【募集背景】 CARTA HOLDINGSには20を超える事業が存在し、各チームが多様なデータや業務課題を抱えています。近年、生成AI（Generative AI）の進化が著しく、特に大規模言語モデル（LLM）の台頭によって、あらゆる領域で新しいアプローチやプロダクトの可能性が広がっています。しかし、そのキャッチアップや実装を事業単位で個別に進めるだけでは限界があるため、CTO直下の「Generative AI Lab」を設立。社内全体で知見を集約し、生成AIに関わるプロジェクトや機能開発を加速させる体制を整えています。 今後、以下の取り組みをより強化したいと考えています。 1: 継続したモデル構築・評価 生成AIのプロジェクトでは、単なるアプリケーション開発だけでなく、モデルの選定・学習・評価指標の設計といった高度なデータ解析・モデリングスキルが必要です。データサイエンティストはまさにそこが専門領域であり、モデルの精度向上や効果検証をリードします。 2: モデル観点のコミュニケーションが必要 LLMを含む生成AIのビジネス活用では、「このモデルがどの程度課題解決につながるか」という価値検証を行う場面が多くあります。データサイエンティストは、その精度評価や潜在的なリスク洗い出しを定量的に行いながら、ビジネスチームとの橋渡しをする役割を担います。 これらを専門性によってアプローチし、持続したAIの利活用を推進するため、1人目のデータサイエンティストを募集することになりました。 【業務内容】 Generative AI Lab のミッションは、「LLMをはじめとする基盤モデルの検証や評価、ビジネス課題への応用、ノウハウの共有」を通じて、CARTA全体の生成AI活用を底上げすることです。具体的には下記のような業務を想定しています。 1.課題抽出・要件定義 　1. 生成AI推進ステアリングコミッティと協力し、CARTA全体で取り組むべき課題を網羅的に洗い出し 　2. 各事業が抱えるデータやユースケースをヒアリングし、優先度・費用対効果・実現性を総合的に判断して取り組みの対象を選定 2.LLMの検証・評価 　1. OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini (Vertex AI) などのLLMを調査し、性能・コスト・利用制約などの観点から比較・評価 　2. 社内事業で実際に利用する上でのリスクや導入効果を分析し、レポートやガイドラインを作成 3.事後学習の可能性調査（fine-tuning / prompt-tuning等） 　1. エンタープライズ向けLLMのファインチューニングや、RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成などを試し、精度向上やコスト削減の余地を検証 　2. 事業チームが持つドメインデータを活用し、最適な学習戦略を立案・検討 4.PoCサポート・アプリケーション開発支援 　1. 各事業チームのPoC（Proof of Concept）立ち上げを技術的に支援 　2. 必要に応じてプロンプトエンジニアリングやAPI連携部分の実装をサポートし、PoCを短期で回せる環境を提供 　3. モデル評価指標の設計やテストデザインなど、データサイエンス観点でのアドバイスを行う 5.社内ナレッジ共有・教育 　1. チーム内外でLLMに関する最新の動向や実践知を継続的に発信 　2. 勉強会・ワークショップの開催、ガイドラインの整備などを通じて、CARTA全体の生成AI活用レベルを引き上げる ▼やりがい ・LLMを中心とした最新の生成AI技術を深く理解し、ビジネスに直結させる経験が積める ・事業横断で多様な課題に携わるため、幅広いドメイン知識や応用力が身につく ・CTO直下のポジションで、CARTA全体のAI戦略に直結する取り組みを推進できる 【 開発環境・利用しているツール】 ・LLM基盤・ツール -OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など -LangChain, Langfuse ・プログラミング言語・フレームワーク -Python (pandas, scikit-learn など) -必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用)

会社の定める業務（出向先会社での業務を含む）

* Pythonを用いたデータ分析・モデリング、または機械学習の実務または研究開発の経験（2年あるいはそれに相当するレベル） * LLMをはじめとする生成AI技術への興味関心 * LLMなどの大規模モデルの評価手法や指標に関する理解 * 事業・ビジネス要件に即してモデルの有用性や改良余地を検討できるコミュニケーション力

・CARTA Tech Vision の未来像に共感し、価値観や習慣を実践していける方 ・曖昧な状況でも自ら課題を定義し、粘り強くトライ＆エラーを繰り返せる方 ・新たな技術や知識を柔軟に吸収し、自分のバイアスに・気づきながらアップデートできる方 ・他者を理解し、チームワークを重視して成果を最大化できる方

600万円〜1,000万円（給与形態：月給制）

■月給内訳 ・ベース給：308,636円～551,545円 ・ライフプラン支援金：55,000円 ・固定残業手当（45時間分）：127,857円～213,244円 ・固定深夜手当（15時間分）：8,524円～14,217円 ※前職の給与・能力・経験を考慮の上決定 ※別途決算賞与・インセンティブ有（業績・成果による）

500,000円〜834,000円

308,636円〜551,545円

昇給：2回

127,857円〜213,244円

・データサイエンティスト

Python

AWS、GCP

CDK、Terraform

GitHub、Slack

正社員

あり（3ヶ月）

フレックスタイム制

9:30〜18:30

＜スーパーフレックスタイム制あり＞ ・1日の標準労働時間：8時間 ・コアタイム：なし ・時間外労働有無：有

6:00〜22:00

〒105-5536 東京都港区虎ノ門2-6-1虎ノ門ヒルズ　ステーションタワー36~38階

健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険

関東ITソフトウェア健康保険組合

歯科検診

・脳ドック（30歳以上対象） ・オンライン診療を活用した低用量ピル服薬支援制度

企業型確定拠出年金

・選択制確定拠出年金制度

土日祝休み、完全週休二日制、有給休暇、年末年始休暇、慶弔休暇

・ボーナス休暇 ・失効年次有給積立休暇

・ベビーシッター割引

残業手当、通勤手当