Data Scientist(データサイエンティスト)

仕事内容と労働条件

仕事内容

■仕事概要

元クックパッド(2)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「当社」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。

現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ために、あえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。

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▼お任せしたいこと|不動産ビッグデータを活用したData Scientist

20億件以上の不動産ビッグデータを活用し、AI SaaS「当社」の根幹となる各種予測モデルの開発・実装をお任せします。

社内向けレポート作成やベンダーコントロールではなく、PdMと連携しながら「賃料査定アルゴリズムの精度向上」や「画像認識・シミュレーションロジックの構築」など、プロダクト価値の中核を担うポジションです。

多様な変数を組み合わせた家賃・価格・利回り等の推定アルゴリズムの開発から、API実装によるプロダクト組み込みまで一気通貫で担当いただきます。

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▼具体的には

・賃料査定、適正価格、利回りなど各種予測モデルの設計・開発
・画像認識やOCRを活用した物件画像の分類・判定アルゴリズム開発
・PdMと連携した要件定義およびロジック設計
・予測結果を返すAPIの開発・実装
・予測精度のモニタリング、モデル高速化・チューニング
・不動産市場のメカニズム解明や傾向分析
・データ基盤設計やデータエンジニアリング領域への挑戦(希望に応じて)

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▼開発スタイル

PdMと連携しながら事業課題や顧客ニーズを整理し、AI・データ活用のアプローチを検討します。

担当者が主体的にモデルの設計・学習・検証(PoC)を行い、有効性が確認できればプロダクトへの実装からプルリクエストまで担当。レビューを経て本番環境へリリースし、継続的な精度改善を行います。

また、顧客価値を重視するカルチャーのもと、データエンジニア・データサイエンティスト・バックエンドエンジニアが密に連携しながら開発を進めています。

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▼開発環境

開発言語:Python、SQL、TypeScript / JavaScript
機械学習・生成AI:PyTorch、scikit-learn、Hugging Face Transformers、pandas、NumPy
API:FastAPI
OS:Linux
DB:MySQL、ClickHouse
インフラ:AWS、GCP
テスト:pytest
CI/CD:CircleCI、GitHub Actions
ソースコード管理:GitHub
実験環境:Docker、Jupyter Notebook、Google Colab

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▼最近の技術的取り組み事例

・LLMを活用したアノテーションの効率化
・視覚言語モデルのファインチューニングによる物件画像分類
・画像セグメンテーションによる内装Before/Afterシミュレーション
・因果推論による賃料への設備寄与度推定

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▼今後計画している技術的取り組み事例

・MLOps/LLMOps基盤の本格立ち上げ
・LLMを活用した非構造化データからの情報抽出
・不動産ドメイン特化モデルのファインチューニング・実装

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▼本ポジションの魅力

【実装力とビジネス視点が磨かれる環境】
分析やレポート作成だけではなく、自ら設計したアルゴリズムを実際のSaaSプロダクトへ実装するところまで携われます。

【巨大産業をデータで解き明かす面白さ】
20億件超のデータと最新AI技術を活用し、不動産市場という複雑なドメインの構造解明に挑戦できます。

【プロダクト戦略の根幹を担うポジション】
PdMや経営陣と連携し、新機能や将来予測ロジックの設計を通じて事業成長へ直接貢献できます。

【技術探求に集中できるカルチャー】
業務時間の20%を新技術検証に充てられるほか、必要なPC・AIツールも柔軟に導入可能。顧客価値創出と技術探求の両立ができる環境です。

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▼キャリアパス例

【Data PdM/新規事業責任者】
データ・AIをコアとした新規プロダクトの企画や立ち上げを牽引。

【CDO(最高データ責任者)】
全社データ戦略の策定やデータサイエンス組織の構築を担う。

【Machine Learning Engineer/AIスペシャリスト】
画像認識やOCRなど先端技術の研究開発からプロダクト実装までをリードし、技術組織を牽引。

◾️AI賃料査定システム「当社」の開発・提供
◾️不動産会社向けSaaSの開発
◾️営業支援ツール「タウンナビ」の提供
◾️不動産ビッグデータ活用サービスの開発…

応募資格

アルゴリズム/各種予測モデルの開発経験
Pythonを用いた分析・モデル作成
可視化の実務経験
画像データ(画像認識・分類等)、OCR、または機械学習などを用いたAIモデルの開発経験
(業務経験1年以上)
※1つでも該当する方
※日本国内在住者で、日本国内での就業経験があり、日本語がネイティブレベルまたはN1資格保有者方のみが対象となります。
【歓迎】
■求める人物像
インターネットサービスやプロダクトが好きな方
技術、テクノロジー、ものづくりが好きな方
分析やレポート作成で終わらず、自らが作ったロジックをプロダクトに実装すること(手触り感)にやりがいを感じる方
複雑な巨大産業(不動産)のメカニズム解明や、最新のAI技術に対して、知的好奇心を持って自発的に学び続けられる方
ユーザーの気持ちを考え誠実に対応できる方
まわりの人との調和を大事にできる方
仕事の期限を意識しつつアジャイルな柔軟性もある方
TRY&ERRORでくじけない方

■歓迎スキル
PdMやビジネスサイドと連携し、ビジネス課題をデータで解決可能なロジックへと落とし込む要件定義の上流工程経験
自ら構築したモデルやロジックを、APIとしてシステムに実装した経験(エンジニアリングスキル)
Linux/RDBMSの基礎知識
Webアプリケーションの構築・運用経験
データベースの構築・運用経験、およびデータパイプライン構築の知見
AWS、GCPなどのパブリッククラウドの知識・利用経験
LLM(大規模言語モデル)や生成AIの実務における活用経験

就業場所

東京都 品川区
フレックスタイム制
● コアタイム:なし(フルフレックス)
● フレキシブルタイム:0::00
● 1日の標準労働時間:8時間
自分のライフスタイルに合わせて始業・終業時間を自由に設定できます。

【勤務形態】
ハイブリッドワーク
● 出社日:月曜日のみ(全社ミーティング・対面コミュニケーションの日)
● リモートワーク:火-金曜日はフルリモートOK
週の始まりである月曜日にチームで顔を合わせ、それ以外の曜日は個人の生産性を最大化できるよう、自宅やオフィスなど自由な場所で働けるスタイルを採用しています。

就業時間・休憩

09:00〜18:00

休日・休暇

土日祝休み
年間休日120日
年末年始休暇・有給休暇・産休・育休
● 年次有給休暇(入社時から付与)
● 結婚休暇
● 産前産後・育児休暇

賃金

月45時間分のみなし残業代を含む
※提示金額は、ご経験・スキル、および前職給与を最大限考慮の上、当社規定により決定いたします。

待遇・福利厚生

社会保険完備・住宅手当
● 社会保険完備(健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険)
● 家賃補助月額3万円支給(会社より半径2km圏内に居住している場合に限る)
● 書籍購入代金補助
● リモートワーク機器補助
【環境への投資】
一流の料理人はお金を惜しまず最高の包丁を使います。これと同じようにオフィスワーカーにとっても仕事環境への投資は最も大切なことの一つだと考えています。当社ではこれらの金額に上限を設定していません。仕事で使うPCやモニター、リモート環境での生産性を高めるためのツールや機器については自由に申告してもらい、金額も特に上限を設けず購入してもらっています。

選考・応募書類

応募 → Periodとの面談 → 企業の選考（書類選考 一次選考 二次選考 最終選考 ※必要に応じてカジュアル面談の実施可 ※最終選考は対面での実施となります）

募集者

社名は面談時にお伝えします

取扱い

株式会社Period（有料職業紹介事業 13-ユ-315555）

掲載日

2026年10月21日

記載の労働条件は掲載時点のものです。詳しくは面談・面接の際にご確認ください。

選考の流れ

1. 応募（このページのフォーム）
2. Periodとの面談（オンライン・日本語または英語）
3. 企業との面接
4. 内定・入社の手続き

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