会社名

楽天グループ株式会社

会社概要

未来を信じ、より良い明日を創っていく。
イノベーションを通じて、人々と社会をエンパワーメントする。私たちは、そんな想いを大切に世界の人々に喜びと楽しさを届けます。
楽天は、E コマース、FinTech、デジタルコンテンツ、通信など、70 を超えるサービスを展開し、世界10 億以上のユーザーに利用されています。
これら様々なサービスを、楽天会員を中心としたメンバーシップを軸に有機的に結び付け、他にはない独自の「楽天エコシステム」を形成しています。ダイバーシティ推進は、楽天にとって最優先の企業戦略のひとつです。従業員の出身は70カ国・地域以上。世界中からユニークで多様な文化的背景や視点を持つ優秀な人材が集まり、イノベーションの原動力になっています。社内カフェテリアにはベジタリアン、ハラル対応のメニューを用意。礼拝所（Prayer room）もあります。
また、仕事と育児の両立支援や、障がい者雇用・活躍促進も積極的に推進。社内のLGBT（※1）当事者やアライ（※2）に対して、情報共有やサポート体制の強化も進めています。誰もが自分らしく力を最大限発揮して働ける。それが楽天のダイバーシティです。

70を超えるサービスを提供し、世界30カ国にサービス展開拠点を持ち、従業員の出身国・地域数は100を超え、オープンポジション制度を活用して多様なキャリアを描くことができる点も魅力です。
フレックスタイム制度、事情に応じたリモートワークの活用が可能です。本社には託児所やフィットネスジム、三食無料で利用可能なカフェテリアが併設されるなど、社員を支える環境が整備されています。

ポジション

1036728　ビジネスサポート開発部：シニアデータサイエンティスト AIエージェントデベロップメント課（BSD）

仕事内容

Job Description:
楽天・事業について

楽天は世界でも有数のEコマース企業です。インターネットを通じて人と社会を豊かにすることを使命とし、「Global Innovation Company」を目指しています。
　
部署・サービスについて
ビジネスサポート開発部（BSD）は、ユーザー、クライアント、楽天の各ビジネス間で発生する様々な業務をシステム面からサポートする重要な役割を担っています。当部署では、DATA、ビジネスサポート／会計、CRM、そして楽天全体でAIを活用するための基盤を構築するAI Agentの4つの主要領域にわたり、多様なサービスを提供しています。ビジネスプロセスの最適化と効率化を追求しながら、システム提供において高い価値を確保することに努めています。
2026年1月にBSD配下に設立された「AIエージェント開発セクション」は、AI技術を通じて楽天の多岐にわたるビジネスユニットを支援する、次世代AIエージェントの開発に専心しています。
私たちのミッションは、AIネイティブなソリューションを構築することでEコマースのデジタルな未来を再定義することです。それにより、楽天の出店者様をエンパワーメントし、新たな収益成長を促進するとともに、業務コストを抜本的に削減することを目指しています。
現在、私たちの最大の目標は「出店者様向けコミュニケーションサービスの統合」です。断片化されたコミュニケーションサービスを一つの統合されたインターフェースへと集約し、出店者様との対話およびユーザーエクスペリエンスの効率化と最適化を実現します。
　
ポジション：
業務内容
* 出店者様とのコミュニケーションを自動化・最適化するための機械学習モデルおよびLLMベースのエージェントの設計・開発。
* 出店者様の問い合わせに対し、文脈を理解した正確な回答を生成するRAG（検索拡張生成）システムの構築。
* 大規模なトランザクションデータや行動ログを分析し、収益成長や業務効率化のためのインサイトを抽出。
* プロダクトマネージャーやエンジニアと連携し、AI機能を統合インターフェースへ実装。
* ジュニアデータサイエンティストのメンタリングおよび、チーム内でのAI開発・モデル評価のベストプラクティスの策定。
　

求める経験・スキル

必須要件：
* コンピュータサイエンス、統計学、数学、または関連する定量分野での修士号または博士号。
* データサイエンス、機械学習、またはAI研究における5年以上の実務経験。
* Pythonおよびディープラーニングフレームワーク（PyTorch, TensorFlow等）の高い習熟度。
* LLM、プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング技術に関する深い経験。
* 英語および日本語での優れたコミュニケーション能力（技術とビジネスの架け橋となるため）。 

歓迎要件：
* AIエージェントシステムや対話型AIプラットフォームのフルスタックな開発経験。
* データサイエンスチームやAIエンジニアリングチームを牽引した経験（メンバーのメンタリング、プロジェクトマネジメントの実績を含む）。
* クラウドインフラ（GCP, AWS等）およびMLOpsの知見。
* Eコマース領域または大規模B2B SaaSプラットフォームでの経験。
* オープンソースAIプロジェクトへの貢献、またはトップレベルのAIカンファレンス（NeurIPS, ICML等）での論文発表実績。

　
英語要件に関する補足
・TOEIC800点以上またはそれに準ずる能力