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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シニアDRE/データエンジニア
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。 これまで、急速な事業拡大に合わせる形でデータ利活用の土台づくりを行ってきましたが、 プロダクトの運用や社内における各施策、ご利用企業様からの要望など、各方面からの依頼が急増している背景もあり、データの信頼性向上に関する課題が多くある状況です。 データを価値のある情報に昇華しプロダクトと事業の接合をしていくためには、「データ基盤 as 社内情報基盤」という世界観にまで品質レベルを向上していきたいと考えております。 タイミーはツー・サイド・プラットフォームであるため、toB／toC両方のデータを保有しているからこその難しさもありますが、複雑な課題や未知の領域に対してもマクロな視点を持って最適解を探しながら、我々と共にデータ基盤の側面から事業を推し進めていただける方を探しております。 業務内容 DRE(Data Reliability Engineering)グループの中でSREのプラクティスを活用し、データドリブンな意思決定や機械学習を活用したプロダクト等データが必要な全ての事象に対して信頼性の高いデータを提供する、拡張性が高いデータ収集基盤を構築、運用に加えて、データ基盤を活用したデータ活用を通じたビジネス価値の創出を担っていただきます。 データ活用を推進するための課題発見・解決 各種データソースからのデータ収集・加工 GoogleCloud(BigQuery)を用いたテーブル設計・運用 データ収集基盤のSLO, SLIの定義・保守 データ分析ツールの管理・運用 各種設計に対する適切なドキュメンテーション など ▼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 【その他】 ・コード管理: GitHub ・コミュニケーションツール: Slack, Notion ・その他: Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… ・AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor タイミーのDRE／データエンジニアとして働く魅力 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だった事業のスケールと、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。そういった、次の飛躍に向けたシステム・プロセス・組織づくりに当事者として関わることができます。 データ活用が当然というカルチャーが既に存在しており、データの分析や活用に関してのニーズが非常に多いです。「分析のためのデータ基盤」に留まらず、「社内情報基盤としてのデータ基盤」を目指しており、事業成長にインパクトがあるデータの基盤構築に携わることが可能です。 データ基盤の構築だけではなく、その先の活用領域まで担うこともできるため、ダイレクトにビジネスインパクトを創出するやりがいを感じることができます。そのため、データ基盤に対する投資にも繋がり、新たなチャレンジもしやすい環境です。 データに基づいて機能開発やグロース、品質維持を行う経験が得られます。DREチーム内にPOがおり、ユーザーヒアリング等を行いながら、データ基盤の構築を行なっております。 データが生まれ、加工され、ユーザーの元に届く一連の流れを経験することができます。そのため、使いやすいデータ基盤の構築を求められる中で、DREチームとしてもデータの品質担保に力を入れております。 扱っているデータ アプリユーザーや企業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 企業ユーザーからいただいた各種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覧ください※ 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 採用要件 MUST 開発 / 技術面 プログラミング言語による、web系開発の実務経験 独力で手を動かして、一部分だけでなくシステム全体の開発が出来る 同時に、全体における自分の作業領域を客観的に理解した上で適切な設計が出来る DB and/or DWHの構築・運用経験 Gitを用いたチーム開発経験 クラウドにおける開発経験（特にGoogle Cloud、もしくはAWS） CLIによるインフラ構築やIaCの開発・運用経験（特にTerraformの経験） CI/CDを用いた自動化の経験 ソフトスキル / その他 タイミーのMissionへの共感 Slack, Google Meetなどを活用したリモートワークの経験 3名以上でのプロジェクトの進行経験 既存プロジェクトに参加し、サービス内容やソースコードのキャッチアップをした経験 建設的かつロジカルな議論を通して意思決定をできる チーム内外、他部署との円滑なコミュニケーションができる WANT スクラムの理解 Dockerを始めとしたコンテナ関連技術の利用経験 dbtの経験 Looker, Redash, TableauなどのBIツールの運用経験 機械学習を組み込んだシステムの構築・運用の経験 DX(Developer Experience)の継続的改善ができる方 OSSの公開、コントリビュートの経験 課題発見〜ヒアリング〜要件定義〜仕様策定の経験
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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】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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