■当社の概要
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア（管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入）と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。

■主な業務内容
▼お任せしたいこと｜不動産ビッグデータを活用したData Scientist
20億件以上の不動産ビッグデータを武器に、AI SaaS「スマサテ」の根幹となる各種予測モデルの開発・実装をお任せします。当社におけるData Scientistは、単なる社内向けのレポート作成や、ベンダーコントロール（外注管理）を行うポジションではありません。PdMと連携しながら、プロダクトの価値の中核である「賃料査定アルゴリズムの精度向上」をはじめ、新プロダクトに向けた「画像認識・シミュレーションのロジック構築」などに取り組んでいただきます。多様な変数を組み合わせて、不動産の家賃、価格、収益性（利回り）などのより高精度な推定アルゴリズムをつくることがミッションです。社内のデータエンジニアが集めた膨大なデータを活用し、自ら複雑な統計処理やロジックを設計した上で、「実際のSaaSプロダクトの機能として組み込む（API実装など）」ところまでを一気通貫で担っていただきます。事業会社ならではの手触り感を持って、本当に顧客の役に立つ「本質的なデータサイエンス」に没頭できる環境です。

▼具体的には....
• 不動産に関する各種予測モデル（賃料査定、適正価格、利回りなど）の設計・開発
• 画像データやOCRを活用した、物件の画像認識・分類アルゴリズムの開発（リノベーション物件の判定等）
• PdMと連携し、抽象的なビジネス課題をデータで解決可能なロジックへと落とし込む要件定義
• プロダクトに組み込むための、予測結果を返すAPIの開発・実装
• 予測精度の継続的なモニタリング、モデルの高速化とチューニング
• 不動産データを元にした市場のメカニズム解明、傾向分析、機会分析
• （ご希望や意欲に応じて）データ収集・整形プログラムの設計や、データ基盤アーキテクチャの選定などデータエンジニアリング領域の兼務

■開発スタイル
解決すべき事業課題や顧客ニーズに対し、PdMと連携してAIの活用アプローチを検討・要件定義します。
担当メンバーが主体的にモデルの設計・学習・検証（PoC）を行い、有効性が確認できればプロダクトへの実装からプルリクエストまでを担当します。
他メンバーがレビュー・動作確認を経て、本番環境へリリースし、継続的な精度モニタリングを行います。
まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。
• 顧客志向のAI開発：最新技術を使うこと自体を目的とせず、「それが顧客にどう使われ、どんなビジネス価値を生むか」にこだわるカルチャーです。
• 部署間の壁がないフラットな組織：データエンジニアが綺麗にしたデータを基に、データサイエンティストがモデルを構築し、バックエンドエンジニアがアプリに組み込むといった、プロフェッショナル同士のシームレスな連携が行われています。

■必須条件
• アルゴリズム／各種予測モデルの開発経験
• Pythonを用いた分析・モデル作成
• 可視化の実務経験
• 画像データ（画像認識・分類等）、OCR、または機械学習などを用いたAIモデルの開発経験

※1つでも該当する方

■求める人物像
• インターネットサービスやプロダクトが好きな方
• 技術、テクノロジー、ものづくりが好きな方
• 分析やレポート作成で終わらず、自らが作ったロジックをプロダクトに実装すること（手触り感）にやりがいを感じる方
• 複雑な巨大産業（不動産）のメカニズム解明や、最新のAI技術に対して、知的好奇心を持って自発的に学び続けられる方
• ユーザーの気持ちを考え誠実に対応できる方
• まわりの人との調和を大事にできる方
• 仕事の期限を意識しつつアジャイルな柔軟性もある方
• TRY&ERRORでくじけない方

■歓迎要件
• PdMやビジネスサイドと連携し、ビジネス課題をデータで解決可能なロジックへと落とし込む要件定義の上流工程経験
• 自ら構築したモデルやロジックを、APIとしてシステムに実装した経験（エンジニアリングスキル）
• Linux／RDBMSの基礎知識
• Webアプリケーションの構築・運用経験
• データベースの構築・運用経験、およびデータパイプライン構築の知見
• AWS、GCPなどのパブリッククラウドの知識・利用経験
• LLM（大規模言語モデル）や生成AIの実務における活用経験