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／エキスパート■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・専門性に応じて最適な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、「自身の専門性を最大限発揮できるポジションを見極めたい」「経験を活かし、より上流や高度な領域で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。
ご応募後は社内横断でポジションサーチを行い、スキル・実績および志向性を踏まえ、書類選考を通過したポジションをご案内いたします。

■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（※以下ポジション以外を打診させていただく可能性がございます）
【データサイエンティスト】
転職サービス「doda」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などの先端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および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／機械学習領域の新技術検証・開発
・Python／PySparkを用いた分析・モデル開発
・デモ／PoC開発による技術検証
・業務効率化に向けた分析・自動化・AI活用
・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
・社内外での発信（講演・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、分析基盤の高度化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およびプロセス整備
・基盤構築および活用プロジェクトの推進
・データパイプラインやバッチ処理開発

【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、分析基盤の整備と意思決定支援を担っていただきます。
「doda」「doda X」において、以下業務を推進します。
・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
・バッチ基盤の運用保守
・DMBOKを踏まえたデータマネジメントおよび利活用推進
・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での構成設計（AWS／GCP／Azure）
・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、ユーザーごとに最適な求人・情報を提供するレコメンド／マッチング機能の開発・運用を担っていただきます。
保有データと機械学習・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本番運用・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／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

※職種の変更範囲：会社の定める職種（出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）​

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：5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、および専門領域（AI／ML／データ基盤など）における高い技術力
・クラウド環境（AWS／GCP／Azure）におけるアーキテクチャ設計・構築・運用経験
・SQLおよびデータモデリングを用いた大規模データ活用経験
・要件定義〜設計〜実装〜運用まで一貫したプロジェクト推進経験
・技術選定およびアーキテクチャ設計における意思決定経験
・複数ステークホルダー（PdM／ビジネス部門等）と連携した課題解決・推進経験
・チームに対して技術的なレビュー・育成・改善提案を行った経験
・プロダクトや事業KPIに対して技術で貢献した実績

■歓迎条件：
・機械学習／生成AI（LLM等）を活用したプロダクトの設計・開発・運用経験
・データ基盤（DWH／ETL／データパイプライン）の設計・構築・最適化経験
・クラウドにおける高可用性・スケーラビリティ・コスト最適化を考慮した設計経験
・大規模データ（億レコード規模、TBクラス）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・推進経験
・BI／dbt等を活用したデータ活用推進・組織展開経験
・テックリード／エンジニアリングマネージャー／プロジェクトリード経験
・複数チーム・組織を横断した技術課題の解決・基盤整備経験
・CI/CD、IaC、SRE、Observability等のDevOps領域の高度な実践経験
・論文執筆、技術登壇、OSS活動などの技術発信実績