【＜東京＞データサイエンティスト（フィンテック）】国内シェアNo.1のインターネットインフラサービスを展開／100％自社開発／転勤無！エンジニア向けの制度多数／幅広い成長とキャリ

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。 フィンテック、もしくは、金融の定量取引や暗号資産取引などのプロジェクトに参加して頂きます。また、スキルや意欲に応じて他のプロジェクトに関わることも可能です。 ■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

スキルや意欲に応じて他のプロジェクトに関わることも可能です

■大卒以上かつ実務経験7年以上 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

●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 ●中でも特にフィンテック、定量取引や暗号資産に興味がある方 ●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

700万円〜1,000万円（給与形態：月給制）

※経験・能力等を考慮し、当社規定にて優遇します。

昇給：4回（1月、4月、7月、10月）

・データサイエンティスト

グループ研究開発本部 AI研究開発室

【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 フィンテック、アドテクといった担当する領域のビジネスを学び、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）

Python

JupyterNotebook、pandas、numpy、scikit-learn、Py Torch、TensorFlow

MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Oracle、Spark、hadoop、BigQuery

Open API(Swagger)

AWS、GCP

GitHub、JIRA、Confluence、Trello、ChatGPT

正社員

なし

定時時間制

9:00〜18:00

部署、チームにより開始時間が異なります

8時間

月40時間

東京都渋谷区桜丘町26番1号セルリアンタワー （最寄駅：■JR山手線・埼京線、東急東横線・田園都市線、京王井の頭線、地下鉄銀座線・半蔵門線の渋谷駅より徒歩5分）

一部リモート

健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険

提携保養施設・スポーツ施設利用制度

マッサージルーム、お昼寝スペース

あり（屋内禁煙）

確定給付型企業年金、企業型確定拠出年金

確定拠出年金、確定給付企業年金、職場つみたてNISA

リモートワーク制度、OJT制度、研修制度

あり

土日祝休み、完全週休二日制、有給休暇、リフレッシュ休暇、年末年始休暇、夏季休暇

年次有給休暇、時間単位有給休暇、夏季有給休暇（5日間）、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

育児休暇、介護休暇、産前産後休暇、パートナー出産休暇、看病休暇、育児休業、産前産後休業、介護休業

育児・介護休業および短時間勤務制度、託児所

通勤手当、慶弔見舞金制度

給与の一部をビットコインで受け取れる制度、GMO AIブースト支援金（月10,000円）、GMO AIブースト支援金 for Claude（月12,000円）