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。

以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは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んで頂きます。
・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

【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）

【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
担当するプロジェクトのビジネス領域や、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

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

【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

600万円〜1,000万円

リモートワーク

平均年齢

39歳

ポジションの魅力

世界規模の大規模データへのアクセス:
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直接扱える環境があり、実務で希少なスケールのデータサイエンス経験を積むことができます。
多岐にわたるドメインでのAI活用:
アドテク・RTB/DSPの最適化、フリーWiFiアプリのKPI改善、暗号資産取引、不正検知など、複数の事業領域でデータ解析・機械学習技術の応用に携われます。
研究開発と実務を並行できる環境:
四半期ごとの重点的な研究開発フェーズが設けられており、最先端の機械学習手法の研究とビジネス実装の両立が可能です。
充実した福利厚生・職場環境:
無料ランチビュッフェ（シナジーカフェ「GMO Yours」）、社内託児所、本格的なフィットネスジム（GMO OLYMPIA）など、業界屈指の福利厚生が整備されています。
ビジネス・DS・エンジニアリングの3スキル習得:
単なるモデル開発にとどまらず、ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリングの3軸を同時に鍛えられる実践的な環境です。

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。

機械学習モデルの設計・開発経験（回帰、分類、推薦、時系列等）
PythonまたはRを用いたデータ分析・モデリング経験
SQLを用いたデータ抽出・集計・分析経験
大規模データ処理基盤（Spark、BigQuery、Redshift等）の利用経験
ビジネス課題をデータサイエンスで解決したプロジェクト経験

必須スキル（ソフト）

ビジネス課題への翻訳力:
データ分析の目的をビジネス視点で的確に捉え、「何を解くべきか」を自ら定義できる思考力が求められます。
自律的な課題推進力:
担当プロジェクトを自ら推進し、関係者と連携しながらPDCAを回せる主体性・実行力が必要です。
コミュニケーション能力:
分析結果を非技術者にもわかりやすく説明し、データドリブンな意思決定を組織に浸透させる力が求められます。
学習継続への意欲:
機械学習・統計・因果推論など急速に進化する技術領域に対し、自発的にキャッチアップし続ける姿勢が不可欠です。
チームワークと協調性:
研究開発室内の多職種メンバー（エンジニア・ビジネス担当等）と連携しながらプロジェクトを推進できる協調性が重要です。

歓迎スキル

RTB・DSP・アドテク領域の知識:
リアルタイム入札（RTB）やDSPにおける入札最適化・効果測定に関する実務経験や知識があると即戦力として活躍できます。
因果推論・A/Bテストの実践経験:
施策効果測定における因果推論手法（差分の差分法、操作変数法等）やA/Bテスト設計・分析の経験が歓迎されます。
金融データ・暗号資産領域の知識:
時系列予測や異常検知など、金融・暗号資産データを扱った分析経験があればプロジェクトへの即時貢献が期待されます。
MLOps・モデル運用経験:
本番環境へのモデルデプロイ・監視・再学習パイプライン構築など、MLOpsに関する知識・経験があると歓迎されます。
論文読解・研究発信の経験:
最先端の機械学習論文を読んで実装・応用できる能力、または社外へ研究成果を発信した経験があると高評価が期待されます。

この求人で得られるスキル

大規模リアルデータを用いた機械学習スキル:
数百テラバイト規模のアドテクデータや世界規模の金融データを活用したモデル設計・開発を通じ、実践的な大規模データ機械学習スキルが身につきます。
因果推論・効果測定の実務ノウハウ:
アプリプロジェクトでの施策効果測定を通じ、因果推論技術を用いたデータドリブンな意思決定支援の実務スキルを習得できます。
アドテク・金融・不正検知の専門知識:
RTB/DSP最適化・暗号資産取引分析・不正検知といった多領域のドメイン知識を実務を通じて横断的に習得できます。
研究開発から実装までの一貫したDS能力:
ビジネス課題定義・モデル研究・プロダクト実装という一気通貫の開発プロセスを経験し、ビジネス・DS・エンジニアリングの3軸を統合するスキルが得られます。
最先端機械学習の研究スキル:
四半期ごとの研究開発フェーズで最新の機械学習手法にキャッチアップし、研究者視点での問題解決能力を養うことができます。

キャリアマップ

現在
シニアデータサイエンティスト複数プロジェクトを横断して担当し、モデル精度向上や研究成果の社内展開をリードする上位職。ビジネス課題の定義から実装まで自律的に推進できる段階です。
テックリード / リサーチリード研究開発室内の技術方針や機械学習アーキテクチャを主導するポジション。最先端手法の社内標準化や論文発表など対外発信も担います。
プロジェクトマネージャー / チームリーダーデータサイエンスチームのマネジメントを担い、複数プロジェクトの優先順位・リソース管理・ビジネス部門との折衝を担当します。
AI研究開発部門の責任者 / グループ横断AI戦略職 GMOグループ全体のAI・データ活用戦略を立案・推進するポジション。グループ各社のDX・AI導入を横断的にリードする役割です。

AI 口コミまとめ

GMOインターネットグループは、無料社員食堂・社内託児所・フィットネスジムなど業界屈指の福利厚生が高く評価されており、口コミサイトの総合評価は概ねミドルレンジとなっています。実力主義の評価制度が採用されており、成果を出せば年齢に関係なく昇給・昇進しやすいという評判がある一方、給与水準については業界平均と比較してやや低いと感じる声も散見されます。社内の人間関係は概ね良好との声が多いものの、部署・上長によって評価の差が生じやすい側面も指摘されています。

【ポジティブな評価】
1. 福利厚生の充実: 無料ランチビュッフェ・社内託児所・フィットネスジム・時差通勤制度など、業界内でも突出した福利厚生環境が社員から高く評価されており、特に子育て世代からの評価が高い傾向があります。
2. 実力主義の評価制度: 年功序列に縛られず、成果を出せば年収・役職ともに上がりやすいという評判があり、四半期ごとの評価サイクルにより実績が比較的タイムリーに反映されやすいとされています。
3. 挑戦しやすい社風: 「手を挙げれ...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り452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。

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