シニアプロダクトデータサイエンティスト（Matching）

事業内容

当社は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」をミッションに掲げ、スキマバイトアプリ「タイミー」を中心に事業を展開しています。ワーカー数1,470万人、事業者数250,000社、事業所数488,000拠点（2026年7月末時点）まで成長。
"第二創業期"として「VISION2030 ― 積み重ねた『信頼』が報われる社会をつくる」のもと、「信頼データ」を活用し、長期採用サポート・人材紹介・Fintech等の新規事業も展開中。

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募集背景

事業成長に伴い、求人案件とユーザー数が拡大。
「自分に合った仕事がすぐに見つかる」「必要な時に必要な働き手が集まる」という流動性と質の両立が最重要課題。
スポットワークならではの物理的制約や現場体験がプロダクト価値に直結し、基盤モデル技術（LLM等）の活用も推進中。
データサイエンスとAI技術を活用し、事業を牽引していける仲間を募集。

業務内容

• 「マッチング体験の向上」を専門的に担当し、推薦・検索アルゴリズムによる価値提供を推進
• ビジネス課題の特定、数理最適化・因果推論・基盤モデル等によるシステム設計、評価パイプラインの構築をフルサイクルで担う

主な業務領域

1. 理想のマッチングと評価指標の設計
   • マッチングアルゴリズムのKPIへの影響分析
   • 評価指標や信頼性評価基盤の設計構築
   • データに基づいた価値還元/パーソナライズ体験の構築
2. マッチングのデータサイエンスと最新技術リサーチ・実装
   • 論文調査・最新技術の適用（推薦/検索/グラフニューラルネットワーク/数理最適化等）
   • 高度なマッチングアルゴリズム開発および施策効果検証
3. 基盤モデルを活用したユーザー理解の深化
   • LLM等を用いた非構造化データから特徴抽出・マッチング精度向上
   • プロンプトエンジニアリング・追加学習（PEFT等）でのモデル最適化
4. フルサイクルなモデル開発と推論の最適化
   • 学習ループ（フィードバックループ）の構築、モデル検証運用
   • モデリング・A/Bテスト・本番運用推進
   • 推論時レイテンシー改善やコスト管理

技術スタック（主要部分抜粋）

• クラウド: Google Cloud
• 開発言語: Python
• データ基盤: BigQuery / Fivetran / dbt Cloud
• ML / LLM基盤: Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability
• BIツール: Looker / Looker Studio
• IaC: Terraform
• 開発環境・ツール: Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS 等

扱っているデータ

• アプリユーザーのアクセスログ、募集内容情報、マッチング情報
• レビュー・評価・広告効果データ
• 問い合わせデータ
• 営業活動データ

本ポジションの魅力

• 「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、インフラづくりに深く関われる
• MLモデルの運用/継続学習/精度監視重視
• 施策の設計から携われる
• データ基盤整備は別チーム担当、データサイエンティスト業務に集中できる
• 複雑なモデリング課題にチャレンジでき、アジリティ高く施策・検証可能
• チームメンバーでアルゴリズム/コード/ツール等を議論・提案できる文化

採用要件

MUST

ハードスキル

• マッチング・推薦領域における卓越した知見と実装経験（5年以上）
  推薦システム、検索システム、またはマッチング理論や数理最適化（需給バランスの最適化等）の知見を用いた、実ビジネスにおける高度な設計・開発・運用経験
• 開発・分析基盤の習熟
  SQLおよびPythonを用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境でのモデル開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験
• データに基づく高度な意思決定支援
  因果推論やA/Bテストを用いた精緻な効果検証を行い、マーケットプレイス内の複雑な相互作用を考慮した上で、プロダクトの改善を主導した実務経験
• 継続的な学習サイクルの構築経験
  本番環境のデータやユーザーからの反応（暗黙的・明示的シグナル）を収集・分析し、モデルを改善し続ける仕組みを設計・運用した経験
• 評価駆動開発の高度な実践能力
  ビジネスインパクトから逆算し、2サイドプラットフォーム特有の多角的な評価指標（オフライン評価、セマンティック類似度、マーケットプレイスの健全性指標等）を定義するとともに、信頼性の高い評価基盤を設計・構築できる能力

ソフトスキル

• 2サイドマッチングプラットフォームにおける深いドメイン知見
  2サイドマッチングプラットフォームの特性（流動性の確保、マッチングの摩擦、ネットワーク効果など）を深く理解し、抽象的な事業課題をデータサイエンスの課題として構造化・ロードマップ策定できる能力
• ビジネス指標と技術指標の高度な接続能力
  マッチング率、充填率（Fill rate）、リテンションといったマーケットプレイスの重要KPIと、機械学習の技術指標を定量的に紐付け、投資対効果（ROI）に基づいた優先順位付けと戦略的な意思決定を主導できる能力
• ステークホルダーを巻き込む推進力
  他部門のステークホルダーと密に連携し、マッチングアルゴリズムがプロダクトやユーザー体験に与える影響を共通言語（ビジネス価値）で議論し、プロジェクトを完遂させる高い推進力

WANT

• 多段階ランキングシステムの設計・開発経験
  大規模な候補集合に対して、効率的かつ高精度に絞り込みを行うリランキングアルゴリズムの実装経験
• 高度な検索システムの設計・開発経験
  キーワード検索とベクトル検索を組み合わせた「ハイブリッド検索」や、文脈を考慮した「コンテキスト検索」の設計経験
• 生成的検索の設計・開発および評価経験
  従来のキーワード検索の枠組みを超え、RAG（検索拡張生成）、セマンティック検索、クエリ書き換えなどの技術を駆使し、個々のユーザーの文脈に即したコンテンツを提示する検索体験の構築・評価知見
• 多目的最適化の知見
  ユーザーの満足度、事業収益、需給バランスといった、複数の相反する目的変数のバランスを考慮した最適化の経験
• 論文（RecSys, KDD, NeurIPS等）のリサーチと実装
  既存手法に留まらず、学術的な知見をタイミー独自の制約条件（アイテムの短いライフサイクル、時間・場所の制約等）に適応・再実装できる高い探究心
• エンドツーエンドの運用設計能力
  ビジネスや現場のオペレーション要件から逆算し、モデルの推論だけでなく、異常時の対応フローや監視体制、現場運用への定着・適用プロセスを含めた実用的な運用設計を行った経験

求める人物像

• 当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方
• 当社のバリューにフィットする方
• 業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方
• 課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方
• 周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方
• ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションができる方

募集要項

• 職種: シニアプロダクトデータサイエンティスト（Matching）
• 雇用形態: 正社員
• 契約期間: 試用期間3か月
• 給与: 年収 1,100万円～1,900万円（賞与年2回含む、前職年収考慮、年2回給与改定）
• 勤務地: 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター35階（フルリモート勤務可）
• 勤務時間: フレックスタイム制（コア11:00〜15:30）、標準9:30～18:30（1日8時間 × 月勤務日数）
• 休日: 年間休日120日、完全週休2日制（土日）、国民の祝日、リラックス休暇（入社初日に年5日分、以降毎年付与）、年次有給、年末年始、慶弔、産前産後休暇
• 福利厚生: 社会保険完備、交通費支給（上限5万円/月）、実績に応じて昇給有（年2回）
• 加入保険: 健康保険/厚生年金/雇用保険/労災保険
• 受動喫煙対策: 屋内原則禁煙（建物内喫煙スペース有）
• 社内制度: 従業員持株会、ダブルタイミーデイ、書籍購入、セミナー費用補助、部活動、チームビルディング、結婚祝い金
• 働き方: フルリモート勤務可

選考フロー

1. カジュアル面談
2. 書類選考
3. 一次面接（現場メンバー）
4. 二次面接（GM・部長面接）
5. 最終面接（CTO面接）
   ※選考中にリファレンスチェック・適性検査をご依頼する場合あり

参考リンク

• Timeeプロダクト採用HP
• Timee Tech Blog
• Newspicks代表インタビュー記事1
• Newspicks代表インタビュー記事2
• 日経ビジネス特集記事
• 日興フロッギー記事
• スポットワーク研究所
• 健全で公正な採用・選考活動に関する取り組み