不動産ビッグデータを活用したData Scientist（データサイエンティスト）として、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。

仕事内容

【業務概要】 20億件以上の不動産ビッグデータを武器に、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 【開発スタイル】 1. 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。 2. 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。 3. 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。 【開発環境】 ・開発言語：Python, SQL, TypeScript / JavaScript ・機械学習 / 生成AI：PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers, pandas, NumPy ・API / アプリケーション：FastAPI ・OS：Linux ・DB：MySQL, ClickHouse ・インフラ：AWS, GCP ・テスト：pytest ・CI / CD：CircleCI, GitHub Actions ・ソースコード管理：GitHub ・実験 / 開発環境：Docker, Jupyter Notebook, Google Colab 【最近の技術的取り組み事例】 ・LLMを活用したアノテーションの効率化 ・視覚言語事前学習モデルのファインチューニングによる物件画像の分類 ・画像セグメンテーション等による内装Before/Afterのシミュレーション ・因果推論による賃料への設備寄与度の推定 【今後計画している技術的取り組み事例】 ・生成AI時代に向けた、機械学習モデルの安定稼働と継続的デリバリーを実現する「MLOps/LLMOps」の本格的な立ち上げ ・LLMを活用した、HTML等の非構造化データからの情報抽出（データ生成機能）およびデータテストの効率化 ・オープンソースモデル等のファインチューニング（追加学習）による、不動産ドメインに特化した独自モデルの開発と実装