なドメインでの技術応用機会:
フィンテック・アドテク・暗号資産・不正検知・ネットセキュリティなど、多岐にわたるビジネス領域でデータ解析とAI技術を応用できます。特定分野に閉じることなく、幅広い専門性を磨けます。
研究開発に専念できる制度的サポート:
四半期ごとに選任されたメンバーが重点的に研究開発を行う制度があります。また、最新AIツール活用費用の支援（1人あたり月1万円の「GMO AIブースト支援金」）や、部署の研究開発費補助など金銭的サポートも充実しています。
テックリードへのキャリアパス:
1〜3年を目安にジョブローテーションを行い、データサイエンス技術の総合力を身に着けた「テックリード」を目指すことができます。また、「デベロッパーエキスパート」（年間100万円予算）として対外活動を行うキャリアも選択可能です。

必須スキル（ハード）

以下の専門知識・経験が求められます。

情報系博士号（または同等の研究・実務経験）
シングルセルRNA解析の知識・経験
機械学習・深層学習の実務経験（Python等）
統計解析・確率モデルの知識（統計検定・効果測定・因果推論など）
バイオインフォマティクス関連の研究経験
生成AI・大規模言語モデル（LLM）の応用知識

必須スキル（ソフト）

研究推進力:
最先端の機械学習手法や生命科学の動向をキャッチアップし、研究課題に対して自律的にアプローチできる力が求められます。
ビジネス感覚との両立:
学術的な研究知識だけでなく、実際のビジネス課題にデータサイエンスを応用してKPI改善や意思決定支援につなげる思考力が重要です。
コミュニケーション・協業力:
多様なバックグラウンドを持つ社内外のチームメンバー（東京大学医科学研究所の研究者・エンジニア等）と連携しながらプロジェクトを推進する力が求められます。
学習意欲・自己成長への積極性:
AI技術の進化が速い分野であるため、常に最新技術を学び続け、新しい手法を積極的に試みる姿勢が必要です。
論理的思考・問題解決力:
複雑なデータ（時系列・ユーザー行動・テキスト・遺伝子データ等）に対し、適切な分析手法を選定し、課題を定量的に解決する論理的思考力が求められます。

歓迎スキル

バイオインフォマティクス・生命科学研究経験:
シングルセルRNA-seq解析やゲノム解析など、生命科学分野での研究・分析経験があると即戦力として活躍できます。
金融データ分析・フィンテック領域の知識:
FXや暗号資産などの金融データを扱う経験、または不正検知・リスク分析モデル構築の経験があると多プロジェクトで貢献できます。
因果推論・ABテスト設計の実務経験:
サービスのKPI改善に向けた因果推論や厳密な定量評価・ABテストの仕組み化・自動化の経験がある方は即戦力となります。
自然言語処理（NLP）・テキストマイニングの経験:
LLMやBERTなどを活用したテキスト解析・情報抽出の実務経験者は、複数プロジェクトでの貢献が期待されます。
クラウド・分散処理基盤の利用経験:
GCP・AWSなどのクラウド環境やSpark・BigQueryなどの分散処理基盤を用いた大規模データ解析の経験がある方を歓迎します。

この求人で得られるスキル

産学連携・ライフサイエンスAI研究スキル:
東京大学医科学研究所との共同研究を通じて、生命科学領域における最先端のAI応用スキルとバイオインフォマティクスの知見を深めることができます。
グループ横断のマルチドメインデータサイエンス実務力:
フィンテック・アドテク・暗号資産・セキュリティなど多様なドメインにおいて、実ビジネスデータを用いた分析・モデル開発の総合力を習得できます。
最新生成AI・LLM活用技術:
通常業務に加えて研究開発業務を行う環境のなかで、最新のAI技術（生成AI・LLMなど）の仕組みや応用スキルを実践的に身に着けられます。
因果推論・高度統計手法の実践スキル:
因果推論・グラフィックモデル・確率微分方程式など、アカデミックな統計・数理手法をビジネス現場で応用する実践力を磨けます。
テックリード・研究開発マネジメント力:
ジョブローテーションとプロジェクトリード経験を通じて、データサイエンスチームを牽引するテックリードとしての総合的なマネジメントスキルを獲得できます。

キャリアマップ

現在
データサイエンティスト（シニア）複数プロジェクトのメインを担い、シングルセルRNA解析・機械学習・因果推論など特定専門領域で深い知見を持つシニア人材へ成長します。四半期ごとの研究開発サイクルで継続的にスキルアップが可能です。
テックリード 1〜3年のジョブローテーションを経て、データサイエンス技術の総合力を身に着けたテックリードを目指すことができます。チームの技術方針や研究テーマの選定を主導する役割を担います。
デベロッパーエキスパート GMOインターネットグループ全体の技術力を牽引し、年間100万円の活動予算のもとで対外発表・技術普及・産学連携推進などを担う専門職ポジションです。
研究開発マネージャー / プロジェクトマネージャーチームのマネジメントや大型研究開発プロジェクトの統括を担う管理職へのキャリアパスも用意されており、実力次第で早期昇格が可能な実力主義の評価制度が整っています。

AI 口コミまとめ

口コミサイトの集計データによると、GMOインターネットグループは総合評価3.5前後（5点満点）で、大手インターネット企業として安定した経営基盤と充実した福利厚生が評価されています。社内カフェ・育児施設・マッサージルームなどのオフィス設備や、手を挙げれば新しい仕事に挑戦できるカルチャーは多くの社員から好評です。一方で、給与水準は同規模のIT企業と比べてやや低めとの声もあり、部署によって残業時間や働き方に大きな差があるとの指摘も見られます。ミッショングレード制による実力主義の評価が導入されており、成果を出すことで年収アップも期待できる環境です。

【ポジティブな評価】
1. 福利厚生・オフィス環境：社内カフェ（24時間無料）、育児施設、マッサージルーム、昼寝スペースなど設備が充実しており、社員の働きやすさへの配慮が高く評価されています。
2. 成長・挑戦機会：「手を挙げれば仕事を任せてもらえる」「やりたいことに挑戦させてくれる」という声が多く、特にエンジニア職では新技術への挑戦機会が豊富です。
3. 実力主義の評価制度：年功序列に縛られず、成果・実力に応じた昇給が可能なミッショングレード制...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り449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（情報系博士）

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