【データサイエンティスト】20の事業を生成AIで支援するデータサイエンティスト（LLM・Generative AI Lab）

3ヶ月
期間中の労働条件に変更なし

【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
・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
・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
・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
・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）
・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
・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
・各事業チームのPoC（Proof of Concept）立ち上げを技術的に支援
・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
・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
・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
・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

【得られるスキルや経験】
・CTOと共にホールディングス経営及び事業開発を経験できます
・CARTAの複数の事業にエンジニアとして携わる機会があり、生成AIの利活用に関する実践の場があります
・アンラーンの機会が数多くあります。自らのバイアスを見直し、組織や事業に向き合うスキルを経験あるメンバーからフィードバックをもらいつつ高めることができます

【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）
・インフラ・MLOps
　- AWS、 GCP
　- Terraform、 CDK などを用いた環境構築・運用
・コミュニケーション
　- GitHub、 Slack、 Google Meet

【必須要件】
・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

【歓迎要件】
・Prompt Engineering の理解・実践経験
・ファインチューニング（どのLLMでも可）やRAG構成などの経験
・Webアプリケーションの基本的な仕組みに関する知識（API実装、Frontend／Backend問わず）
・デジタルマーケティング領域におけるAI活用経験や、ユーザエクスペリエンス改善の実務経験
・プロジェクトマネジメント経験
・学会やカンファレンスでの登壇経験
・既存の枠組みにとらわれず、新たな提案や改善を主体的に進められる方

【求める人物像】
・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

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
最寄駅：【最寄り駅】東京メトロ日比谷線 虎ノ門ヒルズ駅から徒歩1分
東京メトロ銀座線 虎ノ門駅から徒歩5分

想定年収600万円〜1000万円
想定月収50万円〜83.4万円
特記事項：昇給あり　昇降給：年2回
時間外労働の有無にかかわらず、45時間分の時間外手当として127,857円～213,244円を支給
※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）

月給 500,000 円 ～ 834,000円
▼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
※超過分別途支給

【賃金補足】	
▼賃金形態
月給制（欠勤・休職・月の途中の入社・退職に応じて日割り計算）

▼ライフプラン支援金とは
会社が定める確定拠出年金制度の掛け金として拠出することができます。
記載金額を上限に、確定拠出年金に充てるか給与で受け取るかを選択でき、その割合は個別で設定可能です。

09:30〜18:30
休憩時間：60分
特記事項：所定労働8時間

＜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
・フレキシブルタイム：6:00～22:00の間で労働者の決定に委ねる
フレックスタイム制

▼休日休暇
完全週休2日制（土・日）、祝日、年末年始、年次有給休暇、慶弔休暇、ボーナス休暇、ウェルビーイング積立休暇

▼有給休暇（入社月によって以下変動。いずれも終期は12月31日で、翌1月からは次休暇年度となります）
1月〜2月入社：14日
3月〜4月：12日
5月〜6月：11日
7月：8日
8月：6日
9月：4日
10月：3日
11月：2日
12月：1日
入社日問わず、次休暇年度より17日

健康保険,厚生年金保険,労災保険,雇用保険
交通費：交通費支給（月額5万円まで）
特記事項：【福利厚生】
・保険（団体割引　GLTD任意保険）
・歯科検診、脳ドック（30歳以上対象）
・ベビーシッター割引
・アップル優待販売
・ローソンチケット
・不動産賃貸・購入割引
・電通契約施設利用可能
・選択制確定拠出年金制度
・キャリア開発プログラム
・オンライン診療を活用した低用量ピル服薬支援制度
※健康保険：関東ITソフトウェア健康保険組合に加入

【受動喫煙対策】	
喫煙室設置

【社内活性化のための施策】	
オフィス内に社内BARを設けています。
18時30分以降はアルコールやソフトドリンクを自由に飲むことができます。

事業会社を超えた交流も活発に行われています。

【受動喫煙防止情報】
屋内受動喫煙対策：対策あり

学歴不問  即日スタート  経験者優遇  駅から徒歩5分以内  10時以降出社OK  フレックスタイム制  週休2日制  土日祝日休み  交通費支給  社会保険完備  退職金制度  その他特別制度あり  完全週休二日制