シニアデータサイエンティスト／機械学習エンジニア

Mission

「働くをもっと楽しく、創造的に」

2000年、インターネットの登場に感動し、いてもたってもいられず学生ながら起業。インターネットはきっと、世界を大きく変えていく。そして、たくさんの幸せをつくりだしていくに違いないと確信し、仲間とともにチャレンジをつづけてきました。
最初は手探りでしたが、「自分たちが働きたい会社をつくろう」という想いはやがて、「働く」ということそのものを変えていきたいというミッションにつながっていきました。
人生の大半を過ごす「働く」という時間を、もっと楽しく、創造的なものにしたい。そうすることで、人生を充実感のあるものにし、より社会を豊かにしていけると、私たちは信じています。

Vision

「すべての人に、一歩先の働き方を」

ITに詳しい人もそうでない人も、業界業種、性別年齢も関係なく、世界中のあらゆる人に一歩先の働き方を届けたい。二歩先でも三歩先でもなく、誰もが安心して足を踏み出せる「一歩先」を常に提供するからこそ、世の中の働き方をアップデートし続けることができると考えています。

Value

「 Take Ownership（自分ごとでやりきる） 」

仕事の目的を背景含めて深く理解し、単なる作業ではなく意味を持った仕事として、自分自身の意思を持って主体的に取り組む。一度手をつけた仕事はしっかりと最後までやり抜き、自分自身の手が離れたとしてもその成果を見届けるところまでを自分の仕事だと意識する。

「Playful Challenge（遊び心を持ってチャレンジ）」

私たちは困難な社会課題に取り組むベンチャー企業。たとえ前人未踏の領域であったとしても、新しい発想をもって果敢に挑戦し、期待や想像を超えてワクワクするような驚きを創り出す。未来を待つことなく、スピードこそ価値だととらえ、自ら一歩先をつくりだしていく。

「Beyond Boundaries（越境し共に高めあう）」

自分の役割を部門や役職の壁を越えて他者視点で見つめ直し、全体最適の目線で行動する。周囲を巻き込みコラボレーションを生み出すことで、1+1を3にも4にも変えていく。間に落ちるボールを拾いあい、相互に未来を見つめて声をかけあうことで、全員で勝つチームへ。

「Integrity Driven（チーム・顧客・社会に対して誠実に）」

働く仲間となるチームを信頼し、多様な違いを受け入れ強みへと変えていく。顧客へのリスペクトを忘れず、伴走するパートナーとして共に成長する。働き方を変えていくことが私たちの使命。未来に誇れる仕事を成し遂げて、これからの社会を豊かにしていこう。

会社紹介

私たちが挑むのは、これまで誰も成し遂げられなかった「中小企業の働き方」の根底からの変革です。
少子高齢化という抗えない潮流の中で、国内事業者の99.7％を占める中小企業の現場こそが、日本の未来を切り拓く。
その働き方を変えるために、AIエージェントを組み込んだBPaaS（Business Process as a Service）を人とテクノロジーで社会に実装します。

目指しているのは、単なるシステムの提供ではありません。AIをはじめとする最先端のテクノロジーと専門性の高い人材が協働し、あらゆる企業のノンコア業務を標準化して代行する。私たちが国内の中小企業の共通の本社機能を担うことで、テクノロジーの恩恵を誰もが平等に受けられる産業構造へと変えていきます。

日本の事業者の99.7％を占める中小企業の働き方を変える。
誰にとっても仕事がもっと楽しく、創造的になる世界に向けて。
道を拓くのはkubellしかない。そう確信しています。

＜参考資料・リンク＞
・2025年12月期 通期 決算説明資料

採用背景

Chatworkの戦略実現に向けて、データの力によって施策数と成功確率を最大化することを組織ミッションに、データ分析/データサイエンスのアプローチで事業KPIのモニタリングや施策実行の意思決定を行い、事業を推進する役割を担って頂きます。

ポジションのミッション・魅力

【1】「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ
⚫︎導入社数95.3万社以上、775.2万アカウントという超巨大なコミュニケーションプラットフォームである「Chatwork」は、一般的なBtoB企業では持ち合わせていない事業特性とその特性から多種多様のデータを保有しています。
（例）プロダクトデータのみならずユーザープロファイルデータ、顧客データに紐づく従業員データ、マーケティング/セールス活動や、新規事業/オウンドメディア/グループ会社など
⚫︎大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています
⚫︎圧倒的なデータ量もさることながら、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です

【2】kubellグループの事業戦略推進の支援
⚫︎事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得ることができます

▶︎「コミュニケーションプラットフォーム戦略」
ビジネスチャット「Chatwork」のユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支える。データ基盤の観点からPLG（Product-Led Growth）の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォームの確立に貢献できる。
▶︎「BPaaS戦略」
「Chatwork アシスタント」をはじめとする業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化。Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できる。
▶︎「インキュベーション戦略」
R&Dの進展をサポートし、グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援。非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られる。

【3】クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援
⚫︎０→１、１→１０、１０→１００〜、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です
⚫︎プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます
⚫︎データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です

業務内容

kubellでは、「Chatwork」を中心に、BPaaS、新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。
シニアデータサイエンティスト／機械学習エンジニアは、これらのデータを活用し、予測モデルや分類モデルの構築、AI/LLMを用いた業務効率化、データマネタイズなどを通じて、事業に直接的なインパクトを与えます。
kubellにおけるデータサイエンス領域の第一人者として、技術選定から分析基盤の整備、組織文化の醸成まで幅広くリードしていただきます。

＜主な役割＞
機械学習や統計的手法を駆使し、プロダクトの改善や業務効率化、新規価値の創出をリードする役割です。
また、データサイエンス文化の啓蒙や、再現性のある分析プロセスの確立など、組織的なケイパビリティ向上にも貢献いただきます。

＜主な業務＞
機械学習モデル構築、予測分析、AI/LLM活用、データパイプライン構築、MLOps基盤の整備

＜具体的には＞
■ 学習データと機械学習モデルの設計・構築

・データサイエンスの手法を用いた予測モデルや分類モデルの構築・評価
・ユーザー属性推定モデル、有料転換予測モデルなどの開発
・機械学習モデルのビジネス装着と効果測定

■ AI/LLMを活用した業務効率化

・LLMを用いた業務自動化の検証と実装
・セールス活動の要約
・分析、業務プロセスの自動化支援・生成AIコーディングの活用推進

■ データマネタイズ・新規価値創出

・データセリング・データマネタイズの企画と実行
・データアセットの棚卸しと価値評価
・外部パートナーとの連携によるデータ活用の推進

■ データパイプラインの設計・実装（MLOps）

・機械学習モデルの学習・推論パイプラインの設計・実装
・Snowflakeを中心としたデータ処理プロセスの最適化
・継続的なモデルモニタリングと改善サイクルの構築

■ 組織づくりと文化醸成

・データサイエンス領域の立ち上げメンバーとして、標準プロセスの策定やナレッジマネジメントを主催
・社内勉強会の開催や情報発信を通じた、データ活用文化の醸成
・将来的なデータサイエンスチームの組成に向けた採用・育成基盤の整備

■ チーム協業とステークホルダー連携

・データアナリスト、データエンジニア、BizOpsとの連携
・ビジネス部門とのコミュニケーションを通じて、AI/MLソリューションの提案と導入支援
・クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進

【変更の範囲】
・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

今後のキャリアパス

■ テックリード・スペシャリストへの道
・データサイエンス領域のテックリード
・複数プロジェクトの技術リード、アーキテクチャ設計
・組織全体のデータ戦略策定への参画
・若手メンバーの育成とメンタリング

■ マネジメントへの道
・チーム構築、採用、組織運営
・事業部門との協業推進、ステークホルダーマネジメント

■ 事業リードへの道
・エンベッド配置による特定事業のデータ責任者
・事業KGI/KPI達成に対する直接的な責任
・事業戦略とデータ戦略の統合リード

■ クロスドメインへの拡張
・データサイエンス、データエンジニアリング、BizOpsなど複数領域のスキル拡張
・MLOps、DataOps、AnalyticsOpsなど新しい領域への挑戦
・データマネタイズ、データセリングなど新規事業の推進

必要なスキル・経験

■1〜3の各項目において、それぞれ複数の経験・要件を満たす方

1. 業務経験 　
・データサイエンスまたは関連分野での実務経験（5年以上）
・チーム開発経験および他部門との協業経験
・機械学習モデルの構築・評価・運用のリード経験
・ビジネス課題に対する機械学習ソリューションの企画・実装経験

2. 技術スキル
・Pythonの実務経験（5年以上）
・データの前処理、探索的データ分析（EDA）、特徴量エンジニアリング
・機械学習モデルの構築・評価・運用の実務経験
・分類、回帰、クラスタリング、レコメンデーションなど多様な手法の実装経験
・モデルの評価、改善、A/Bテストによる効果検証
・本番環境へのモデルデプロイとモニタリング経験
・SQLの実務経験（3年以上）
・クラウドデータウェアハウスの実務経験
・AWS、GCP、TreasureData、Snowflakeなどでの本番運用経験
・Gitなどのバージョン管理ツールの実務経験

3. ソフトスキル
・優れたコミュニケーション能力とプレゼンテーションスキル

・自主的に問題を発見し、解決策を提案・実行するプロアクティブな姿勢
・複雑なデータセットとアルゴリズムを理解し、ビジネスに対する戦略的インパクトを説明する能力
・チームワークスキルとリーダーシップ
・プロジェクトマネジメントスキル

あると望ましいスキル・経験

■下記いずれかの経験をお持ちの方

・0→1フェーズでの技術選定や分析環境の立ち上げ経験
・データサイエンス領域における組織文化の醸成や、標準化プロセスの策定経験
・分析結果や開発したモデルの活用により、サービス改善や事業成果（KGI/KPI）へ具体的なインパクトを与えた経験
・分析プロジェクトのリード経験、またはチームメンバーのメンタリング経験
・pandas、numpy、scikit-learn、TensorFlow/PyTorchなどの高度な使用経験
・複雑なデータパイプラインの設計・実装経験
・統計分析の実務経験
・仮説検定、A/Bテスト、因果推論、ベイズ統計などの実践的な活用
・実験計画法の設計と実装
・複雑なクエリの作成（JOIN、サブクエリ、ウィンドウ関数など）
・大規模データの効率的な処理

・AWS、GCPをはじめとするクラウドプラットフォームを用いたビッグデータ処理に関する知識・経験
・dbtの使用経験
・データパイプラインの設計・実装経験（ETL/ELTプロセス）
・データ基盤と外部ツール（Salesforce, Marketo, Googleスプレッドシートなど）とのデータ連携経験
・ビジネスインサイトを引き出すためのデータビジュアライゼーションスキル
・非構造データ（テキスト・音声）分析に関する知識と実務経験
・AI / ML Opsに関する理解
・データセキュリティおよびガバナンスに関する知識と実務経験
・新規事業や業務支援サービスにおけるデータ活用経験、BtoB向けSaaSプロダクトに関する理解

求める人物像

・データ分析を通じて事業成長に貢献したい人
・ビジネスの場で起きている事象から問題を特定し、コミュニケーションを取りながら解決策の提案ができる方
・困難な事にも主体的に取り組める方

参考資料

• 中小企業No.1 BPaaSカンパニーに向けた全社横断データソリューション組織の挑戦
• 【イベントレポート】データ活用に基づく意思決定で事業戦略を推進。ビジネス組織を横断する、データソリューションチームの挑戦
• データソリューション推進ユニットのメンバーが書いたNOTEの記事