求人情報詳細

データサイエンティスト・データエンジニア / 600万円〜1200万円

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ポジション

データサイエンティスト・データエンジニア

仕事内容

【職務内容】
＜データ・AI基盤の設計・構築＞
・クラウド環境における人事データ統合基盤の設計・構築
・社内の既存システム・データソースと連携したETLパイプライン構築
・データウェアハウス/データレイク設計とメタデータ管理
・AIモデル開発・運用のためのインフラ構築

＜統計的解析・機械学習・生成AI活用＞
・Python/SQLを用いた高度な統計的解析・可視化
・機械学習による離職予測、ハイパフォーマー予測、最適配置等の予測モデル構築・実装
・生成AI APIを活用した1on1データ・サーベイ回答等の定性データ分析、レコメンドモデルの開発
・RAG（検索拡張生成）による企業固有データに基づく回答生成
・BIツール（PowerBIなど）による分析

＜業務自動化・効率化ソリューション開発＞
・Python活用による分析業務プロセスの自動化
・Microsoft Graph APIを活用した分析や業務効率化
・HTML/CSS等を活用した分析レポート・フィードバックシートの生成
・PowerAutomate等による業務自動化

＜MLOps環境構築と自動化＞
・モデルのデプロイ、バージョン管理、モニタリング環境の構築
・予測モデルの定期的な再学習・評価の自動化
・CI/CDパイプラインの構築とデータ品質監視

＜データドリブンな人事施策の企画＞
・データを活用した人材・組織施策の企画立案
・分析結果、予測モデル、レコメンドを元にした人事施策（採用、育成、配置、定着など）の実行
・経営層、現場向けの説明や資料作成

【募集背景】
当社は日経ビジネスの特集「急膨張 SHIFTの革命人的資本経営を極めよ」として取り上げられたように「人的資本経営」を企業成長の核と位置づけ、データドリブンな人材戦略を推進しています。

この取り組みをさらに加速すべく、人事領域のデータ活用（ピープルアナリティクス）を強化し、AI活用を含む高度なデータ分析環境の構築を進めています。
クラウドベースのデータプラットフォーム（Microsoft Azure/FabricやGoogle BigQueryなど）を新たに構築し、採用・育成・定着など人事領域の意思決定を支えるデータ基盤とAIソリューション開発に取り組みます。機械学習モデルの構築から生成AI活用までテックリードをお任せする、AIエンジニア・データサイエンティストを募集します。
現在の組織はラボ長とデータサイエンティストの2名体制。新メンバーには新しい業務に裁量をもって取り組んでいただける環境があります。

【配属部署】
人事本部　コーポレート人事部　ピープルアナリティクスラボ
※現在、グループ長1名、メンバー1名

【ポジションの魅力】
・データ・AI基盤の選定・設計から関われる自由度の高さ
・機械学習と最先端の生成AI技術を組みあわせた革新的なソリューション開発
・MLOpsとAPIを活用した本格的なAIシステム構築経験を獲得
・企業の意思決定に直結する重要なAIプラットフォームを手がける経験
・技術を活かした具体的な業務改善成果を短期間で実感できる
・少人数体制のため、新しい業務に大きな裁量をもって携われる

【キャリアの可能性】
まずは、生成AIや機械学習を活用した人事領域のデータサイエンティスト・データエンジニアとして、実務ベースの分析・モデル開発に携わっていただきます。
その後は、データから得た示唆をもとに戦略立案・企画推進にも関与し、人的資本経営に影響を与える存在へとステップアップいただきます。
SHIFTの成長スピードと裁量の大きさを活かしながら、「人と組織を科学するプロフェッショナル」として、経営・事業の意思決定をリードするキャリアを築いていただけます。

変更の範囲：
会社の定める業務の範囲

必要業務経験

【必須】※以下1～6全てに該当する方
1,Python/SQLによるデータ処理・統計的解析の実務経験（1年以上）
2,機械学習モデル（分類・回帰・クラスタリングなど）開発と実装の基本的理解があり、自走できるレベルであること
3,生成AI（OpenAI/Claude/Gemini等）のAPI活用やpromptへの十分な理解があり、自走できるレベルであること
4,PythonやPowerAutomate等の活用による業務自動化・効率化の経験（レポート生成、自動配信、データ処理自動化等）
5,クラウド環境（Azure/AWS等）でのデータ処理基盤構築・連携経験
6,大学で学ぶレベル以上の統計学の知見を有していること

【歓迎】
・Microsoft Fabric/Azure Synapse Analytics/PowerBIの実務経験
・Microsoft Graph APIを活用したアプリケーション開発経験
・LLMプロンプトエンジニアリングとRAG（検索拡張生成）実装経験
・HTML/CSS等を活用したデータ可視化または分析レポート作成経験
・BIツール（PowerBI/Tableauなど）を用いたダッシュボード開発経験
・MLOps環境構築・運用経験（モデルデプロイ、監視、再学習パイプライン等）
・ベクトルデータベースの実装経験
・ピープルアナリティクス/HR分析領域での業務経験

【求める人物像】
＜AIの実装・業務効率化スペシャリスト＞
・Pythonエコシステムに精通し、AIモデル実装とプロセス自動化が可能な方
・機械学習と生成AIの両方を活用し、実用的なソリューション構築ができる方
・LLMとRAGを組みあわせた高度な生成AIシステムの設計・開発ができる方
・データ分析から可視化・自動レポーティングまでワンストップで実現できる方

＜MLOpsとシステム連携のプロフェッショナル＞
・機械学習モデルの継続的なデプロイと品質管理の仕組みを構築できる方
・Microsoft Graph APIなど外部APIを活用したシステム連携に知見がある方
・実用的かつ保守性の高いAIパイプラインを設計・実装できる方

＜技術適応力の高いテクノロジスト＞
・複数のクラウドプラットフォームやAI技術に対応できる柔軟性と学習能力をもつ方
・人事領域への応用に興味をもち、新しい領域にもAI技術を展開できる方
・チームで協働し、AI技術知識を共有できる方

事業内容

ソフトウェアの「品質」を軸にしたコンサルティング、テスト、開発事業

勤務地

東京都港区麻布台一丁目３番１号麻布台ヒルズ森JPタワー

変更の範囲：
会社の定める場所（在宅勤務を行う場所を含む）

勤務時間

9:00～18:15（休憩12:00～13:00、15:00～15:15／実働8時間） ※専門業務型裁量労働制適用者は（1日のみなし労働時間）8時間

年収

600 万円　～　1200 万円
月給：500,000円～1,000,000円＜給与内訳＞ 1.基本給（本給） 350,000円～755,100円 2.固定残業手当 95,000円～189,900円 3.確定拠出選択金 55,000円

保険

雇用保険、労災保険、健康保険、厚生年金保険

諸手当

・通勤手当
・選択制確定拠出年金制度
・スキルアップ応援（資格取得支援）制度
・領域別勉強会
・社内公募制度
・SHIFT提携保育園制度
・株式付与ESOP信託制度
・健康保険組合（東京都情報サービス産業健康保険組合）提携施設利用可能
・自転車通勤制度
・部活動
・各種社内イベント（社員総会・アワード）など