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データサイエンティスト / 機械学習エンジニア_介護HR事業
ベネッセスタイルケアグループ
| 想定年収 | ～ 1,500万円程度 ( 28～ 45才 ) |
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| 職務内容 |
単発バイトマッチングアプリ「キャリオス1DAY」や転職支援サイト「介護求人ナビ」の核となるマッチング精度とレコメンデーション機能の向上をご担当いただきます。 ユーザーの行動データや求人データなどを分析し、ビジネス価値に直結する予測モデルを開発・運用することで、ユーザー体験と事業成長に貢献します。 ＜具体的な業務＞○マッチングアルゴリズム(求職者と求人の推薦ロジック)の設計、開発、改善。 ○ユーザーの行動データ、求人情報、属性データなどの収集、前処理、分析。 ○機械学習モデル(推薦システム、予測モデルなど)の選定、構築、学習、評価。 ○開発したモデルを本番環境で運用するためのMLOpsパイプラインの構築・改善。 ○A/Bテストを通じて、モデルやアルゴリズムの＊＊ビジネス効果(CVR、応募数など)を検証し、改善サイクルを回す。 ※既存のやり方を踏襲するだけではなく、新しいテクノロジーを取り入れること・挑戦することを重視。 ※自身の担当領域において裁量をもって企画～施策推進～効果検証の一連の業務を担うことができます。 これまでのやり方を踏襲するだけではなく、業務生産性を高めることができる新しいテクノロジーを取り入れること・挑戦することを重視しています。 |
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求めるスキル (必要条件) |
次のスキル・経験を実務経験3年以上、または同等のスキルをお持ちの方。 ○プログラミングスキル：- Pythonを用いたデータ分析、機械学習モデル開発の実務経験(ライブラリ：Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow/PyTorchなど)。 ○統計・機械学習知識：- 統計学、線形代数などの基礎知識と、機械学習モデル(回帰、分類、推薦システムなど)の理論的な理解。 - モデルの評価指標(Precision、Recall、AUCなど)＊＊を用いた適切な検証経験。 ○データ操作：- SQLを用いたデータ抽出・加工(複雑なJOINや集計)の実務経験。 ○その他： - 研究レベルではなく、サービスにおけるモデル開発から本番運用までの実務経験。 ※人物面：○ビジネス課題を深く理解し、データやモデルを通じて解決策を設計できる方。 ○統計的・科学的な視点から物事を捉え、論理的かつ定量的に思考できる方。 ○複雑な分析結果やモデルの仕組みを、非専門家にも分かりやすく説明できるコミュニケーション能力。 ○データ収集からモデル運用まで、一連の流れ全てに責任を持てる方。 ／【初級英語力要／大卒以上】 |
| 勤務地 | 東京都 新宿区 |
- コンサルタントからのおすすめポイント
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ユーザーの行動データや求人データなどを分析し、ビジネス価値に直結する予測モデルを開発・運用することで、ユーザー体験と事業成長に貢献します。
企業情報
入居・在宅介護事業、介護食事業、介護HR事業、福祉用具事業、保育・学童事業などを展開する企業を統括するホールディングス企業。
グループの事業会社と一丸となり、持続可能な介護・保育事業の推進、介護食提供サービス、介護HRサービス、介護・育児と仕事との両立支援サービス等、深刻化する社会課題の解決に向けた取り組みを推進。
介護・保育業界において、新たな価値の創出に向けて挑戦を続ける。
※「想定年収」については、当社独自のリサーチによるものでオファー金額をお約束するものではございません。当該企業の採用プロセス時には改めてのご確認をお願いいたします。
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