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。

・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
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

【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】
以下の条件をすべて満たしている方
・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
・機械学習モデルを実業務で実装し本番運用した経験がある
・システム開発におけるテストをきちんと行える
・Pythonが書けて、オブジェクト指向がわかる
・一通りの機械学習・深層学習の知識がある

【歓迎スキル/経験】
・博士号を取得している
・「確率論・統計学」の基礎が身についている

【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

37歳

ポジションの魅力

グループCTO直轄・最先端技術の自由な検証環境:
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、最先端の機械学習・AIの技術を自ら検証・導入することができます。大企業でありながらスタートアップに近い自由度で技術に向き合える点が大きな魅力です。
世界規模のデータを直接扱える希少な経験:
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う機会があります。時系列データ・ユーザー行動データ・テキストデータと多様なデータ型に対して実践的なスキルを磨けます。
フィンテック・アドテク・暗号資産など多領域プロジェクト:
フィンテック（金融予測モデル）、アドテク（DSP機械学習）、アプリ（因果推論）、暗号資産・不正検知など多岐にわたるプロジェクトに参加でき、機械学習の応用領域を幅広く経験できます。
研究開発に専念できる四半期制度:
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い、期末の発表会でその成果を発表する制度があります。業務と研究開発を並行して行うことで、アカデミックと実用の両面でスキルアップが可能です。
エンジニア支援制度と充実した福利厚生:
「GMOすごいエンジニア制度」として、技術書籍・ガジェット購入・開発合宿費など年間10万円まで補助する「学ぼうぜ」プログラムがあります。また四半期に1度、勉強会・セミナーへ業務の一環として参加できる制度も整備されています。

必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・知識を有していることが求められます。

機械学習・深層学習モデルの設計・開発経験
Pythonを用いたデータ分析・モデル実装経験
統計的手法（回帰分析・時系列解析・因果推論など）の実務適用経験
大規模データ処理（Hadoop・Spark・PySpark等）の経験
金融・アドテク・ユーザー行動データなど実ビジネスデータの解析経験

必須スキル（ソフト）

ビジネス課題を自ら設定する主体性:
与えられた課題を解くだけでなく、事業部と連携して自ら課題を定義し、データサイエンスに基づく解決策を考え抜く姿勢が求められます。
技術とビジネスを橋渡しするコミュニケーション力:
AI・機械学習の専門知識を持ちながら、事業担当者やステークホルダーに対してわかりやすく成果・提案を説明できる能力が必要です。
最新技術への強い好奇心と自己研鑽の継続力:
常に最先端の機械学習手法・論文を追い、業務に応用できる技術を探求し続けるアカデミックな姿勢が求められます。
変化する環境への柔軟な適応力:
多岐にわたるプロジェクトにアサインされるため、金融・広告・アプリ・暗号資産など新たな業界ドメインをすばやくキャッチアップできる適応力が必要です。
チームでの協働を重視する姿勢:
博士・エンジニア出身など多様なバックボーンを持つメンバーと協働するため、相互尊重とチームワークを大切にできる人物像が求められます。

歓迎スキル

強化学習・因果推論・ベイズ推論などの高度な統計・ML手法:
強化学習やベイズ最適化など、通常のMLモデルを超える先進的な手法の理解・実務経験があると、プロジェクトへの貢献度が高まります。
RTB・DSP・アドテク領域の知識または経験:
リアルタイム入札や広告配信最適化の仕組みに関する知識・経験は、アドテクプロジェクトで即戦力となります。
金融工学・数理ファイナンスの知識:
金融データ特有の非定常性や高ノイズ環境での予測モデル構築に関する数理的な素養は、Fintechプロジェクトで特に有用です。
論文読解・実装・発表の経験（学会登壇や論文採択実績も歓迎）:
研究開発業務が設けられているため、学術的な論文を読み実装につなげる力は高く評価されます。

この求人で得られるスキル

実ビジネスデータを活用した機械学習の実践力:
金融・アドテク・アプリ・暗号資産など各領域の大規模実データを使い、机上でなくビジネス成果に直結するモデル構築・改善サイクルを回す実践的なスキルが身に付きます。
因果推論・効果測定の高度な分析スキル:
アプリプロジェクトでは因果推論技術を活用した施策の効果測定を行うため、A/Bテストを超えた高度な因果分析手法が習得できます。
ビジネス課題の定義から解決まで一貫したデータサイエンス力:
事業部と連携して課題設定・データ収集・モデル開発・効果検証まで一気通貫で経験できるため、データサイエンティストとしての総合的な問題解決力が養われます。
最先端ML手法の研究・実装・発信スキル:
四半期ごとの研究開発制度を通じて、最新論文の実装・検証・社内外への発信経験が積め、研究者としてのアウトプット力も磨かれます。
プロジェクトマネジメント・リーダーシップスキル:
キャリアの進展に応じてプロジェクトマネージャへの転換も可能であり、技術だけでなくプロジェクト推進・チームリードのスキルも習得できます。

キャリアマップ

現在
機械学習エンジニア（プロジェクト担当）フィンテック・アドテク・アプリ・暗号資産のいずれかのプロジェクトにアサインされ、機械学習モデルの設計・開発・効果測定を担当。ビジネス理解とデータサイエンスの両輪を磨く段階です。
シニア機械学習エンジニア / データサイエンティスト複数プロジェクトの経験や専門性の深化により、より高度なモデル開発・研究開発をリード。四半期研究開発制度で最先端技術の自社適用を主導する立場へ。
プロジェクトマネージャ / テックリード技術力と実績に応じて、プロジェクトマネージャやテックリードとしてチームを率いるキャリアパスが開かれています。事業部との折衝や技術方針の策定も担当します。
AI研究開発室リーダー / グループCTO補佐クラスグループCTO直轄組織として、グループ横断のAI戦略を担うリーダー職へのキャリアアップが可能。グループ全体の技術革新を牽引するポジションを目指せます。
グループ会社役員 / 事業責任者 GMOインターネットグループでは実績に応じてグループ会社の役員・事業責任者への抜擢実績もあり、経営に近いポジションへのチャレンジも視野に入ります。

AI 口コミまとめ

GMOインターネットグループは、フレックスやリモートワークなど柔軟な働き方を支持する制度や、無料社員食堂・託児所といった充実した福利厚生に対して高い評価を得ています。一方、給与水準については業界平均と比べてやや低いと感じる声もあり、評価・昇給制度の透明性に課題を指摘する意見も見られます。実力主義の文化が根付いており、手を挙げれば挑戦させてもらえる環境は成長意欲の高い人材にとって魅力的です。総合的な口コミ評価は3.5点前後（5点満点）で、ベンチャー精神と大手の安定感を兼ね備えた企業として一定の評価を受けています。

【ポジティブな評価】
1. 福利厚生・オフィス環境：無料の社員食堂（シナジーカフェ）や社内託児所（GMO Bears）、技術書籍・ガジェット購入補助など、エンジニアに向けた手厚いサポートが整っていると評価されています。
2. 成長・チャレンジ機会：「手を挙げれば仕事を任せてもらえる」文化があり、若手でも早期に責任ある仕事にアサインされる機会が多いと好評です。インターネット・AI・フィンテックなど幅広い領域に関われる点も魅力として挙げられています。
3. 働き方の柔軟性：フリーアドレス制度やフレックスタイム、条件付きの...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り522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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