会社名

パーソルキャリア株式会社

会社概要

■人材紹介サービス
■求人メディアの運営
■転職・就職支援
■採用・経営支援
■副業・兼業・フリーランス支援サービスの提供求人メディア・人材紹介事業がこれまでの主軸でしたがはたらく×ITのWorktech領域
で次々と新規ビジネスを立ち上げており次代の柱を作っている最中です。
業界トップのアセットを持ちながら、裁量とスピード感を持って事業にかかわれる環境です。

ポジション

【オープンポジション】データ・テクノロジー職種■ご経験に合わせて適切なポジションをご提案

仕事内容

パーソルキャリアにおけるデータサイエンティスト、データエンジニア、AIエンジニア、機械学習エンジニアの各職種の中から、ご経験にマッチするポジションをご提案いたします。
データ・AI領域にご関心をお持ちで、「どのポジションが適しているかわからない」「経験を活かせる環境で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。
ご応募後、社内にてポジションサーチを行い、書類選考を通過したポジションについて改めてご案内いたします。

■当社について
パーソルキャリアは、転職サービス「doda」をはじめ新卒向けやキャリア支援、副業支援など総合的なキャリア支援サービスを展開する企業です。蓄積された膨大なデータとAIを駆使し、人々の「はたらく」の可能性を拡げることを目指しています。
2026年度より新たな中期経営計画が始動し、2030年を見据えたITミッションの再定義を進めています。その中核にあるのが「AIネイティブ化」です。従来の延長線ではなく、AI・データ・テクノロジーを基盤とした非連続な事業成長を実現するべく、全社的な変革を推進しています。

■募集ポジション例（※下記以外をご提案する場合があります）
【データサイエンティスト】
転職サービス「doda」（会員登録数 約1,039万人／2025年12月末時点）を中心に、全社横断でAI・機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードしていただきます。
人材マッチングの高度化を主軸に、LLMや生成AIなどの最新技術を取り入れながら、再利用可能なマッチングロジックやAIモデルの開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業成長に貢献していただきます。
・生成AI、機械学習における新規技術の検証・開発
・Python／PySparkを用いたデータ分析・モデル開発
・提案に向けたデモ開発／PoC開発
・業務効率改善に向けた分析／自動化・AI化
・データ設計および前処理の開発・実装
・インフラ／データ基盤部門との連携
・社内外でのセミナー講演や論文・資料作成

【データエンジニア/データアーキテクト】
全社最適の観点からデータ活用基盤の整備を推進し、あるべき分析基盤の実現を担っていただきます。
・データ基盤構想の検討／ロードマップ策定／技術選定
・現状課題の整理および改善方針の策定・実行
・データマネジメント方針の策定とプロセス整備
・基盤構築および活用プロジェクトの推進
・パイプライン構築やバッチ処理開発

【データエンジニア/アナリティクスエンジニア】
データドリブンな事業運営の実現に向け、データによる意思決定を支援し、可視化とPDCAの高速化を推進します。
「doda」「doda X」において以下を担っていただきます。
・データマート構築（要件定義～設計～実装～テスト）
・データ収集・加工・集計業務
・バッチ基盤の運用保守
・DMBOKに基づくデータマネジメントおよび利活用支援

・dbtを用いたデータ変換・モデル開発
【AIエンジニア（バックエンド・インフラ）】
LLMやAIエージェントを活用した機能開発に加え、安定・安全かつスケーラブルに活用可能なAI基盤の設計・構築を担っていただきます。
・AI前提のシステムアーキテクチャ設計
・API設計／非同期処理／キャッシュ／キュー設計
・マルチクラウド環境（AWS／GCP／Azure）の構成設計
・バックエンド開発および外部サービス連携設計
・データ基盤（DWH／Vector DB等）との接続設計
・スケーリング／レイテンシ／コスト最適化
・監視・セキュリティ・ガバナンス設計

【機械学習エンジニア】
「doda」「doda X」において、ユーザー一人ひとりに最適な求人・情報を届けるためのレコメンド／マッチング機能の開発・運用を担っていただきます。
当社が保有するデータと機械学習・生成AI技術を活用し、マッチング精度や応募率向上などのKPI改善に直結するアルゴリズム開発から運用・改善まで一貫して取り組んでいただきます。
・レコメンド／マッチング機能の設計・開発・運用
・機械学習モデルや推論ロジックを用いたサーバーサイド開発
・データ活用施策の運用・改善
・Python／SQLを用いた分析・モデル開発・検証
・データサイエンティストやPdMとの連携による施策推進
・技術リード／プロジェクト推進

求める経験・スキル

■必須条件
・データサイエンティスト、データエンジニア、AIエンジニア、機械学習エンジニアいずれかの実務経験（目安：3年以上）

※具体的には以下のようなご経験をお持ちの方※
・Python等を用いた開発／データ処理経験
・クラウド環境（AWS／GCP／Azure）での設計・構築・運用経験
・SQLを用いた大規模データ処理、またはデータモデリングの実務経験
・データ活用（分析／基盤／ML）またはシステム開発における専門領域を有していること
・要件定義〜設計〜実装〜運用まで一貫して関与した経験
・技術選定またはアーキテクチャ設計に関わった経験
・チーム開発においてレビュー・改善提案を行った経験
・関係者（PdM／ビジネス／他エンジニア）と連携しながらプロジェクトを推進した経験

■歓迎条件：
・機械学習／生成AI（LLM）を活用したプロダクト開発経験
・データ基盤（DWH／データパイプライン／ETL）の設計・構築経験
・クラウドにおけるアーキテクチャ最適化経験（可用性／スケーラビリティ／コスト）
・大規模データ（数千万〜数億レコード規模）を扱った設計・運用経験
・データマネジメント／データガバナンスの設計または推進経験
・BIツール／dbt等を用いたデータ活用推進経験
・プロジェクトリードまたは技術リード経験（小規模でも可）
・プロダクトKPI設計・改善に関与した経験
・CI/CD／IaC／SREなどのDevOps領域の実践経験
・論文実装、技術発信、社内外でのナレッジ共有実績