職種
データサイエンティスト年収
900万円 〜 1,800万円利用技術
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-09-21最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
プロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
ChatGPT, GitHub Copilot, Vertex AI, Claude, Gemini, Cursor, Cline, MCP
生成AI活用状況の詳細
レコメンデーションフィードなどのプロダクト体験への機械学習領域の技術投資に加え、業務や開発の効率向上のための生成AI活用も非常に活発に取組中。
AIを開発プロセスに組み込む(eg. 90%程度をLLMで生成など) ➝ 体感は良いが、開発メトリクスは不変というギャップに遭遇 ➝ "実装計画"でその状況を改善
https://speakerdeck.com/ike002jp/llmdesohutoueaenziniaringuwogai-shan
カウシェのバックエンド開発領域における、LLMフレンドリーなコードベースとその効果
https://zenn.dev/kauche/articles/989cf9e2f38fa6
カウシェ Mobile Team のAI活用最前線〜考え方・実践・未来〜
https://zenn.dev/kauche/articles/20250627_kauche_mobile_ai
カウシェ開発チームのリアルなLLM活用上半期レポート
https://zenn.dev/kauche/articles/640e90f52146a9
AIを開発プロセスに組み込む(eg. 90%程度をLLMで生成など) ➝ 体感は良いが、開発メトリクスは不変というギャップに遭遇 ➝ "実装計画"でその状況を改善
https://speakerdeck.com/ike002jp/llmdesohutoueaenziniaringuwogai-shan
カウシェのバックエンド開発領域における、LLMフレンドリーなコードベースとその効果
https://zenn.dev/kauche/articles/989cf9e2f38fa6
カウシェ Mobile Team のAI活用最前線〜考え方・実践・未来〜
https://zenn.dev/kauche/articles/20250627_kauche_mobile_ai
カウシェ開発チームのリアルなLLM活用上半期レポート
https://zenn.dev/kauche/articles/640e90f52146a9
仕事内容
分析と仮説構築のリード、ML領域の技術設計や実装などの技術面のリードなど、データサイエンス領域を一気通貫でリードしていただきたいです。
・プロダクト・ビジネスにおける定量・定性分析を行い、事業成長・新規事業機会創出に繋がるインサイト抽出と施策提案（A/Bテストの設計、実施、統計的な評価や、プロトタイピングと評価を含む）
・要件定義、技術的意思決定、設計、実装などのMLの技術面のリード（特にレコメンデーションや生成AI）
・ML基盤の運用、実験管理の自動化・効率化、信頼性・品質向上の実行やリード（Training pi
開発環境
-Python
-Vertex AI, Dataform, BigQuery, Spanner, Cloud Run
-Cloud Monitoring, Cloud Logging
-Terraform, Github Actions
-Looker Studio, Google Spread Sheets
-GitHub, Slack, Notion