株式会社タイミー 求人の検索結果一覧
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タイミー
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【1,100万ユーザー突破 / フルリモートOK / フレックス】データサイエンティスト募集〈事業・開発組織ともに急成長中〉
募集背景 タイミーのアプリ上では、アプリユーザーであるワーカーと、働き手を募集している事業者間での多くのマッチングが日々行われておりますが、このまま事業成長を続けると、ワーカーの方が募集を探しにくくなり、マッチング率が低下していくことが予想されます。 タイミーでは、スムーズなマッチングが事業数値にダイレクトに影響するため、機械学習によるUX向上への期待が一層高まっています。現在、データを用いたマッチングの最適化に取り組んでおりますが、まだまだ取り組む余地が多くある状況です。 また、事業成長に伴い営業人員が急増している中、営業生産性向上が全社的な課題となっています。営業活動にレバレッジを効かせるため、データサイエンス的なアプローチでの取り組みを始めていますが、この取り組みを更に加速させるため、新たな仲間を募集しております。 加えて、事業が急成長する中で、安心してサービスを利用いただくためのプラットフォームの信頼性・安全性向上は、我々が取り組むべき最重要課題の一つです。健全なプラットフォームを維持し、さらに発展させていくために、データサイエンスや機械学習、LLMなどの技術を駆使した新たな挑戦を始めています。この取り組みをさらに加速させるため、新たな仲間を募集しています。 業務内容 ご志向に応じて、推薦システムの開発、プラットフォームの信頼性・安全性向上、社内向け業務改善いずれかの業務に取り組んでいただきます。 ＜推薦システムの開発＞ アプリユーザーのUX向上のため、ログデータを元に課題設定〜ロードマップの策定、システム設計、機械学習モデルの開発をフルサイクルに取り組んでいただきます。 ロードマップの策定 システム設計、ログ設計 ユーザーレコメンデーションなどの機械学習モデル開発 モニタリング・運用体制の構築・実施 改善のための仮説検証の実施 ＜プラットフォームの信頼性・安全性向上＞ 機械学習や自然言語処理技術、特にLLM（大規模言語モデル）を活用し、プラットフォーム上のコンテンツが健全かつ安全であることを保証するためのシステム開発に取り組みます。LLMのような最先端技術を事業課題に応用する、タイミーにとって非常に重要な取り組みであり、大きな裁量を持って推進できます。 不適切・不正なコンテンツを検知する機械学習・LLMシステムの要件定義・開発 課題設定、ロードマップ策定 システムの設計・開発・運用 継続的な精度改善のためのサイクル構築 ＜社内向け業務改善＞ 全社的な社内課題に対し、データアナリストや事業部のメンバーとコミュニケーションを取りながら、主に下記の業務を推進いただきます。 プロジェクト組成 KPI設計 効果検証の設計 具体のモデリング・エンジニアリング業務 モニタリング・運用体制の構築・実施 改善のための仮説検証の実施 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 データエンジニアリング部の特徴 ・データエンジニアリング部全体で頻繁に勉強会を実施しています。部署を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。 ・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。 ・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 ※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 ・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。 ※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」 ・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。 タイミーのデータサイエンティストとして働く魅力 「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができます。 機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。 施策の設計から携わることが可能です。 データ基盤の整備は別のチームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。 考慮する変数が多くモデリングする対象が複雑かつ、アイテムのライフスパンが短いため難易度が高いですが、 高いレベルで「データサイエンス力」「ビジネス力」や「データエンジニア力」を体現しているデータサイエンティストと一緒に働くことができ、アジリティ高く施策や検証を行うことができます。 グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。 インタビュー記事 採用要件 MUST ハードスキル ・研究またはビジネスにおいて、データ分析によって課題を解決したご経験（3年以上） ・統計や機械学習に関する基礎的な知識 ・SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工のご経験（3年以上） ・クラウドにおける開発経験（特にGoogle Cloud、もしくはAWS） ・GitHubまたはgitホスティングサービスを用いた開発経験 ソフトスキル ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・当社のバリューにフィットする方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 ・周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方 ・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方 WANT ・課題発見能力・問題解決力・論理的思考力 ・CI/CDを用いた自動化の経験 ・機械学習パイプラインの構築・運用経験 ・効果検証・因果推論のご経験 ・プログラミング言語による、web系開発の実務経験
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【1,100万ユーザー突破 / フルリモートOK / フレックス】シニアデータサイエンティスト募集〈事業・開発組織ともに急成長中〉
募集背景 タイミーのアプリ上では、アプリユーザーであるワーカーと、働き手を募集している事業者間での多くのマッチングが日々行われておりますが、このまま事業成長を続けると、ワーカーの方が募集を探しにくくなり、マッチング率が低下していくことが予想されます。 タイミーでは、スムーズなマッチングが事業数値にダイレクトに影響するため、機械学習によるUX向上への期待が一層高まっています。現在、データを用いたマッチングの最適化に取り組んでおりますが、まだまだ取り組む余地が多くある状況です。 また、事業成長に伴い営業人員が急増している中、営業生産性向上が全社的な課題となっています。営業活動にレバレッジを効かせるため、データサイエンス的なアプローチでの取り組みを始めていますが、この取り組みを更に加速させるため、新たな仲間を募集しております。 加えて、事業が急成長する中で、安心してサービスを利用いただくためのプラットフォームの信頼性・安全性向上は、我々が取り組むべき最重要課題の一つです。健全なプラットフォームを維持し、さらに発展させていくために、データサイエンスや機械学習、LLMなどの技術を駆使した新たな挑戦を始めています。この取り組みをさらに加速させるため、新たな仲間を募集しています。 業務内容 ご志向に応じて、推薦システムの開発、プラットフォームの信頼性・安全性向上、社内向け業務改善いずれかの業務に取り組んでいただきます。 ＜推薦システムの開発＞ アプリユーザーのUX向上のため、ログデータを元に課題設定〜ロードマップの策定、システム設計、機械学習モデルの開発をフルサイクルに取り組んでいただきます。 ロードマップの策定 システム設計、ログ設計 ユーザーレコメンデーションなどの機械学習モデル開発 モニタリング・運用体制の構築・実施 改善のための仮説検証の実施 ＜プラットフォームの信頼性・安全性向上＞ 機械学習や自然言語処理技術、特にLLM（大規模言語モデル）を活用し、プラットフォーム上のコンテンツが健全かつ安全であることを保証するためのシステム開発に取り組みます。LLMのような最先端技術を事業課題に応用する、タイミーにとって非常に重要な取り組みであり、大きな裁量を持って推進できます。 不適切・不正なコンテンツを検知する機械学習・LLMシステムの要件定義・開発 課題設定、ロードマップ策定 システムの設計・開発・運用 継続的な精度改善のためのサイクル構築 ＜社内向け業務改善＞ 全社的な社内課題に対し、データアナリストや事業部のメンバーとコミュニケーションを取りながら、主に下記の業務を推進いただきます。 プロジェクト組成 KPI設計 効果検証の設計 具体のモデリング・エンジニアリング業務 モニタリング・運用体制の構築・実施 改善のための仮説検証の実施 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 データエンジニアリング部の特徴 ・データエンジニアリング部全体で頻繁に勉強会を実施しています。部署を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。 ・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。 ・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 ※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 ・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。 ※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」 ・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。 タイミーのシニアデータサイエンティストとして働く魅力 「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができます。 機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。 施策の設計から携わることが可能です。 データ基盤の整備は別のチームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。 考慮する変数が多くモデリングする対象が複雑かつ、アイテムのライフスパンが短いため難易度が高いですが、 高いレベルで「データサイエンス力」「ビジネス力」や「データエンジニア力」を体現しているデータサイエンティストと一緒に働くことができ、アジリティ高く施策や検証を行うことができます。 グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。 インタビュー記事 採用要件 MUST ハードスキル ・データ分析によってビジネス上の課題を解決したご経験（直近含めて5年以上） ・SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工のご経験（直近含めて5年以上） ・クラウドにおける機械学習システムの構築・運用経験（特にGoogle Cloud、もしくはAWS） ・データサイエンス系のプロジェクトマネジメント経験（3年以上） ・効果検証・因果推論の知識と経験 ・GitHubまたはgitホスティングサービスを用いた開発経験 ソフトスキル ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・当社のバリューにフィットする方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、ステークホルダーと交渉し、プロジェクト組成から実装までやりきれる方 ・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方 WANT ・プログラミング言語による、web系開発の実務経験 ・経営もしくはそれに近い立場での課題解決の経験
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MLOpsエンジニア
募集背景 タイミーはスキマバイトのマッチングプラットフォームを日本全国にサービスを展開し、急速に成長しています。 弊社では創業当初よりデータ活用の文化が根付いておりますが、MLを活用し更に事業成長を推進していくためには、より強固なML基盤が求められています。 多方面からのML活用のニーズにスピーディーに応えていくために、これまでは、MLパイプラインやCI/CDパイプラインの自動化／Feature Storeの構築／ML開発環境の整備／モノリポ化／開発効率化のための社内ライブラリ開発 などを進めてきました。今後はより強固な基盤を築くべく、Feature Storeの構築や実験管理、データ監視、やモデル監視、LLMOpsなどにも取り組み、中長期的にはデータサイエンスグループに閉じずML基盤を全社展開し、タイミーにおけるML利用シーンを拡大していきたいと考えています。 これらの実現に向け、既存の枠組みに捉われず、幅広い視野を持ちつつ最適解を探しながら取り組んでいただけるMLOpsエンジニアを募集します。 ▼これまでの取り組みについてはぜひこちらもご覧ください ・「ML基盤を再構築したはなし」（https://tech.timee.co.jp/entry/2023/12/13/114424） ・「Vertex AI Pipelinesを効率的に開発するための取り組み」（https://tech.timee.co.jp/entry/2023/07/21/114309） 業務内容 アプリのUXや、タイミーの様々な業務効率を向上させるための機械学習を用いたソリューションについて、安定した価値提供を実現するためのMLOps基盤の構築・運用をメインで担っていただくポジションです。 機械学習の学習・評価・予測を効率的に実現するためのMLOpsパイプラインの構築・保守・運用 機械学習APIサーバーの設計・開発・運用 機械学習システムのためのデータパイプライン構築 機械学習ワークフローの設計・開発・運用 ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ開発など 生成AIを実運用していくための切開・開発・運用・ルール整備など 上記を実現するため、最新の技術動向を踏まえたテックスタックの標準化や運用のための仕組みづくり IaCによるインフラ構築・管理 CI/CDによるデプロイ自動化 サービス監視設計・運用 パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装など 社内のデータサイエンティスト等への教育・スキルトランスファーや採用に関する業務 ML基盤活用戦略の作成・推進や、全社的なML活用の環境整備・啓蒙活動 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 データエンジニアリング部の特徴 ・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。※詳しくはこちらをご確認ください※ ・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 ※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 ・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。 ※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」 ・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。 タイミーのデータサイエンスグループで働く魅力 ・グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。 ・データサイエンティストと同じグループに所属しているため、デイリーで直接コミュニケーションを行い、アジリティ高く開発を行なっています。 ・データサイエンティストは、モデルやアルゴリズムだけではなく、システム全体を設計・開発できるフルスタックなメンバーが集まっており、MLOpsへの関心も高いため、MLOps領域に関して仕事が進めやすく、イネイブラーとしての役割を実感できる環境です。 ・メンバーは、「MLOpsエンジニアとして世界的に展開しているアパレル企業での大規模な機械学習の基盤の開発」や「国内最大手のスキルマーケットプレイスでの推薦システム開発、不正検知」「国内ビッグテックでの広告配信の最適化」「ITベンチャーにてR＆D組織の立ち上げ」などを経験した優秀なメンバーが集まっており、お互いに学び合いながら開発に取り組んでいます。 ・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。 ・タイミーの大規模なデータを用いて、様々な観点・知識が求められる分析や、機械学習モデルの構築に携わることが可能です。 インタビュー記事 採用要件 MUST ハードスキル SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工を含む、システム開発の経験（3年以上） gitを用いたチーム開発の経験 GitHub/GitLab上でのCI/CDを用いた自動化、及び運用の経験 IaCの開発経験 複数の技術スタックによる機械学習パイプラインの構築・運用経験（直近含め3年以上） 商用環境における機械学習機能の構築・運用経験（直近含め3年以上） クラウドにおける開発経験（特にGoogle Cloud、もしくはAWS）（直近含め3年以上） 保守性や運用まで考慮した技術選定・アーキ設計が出来る ソフトスキル ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・当社のバリューにフィットしている方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 ・周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方 ・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方 WANT VertexAI, kubeflow, SageMaker, TFX, flyte等のMLフレームワークを用いた開発・運用経験 dbt, snowflake, databricksいずれかの開発・運用経験 k8sに関するPod/Serviceの開発・運用経験 チーム内外のメンバーと連携して、円滑に業務遂行を行うためのコミュニケーション能力 プログラミング言語によるweb系開発、及び運用の実務経験 VPC構成、Cloud間の認証設定等のインフラレベル、及びアプリケーションレベルでの脆弱性対策等のセキュリティに関する実務経験
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シニアMLOpsエンジニア
募集背景 タイミーはスキマバイトのマッチングプラットフォームを日本全国にサービスを展開し、急速に成長しています。 弊社では創業当初よりデータ活用の文化が根付いておりますが、MLを活用し更に事業成長を推進していくためには、より強固なML基盤が求められています。 多方面からのML活用のニーズにスピーディーに応えていくために、これまでは、MLパイプラインやCI/CDパイプラインの自動化／Feature Storeの構築／ML開発環境の整備／モノリポ化／開発効率化のための社内ライブラリ開発 などを進めてきました。今後はより強固な基盤を築くべく、Feature Storeの構築や実験管理、データ監視、やモデル監視、LLMOpsなどにも取り組み、中長期的にはデータサイエンスグループに閉じずML基盤を全社展開し、タイミーにおけるML利用シーンを拡大していきたいと考えています。 これらの実現に向け、既存の枠組みに捉われず、幅広い視野を持ちつつ最適解を探しながら取り組んでいただけるMLOpsエンジニアを募集します。 ▼これまでの取り組みについてはぜひこちらもご覧ください ・「ML基盤を再構築したはなし」（https://tech.timee.co.jp/entry/2023/12/13/114424） ・「Vertex AI Pipelinesを効率的に開発するための取り組み」（https://tech.timee.co.jp/entry/2023/07/21/114309） 業務内容 アプリのUXや、タイミーの様々な業務効率を向上させるための機械学習を用いたソリューションについて、安定した価値提供を実現するためのMLOps基盤の構築・運用をメインで担っていただくポジションです。 機械学習の学習・評価・予測を効率的に実現するためのMLOpsパイプラインの構築・保守・運用 機械学習APIサーバーの設計・開発・運用 機械学習システムのためのデータパイプライン構築 機械学習ワークフローの設計・開発・運用 ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ開発など 生成AIを実運用していくための切開・開発・運用・ルール整備など 上記を実現するため、最新の技術動向を踏まえたテックスタックの標準化や運用のための仕組みづくり IaCによるインフラ構築・管理 CI/CDによるデプロイ自動化 サービス監視設計・運用 パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装など 社内のデータサイエンティスト等への教育・スキルトランスファーや採用に関する業務 ML基盤活用戦略の作成・推進や、全社的なML活用の環境整備・啓蒙活動 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 データエンジニアリング部の特徴 ・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。※詳しくはこちらをご確認ください※ ・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 ※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 ・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。 ※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」 ・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。 タイミーのデータサイエンスグループで働く魅力 ・グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。 ・データサイエンティストと同じグループに所属しているため、デイリーで直接コミュニケーションを行い、アジリティ高く開発を行なっています。 ・データサイエンティストは、モデルやアルゴリズムだけではなく、システム全体を設計・開発できるフルスタックなメンバーが集まっており、MLOpsへの関心も高いため、MLOps領域に関して仕事が進めやすく、イネイブラーとしての役割を実感できる環境です。 ・メンバーは、「MLOpsエンジニアとして世界的に展開しているアパレル企業での大規模な機械学習の基盤の開発」や「国内最大手のスキルマーケットプレイスでの推薦システム開発、不正検知」「国内ビッグテックでの広告配信の最適化」「ITベンチャーにてR＆D組織の立ち上げ」などを経験した優秀なメンバーが集まっており、お互いに学び合いながら開発に取り組んでいます。 ・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。 ・タイミーの大規模なデータを用いて、様々な観点・知識が求められる分析や、機械学習モデルの構築に携わることが可能です。 インタビュー記事 採用要件 MUST ハードスキル SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工を含む、システム開発の経験（5年以上） VertexAI, kubeflow, SageMaker, TFX, flyte等のMLフレームワークを用いた開発・運用経験 dbt, snowflake, databricksいずれかの開発・運用経験 gitを用いたチーム開発の経験 GitHub/GitLab上でのCI/CDを用いた自動化、及び運用の経験 IaCの開発経験 複数の技術スタックによる機械学習パイプラインの構築・運用経験（直近含め3年以上） 商用環境における機械学習機能の構築・運用経験（直近含め3年以上） クラウドにおける開発経験（特にGoogle Cloud、もしくはAWS）（直近含め3年以上） 保守性や運用まで考慮した技術選定・アーキ設計が出来る VPC構成、Cloud間の認証設定等のインフラレベル、及びアプリケーションレベルでの脆弱性対策等のセキュリティに関する実務経験 ソフトスキル チーム内外のメンバーと連携して、円滑に業務遂行を行うためのコミュニケーション能力 当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 当社のバリューにフィットする方 業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方 ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方 WANT k8sに関するPod/Serviceの開発・運用経験 web系開発、及び運用の実務経験
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【1,100万ユーザー突破 / フルリモートOK / フレックス】課題特定から分析、アクションの提案までお任せするデータアナリスト募集
募集背景 主力のスキマバイトサービス「タイミー」は、リリースからわずか約6年で、ワーカー数1,100万人（※2025年4月時点）を突破し、導入事業者数180,000企業（※2025年4月時点）企業超という驚異的な成長を遂げました。しかしながら、私たちの目標はさらに高く、社会インフラとしての地位を確立することにあります。現在、労働人口のごく一部にしか利用されていないタイミーですが、その可能性は計り知れません。社会インフラとしての役割を果たすための挑戦は、これからが本番です。 この大きなビジョンを実現するためには、データが中心となる事業基盤の構築が不可欠です。私たちは、社内のデータ駆動型意思決定を推進し、ビジネス各方面に対し、データ分析を通した事業成長に貢献することを目標に掲げ、日々の取り組みを進めています。 現在、タイミーでは、これらの目標を達成し、スポットワークを新しい社会インフラにしていくための核となる、データアナリストを募集しています。 業務内容 当社のデータアナリティクス部門で、データアナリストとしてご活躍いただきます。本ポジションでは、事業部、プロダクトチーム、マーケティングチームと密接に連携し、サービスデータ、広告データ、SFA・CRMデータ、自社アンケート結果など、多岐にわたるデータの分析を行います。分析から得られたインサイトを元に、各ステークホルダーを巻き込み、各プロジェクトの意思決定をリードする役割を担っていただきます。 事業課題の特定やサービス改善のためのログデータ分析 分析を通した将来傾向の予測 アンケートデータ、定性データの分析 A/Bテストを含む効果検証の設計、検証業務 因果推論および因果探索手法を通したビジネスレバーの同定 組織構成 以下3つのユニットで構成されており、様々なバックグラウンドを持つメンバーが3ユニット合計で20名所属しております。 プロダクトアナリティクス ユニット（プロダクトの機能開発に関わる分析） マーケティングアナリティクスユニット（マーケティングに関わる分析） ビジネスアナリティクスユニット（経営や事業活動に関わる分析） ※配属後のユニット間の異動あり <プロダクトアナリティクス> ToB・ToC問わず、サービスユーザーに新たな価値を届けるために、どのような機会があるのか、データ分析から得られた示唆を元に提案、ディスカッションする役割をお任せします。 <マーケティング＆ビジネスアナリティクス> 現在の事業課題の特定だけでなく、将来起こりうる問題の予測を行い、その問題解決に必要なことを、関係部署や意思決定者に伴走する形でリードしていただきます。 扱っているデータ アプリユーザーのアクセスログ 募集内容やマッチングに関する各種データ 地理空間データ レビュー情報や評価データ 広告データ カスタマーサポートへの問い合わせデータ SFA/CRMツールによる営業活動に関するデータ アンケートやサーベイデータ 人事データ データアナリティクス部の特徴 向上心のあるメンバーが多く、データアナリティクス部全体で週に約2〜3回の勉強会が実施されています。部を越えた勉強会も実施されており、自由に参加することができるため、自分の興味がある分野について学べる機会が多く存在しています。（参考記事：「データアナリストの勉強会をご紹介します！」） 一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。※TDE10の取り組みについてはこちらを参照ください フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 ※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 心理的安全性が高い組織を目指しており、意見の言いやすい環境が整っています。(※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」) データ基盤上に、データウェアハウスが整備されており、データの品質についてはデータエンジニアチームが管理をしているため、データアナリストが分析に集中できる環境が整っております。 経営陣を含め、データの重要性を理解している社員が多く、業務に対して非常に協力的です。 課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。 タイミーのデータアナリストとして働く魅力 会社のコアな課題にアクセスすることが出来るため、経営課題に対しての直接的な分析提案が可能です。また、代表取締役である小川とディスカッションする事もあり、経営に近い立ち位置で分析提案が可能です。 現場と連携しながら課題に対して分析提案をすることもありますが、データアナリスト主体で現場の課題に対して分析提案することも可能です。 社会の根深い課題に対して、いかに貢献できるプロダクトを作り上げていくかを考えながら、データアナリストとして働くことが出来ます。 分析手法に関してはアサインされたメンバーに権限が委譲されております。 課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。 インタビュー記事 採用要件 MUST SQLやPythonを使用して分析業務を行い、事業課題を解決したご経験 解くべき課題を設定し、課題に対する仮説を構築する能力 データ基盤、DB、DWHに対する基本的な知識 推定や検定など、統計についての知識（統計検定2級相当以上） WANT Looker、LookerStudio、Tableau、PowerBIなどのBIツールの利用経験 A/Bテスト、DID、傾向スコアマッチング、RDDなどの効果検証手法の理解 複数人での分析プロジェクトを推進したご経験 DB、DWH、データマートの設計・構築のご経験 事業会社においてマーケティングの実務経験 システム管理者としてSalesforceを設計、運用されたご経験 5名以上のメンバーをマネジメントしたご経験 求める人物像 タイミーのビジョンやミッションへの共感のある方 業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 周囲と円滑なコミュニケーションを取り、巻き込みながら仕事を進められる方
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【1,100万ユーザー突破 / フルリモートOK / フレックス】課題特定から分析、アクションの提案まで経営に近い立ち位置でお任せするシニアデータアナリスト募集
募集背景 主力のスキマバイトサービス「タイミー」は、リリースからわずか約6年で、ワーカー数1,100万人（※2025年4月時点）を突破し、導入事業者数180,000企業（※2025年4月時点）企業超という驚異的な成長を遂げました。しかしながら、私たちの目標はさらに高く、社会インフラとしての地位を確立することにあります。現在、労働人口のごく一部にしか利用されていないタイミーですが、その可能性は計り知れません。社会インフラとしての役割を果たすための挑戦は、これからが本番です。 この大きなビジョンを実現するためには、データが中心となる事業基盤の構築が不可欠です。私たちは、社内のデータ駆動型意思決定を推進し、ビジネス各方面に対し、データ分析を通した事業成長に貢献することを目標に掲げ、日々の取り組みを進めています。 現在、タイミーでは、これらの目標を達成し、スポットワークを新しい社会インフラにしていくための核となる、シニアデータアナリストを募集しています。 業務内容 当社のデータアナリティクス部門で、シニアデータアナリストとしてご活躍いただきます。本ポジションでは、事業部、プロダクトチーム、マーケティングチームと密接に連携し、サービスデータ、広告データ、SFA・CRMデータ、自社アンケート結果など、多岐にわたるデータの分析を行います。分析から得られたインサイトを元に、各ステークホルダーを巻き込み、各プロジェクトの意思決定をリードする役割を担っていただきます。 事業課題の特定やサービス改善のためのログデータ分析 分析を通した将来傾向の予測 アンケートデータ、定性データの分析 A/Bテストを含む効果検証の設計、検証業務 因果推論および因果探索手法を通したビジネスレバーの同定 組織構成 以下3つのユニットで構成されており、様々なバックグラウンドを持つメンバーが3ユニット合計で20名所属しております。 プロダクトアナリティクス ユニット（プロダクトの機能開発に関わる分析をするチーム） マーケティングアナリティクスユニット（マーケティングに関わる分析をするチーム） ビジネスアナリティクスユニット（経営や事業活動に関わる分析をするチーム） ※配属後のユニット間の異動あり <プロダクトアナリティクス> ToB、ToC問わず、サービスユーザーに新たな価値を届けるために、どのようなオポチュニティがあるのか、データ分析から得られた示唆を元に提案、ディスカッションする役割をお任せします。 <マーケティング＆ビジネスアナリティクス> 現在の事業課題の特定だけでなく、将来起こりうる問題の予測を行い、その問題解決に必要なことを、関係部署や意思決定者に伴走する形でリードしていただきます。 扱っているデータ アプリユーザーのアクセスログ 募集内容やマッチングに関する各種データ 地理空間データ レビュー情報や評価データ 広告データ カスタマーサポートへの問い合わせデータ SFA/CRMツールによる営業活動に関するデータ アンケートやサーベイデータ 人事データ データアナリティクス部の特徴 向上心のあるメンバーが多く、データアナリティクス部全体で週に約2〜3回の勉強会が実施されています。部を越えた勉強会も実施されており、自由に参加することができるため、自分の興味がある分野について学べる機会が多く存在しています。 ※参考記事：データアナリストの勉強会をご紹介します！ 一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。※TDE10の取り組みについてはこちらを参照ください フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 ※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 心理的安全性が高い組織を目指しており、意見の言いやすい環境が整っています。 ※参考記事：心理的安全性の勉強会を開催しました データ基盤上に、データウェアハウスが整備されており、データの品質についてはデータエンジニアチームが管理をしているため、データアナリストが分析に集中できる環境が整っております。 経営陣を含め、データの重要性を理解している社員が多く、業務に対して非常に協力的です。 課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。 タイミーのデータアナリストとして働く魅力 会社のコアな課題にアクセスすることが出来るため、経営課題に対しての直接的な分析提案が可能です。また、経営陣とディスカッションする事もあり、経営に近い立ち位置で分析提案が可能です。 サービス・組織が急成長しているフェーズであるため、多岐にわたり、数多くの分析のテーマが存在しています。 ステークホルダーを巻き込み、データアナリスト主体で課題特定から分析、アクションの提案までを行うことが可能です。 社会貢献性の高いサービスであるため、社会的な課題に対して、いかに貢献できるサービスを作り上げていくかを考えながら、データアナリストとして働くことができます。 分析ツール、データ基盤が整備されているため、分析業務に集中することができます。 インタビュー記事 採用要件 MUST タイミーのビジョンやミッションへの共感 SQLやPythonを使用して分析業務を行い、事業課題を解決したご経験 解くべき課題を設定し、課題に対する仮説を構築する能力 データ基盤、DB、DWHに対する基本的な知識 特定分野（マーケティング、オペレーション、ファイナンスなど）の深い理解 推定や検定、線形モデルなど、統計についての知識（統計検定2級相当以上） A/Bテスト、DID、傾向スコアマッチング、RDDなどの効果検証手法の理解 チーム内外のメンバーと連携して、円滑に業務遂行を行うためのコミュニケーション能力 複数人での分析プロジェクトを推進したご経験 WANT Looker、LookerStudio、Tableau、PowerBIなどのBIツールの利用経験 DB、DWH、データマートの設計・構築のご経験 事業会社においてマーケティングの実務経験 システム管理者としてSalesforceを設計、運用されたご経験 KaggleやSignateなどの分析コンペで入賞された実績がある 5名以上のメンバーをマネジメントしたご経験 基礎能力・スタンス 業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方
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【1,100万ユーザー突破 / フルリモートOK / フレックス】データ活用におけるプロジェクトを推進し労働市場における社会的課題解決を目指すデータプログラムマネージャーを募集！
募集背景 急速な事業成長に伴い、現在、組織としては今後の事業基盤を作るための組織化を推進するタイミングを迎えており、積極的な技術投資を通して事業成長スピードに応える開発体制を組成することに取り組んでいます。 タイミーでは、創業初期よりデータに基づいた意思決定を重視し事業運営を行っており、「データを使うのは当たり前」という文化が強く根付いています。 その中で、タイミーのミッション達成に向け、データ活用によるUX向上や営業生産性の向上への期待が一層高まっており、適切に仮説検証を行いビジネスに展開していくためには、データ活用におけるプロジェクトをリードいただける方の存在が不可欠です。 システムの活用に留まらず、「お客様が抱える『人』に関する経営課題の解決」や「個人の人生の可能性を広げるためのインフラをづくり」に情熱を持ち、タイミーだからこそ持ち得るデータを基盤としながら課題の特定〜仮説立て、必要な検証の把握を行い、プロジェクトの立ち上げからビジネスへの展開を推進いただける方を探しております。 業務内容 社内の様々な組織に対するデータ活用PJの組成・進行管理をお願いします ステークホルダーとのコミュニケーション及び、エンジニアやデータサイエンティストと協力してデータ活用を実装し、タイミーの事業を前進させます。 ▼扱っているデータ アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 マッチングに関する情報 レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ 問い合わせに関するデータ 営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 本ポジションの魅力 「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として蓄積してきたデータを活用し、労働市場における社会的課題解決を通じて日本の活性化に貢献するやりがいを得られます。 データ活用が当然というカルチャーが既に存在しているので、活用促進のような煩わしさは存在せず、データPjMとしての価値創出に集中できます。 サービス・組織が急成長しているフェーズであるため、多岐にわたり、数多くのテーマが存在しています。 技術スタック 開発言語：Python データ基盤：BigQuery / Fivetran / dbt Cloud AI / LL：MVertex AI / Gemini / Langfuse BIツール：Looker / Looker Studio IaC：Terraform 開発環境・ツール：Cursor / Claude Code / Devin / GAS etc ▼データパイプラインの全体図 データアナリティクス部の特徴 向上心のあるメンバーが多く、データアナリティクス部全体で週に約2〜3回の勉強会が実施されています。部を越えた勉強会も実施されており、自由に参加することができるため、自分の興味がある分野について学べる機会が多く存在しています。（参考記事：「 データアナリストの勉強会をご紹介します！ 」） 一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。※TDE10の取り組みについては こちら を参照ください フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 ※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 心理的安全性が高い組織を目指しており、意見の言いやすい環境が整っています。(※参考記事「 心理的安全性の勉強会を開催しました 」) データ基盤上にデータウェアハウスが整備されており、データの品質についてはデータエンジニアチームが管理をしているため、データアナリストが分析に集中できる環境が整っております。 経営陣を含め、データの重要性を理解している社員が多く、業務に対して非常に協力的です。 課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。 採用要件 MUST SQL/Pythonを用いたデータ抽出・分析のご経験（3年以上） データ活用に関するPJを率いたご経験 社内調整・顧客折衝に関するご経験 基本的なデータ分析・データサイエンスの知識 (自身が経験した領域のビジネスモデル及びデータの特徴や、分析事例・実績を説明できる) データに関わるクラウドインフラの基本的な知識（data lake, data warehouse, data mart, ETLとはどのようなもので、どのような技術で実現できるか説明できる） WANT 自らシステム・ソフトウェアを開発したご経験 コンサルティングのご経験 エンジニアとビジネス職をまとめたプロジェクト推進のご経験 HR領域を始めとする、タイミー関連領域のドメイン知識 AI/LLM に関する知見 (エージェント構築など) 基礎能力・スタンス 心理的安全性を重視する方 ビジネスセンスがありながら、エンジニアのカルチャーにフィット出来る方 データの価値最大化に向けて、ビジネス要件とデータ・AI技術を接合出来る方
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インフラアーキテクト（データ基盤）
募集背景 当社では、GCP上に構築されたデータ基盤を活用し、データドリブンな意思決定やサービス改善を推進しています。 事業の成長に伴いデータ活用領域が拡大し、さらにLLM（大規模言語モデル）の本格導入も視野に入る中、既存のインフラ運用に加えて、攻め（データ活用推進）と守り（セキュリティ・ガバナンス）を両立させるアーキテクチャへの進化が急務となりました。 本ポジションは、こうした変革期の中核を担うエキスパートです。事業部門と共にリスク管理を行う「第一線（1st Line of Defense）」として大きな裁量権を持ち、全社のデータ活用を足元から支え、加速させる重要な役割を担っていただきます。 業務内容 GCPデータ基盤のインフラ設計・運用・改善 BigQuery, Dataflow, GKE, Cloud Composer等を用いたデータ基盤の安定稼働とパフォーマンス最適化 Terraform等を利用したIaC（Infrastructure as Code）によるインフラ構成管理とプロビジョニング自動化 CI/CDパイプラインの構築・改善による、迅速で信頼性の高いデプロイメントの実現 データ基盤およびLLM活用におけるセキュリティ体制の強化 事業部門と共にリスクを管理する第一線として、セキュリティ要件の定義、アーキテクチャ設計、実装をリード IAM、VPC、暗号化、監査ログ等のセキュリティ統制の設計と運用 LLM活用におけるデータプライバシーやセキュリティリスクの評価と対策の推進 データガバナンス体制の構築と推進 外部ベンダーと安全に協業するためのセキュリティガイドライン策定や、開発・運用プロセスの標準化 第二線（リスク管理部門）や監査部門と連携し、セキュリティポリシーや運用ルールの策定、監査対応を主導 全社的なデータガバナンスの浸透と、開発者向けドキュメントの整備 参考記事 事業に貢献できるから楽しい。データドリブンな意思決定に欠かせないデータ基盤をつくる仕事 Google Cloud × タイミー インタビュー記事 技術スタック 【開発言語】 - Python - Shell Script - LookML など 【ツール】 ・Embulk ・Digdag ・dbt ・BigQuery ・trocco ・fivetran ・Redash・Looker Studio ・Terraform・Looker など このポジションの魅力 日本の労働市場における大きな社会課題に真摯に向き合い続けるためには、これまで以上に戦略的な事業のスケールと、組織・システムが持続可能な状態になることが求められます。 本ポジションの魅力は、その実現に不可欠な役割を担える点にあります。 事業と組織の成長に貢献 会社の次の飛躍に向けたシステム・プロセス・組織づくりに、データ基盤を支える当事者として深く関わることができます。自らの仕事が、社会課題解決という大きなミッションに繋がっている実感を得られるポジションです。 最先端技術領域への挑戦 急速に進化するモダンデータスタック、LLMや生成AI領域のインフラ・セキュリティに、事業のコアメンバーとして携わることができます。前例のない課題解決に挑戦できる、技術的な刺激に満ちた環境です。 市場価値の高いキャリア形成 需要の高い「データエンジニアリング」と「クラウドセキュリティ」の専門性を掛け合わせ、市場価値の高いキャリアを築けます。主体的にガバナンス体制を構築・改善していく経験は、ご自身の専門性をさらに高めることに繋がります。 データエンジニアリング部の特徴 データエンジニアリング部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。 一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。※詳しくはこちらをご確認ください※ フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 ※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。 ※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」 データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです インタビュー記事 必須要件 データエンジニアまたはSREとしての実務経験（いずれか3年以上） クラウド（特にGCP）環境で、IaC（Terraform等）を用いたシステムの構築・運用経験 上流工程（要件定義、運用設計、ガバナンス）のリード経験 インフラ全体の運用設計をリードし、セキュリティやコストガバナンスを含む運用ルールを策定・改善した経験 設計思想、アーキテクチャ、運用手順などを論理的かつ分かりやすくドキュメント化する能力 経営層、開発チーム、外部ベンダーなど、多様なステークホルダーを巻き込み、合意形成をしながらプロジェクトを推進した経験 ** 歓迎要件 下記のいずれかのご経験をお持ちの方は、特に歓迎いたします。 データ基盤におけるセキュリティ設計・実装経験 クラウド環境におけるセキュリティ（IAM, ネットワーク, 暗号化, 監査ログ等）に関する深い知識と実務経験。特にDWHやETL/ELTパイプラインなど、大規模データ基盤の特性を理解した上でのセキュリティ設計・運用経験をお持ちの方。 LLM/生成AIなど先進技術領域に関する知見 Gemini APIやAzure OpenAI Service等を活用した開発・PoCの経験など、LLMや生成AIの技術動向に対する理解と、それを実用につなげるスキル。 ITガバナンスやグローバルな協業に関する経験 ISO27001, SOC2, GDPRといった国内外の規格・法規制に関する基本的な理解や監査対応の経験。また、海外ベンダーとの技術的な交渉や最新情報の収集に活かせる英語力。 ** 求める人物像 高い当事者意識を持ち、前例のない課題にも「大胆にチャレンジ」できる方 既成概念にとらわれず、LLMのような先進技術がもたらす複雑な課題に対しても、当事者としてリスクを取り、スピード感を持って解決策を探求できる方を求めています。 自身の専門性を活かし、変革を牽引したい方 データエンジニアリングやSREとしての深い知見を土台に、常に理想を追求し、質の高いアーキテクチャ設計や戦略を立案・遂行することで、事業や組織に変革を起こしたいという意欲をお持ちの方 領域を超えて組織に貢献できる方 部門間の障壁を取り除き、周囲を巻き込みながら協働できる方。個人の成果だけでなく、成功の再現性を高め、知識を共有し次に繋げて、チームと組織全体の発展に寄与したい方を歓迎します。
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