CARTA HOLDINGS CTO室 AI Lab リードデータサイエンティスト
Description
募集背景
CARTA HOLDINGSでは、20を超える事業があります。それぞれ事業を支えるエンジニアリングチームがあり、プロダクト開発や業務に関わるシステムを作っています。
生成AIの進化と可能性が広がるにつれ、各事業でのチームで個別での探索・試行をするだけではなく、CARTA全体で経験を蓄積し、実行できる体制を構築しています。
1: 継続したモデル構築・評価
生成AIのプロジェクトでは、単なるアプリケーション開発だけでなく、モデルの選定・学習・評価指標の設計といった高度なデータ解析・モデリングスキルが必要です。データサイエンティストはまさにそこが専門領域であり、モデルの精度向上や効果検証をリードします。
2: モデル観点のコミュニケーションが必要
ビジネス活用ではアプリケーションやエージェントを通じて「このモデルがどの程度課題解決につながるか」という価値検証を行う場面が多くあります。データサイエンティストは、エンドツーエンドでの精度評価や潜在的なリスク洗い出しを定量的に行うことを通じて、事業価値向上をリードします。
業務内容
CTO直下のAI Labチームに所属し、各事業及び経営基盤の業務における基盤モデルやデータ整備を中心とした生成AI評価・活用のイネーブリングを牽引します。
仕事の進め方
プロジェクト化以前の段階で、CARTAの事業・組織を横断し、生成AIでのレバレッジポイントを見出し、アプローチを施します。
▼基盤整備
- 全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるデータ基盤、評価システム、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する
- 新モデル、事後学習、データマネジメント技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める
- 社内外に知見を発信し、CARTAとしての開発生産性とプレゼンスを高める
- AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する
▼事業適用
CARTAの生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。
以下のようなプロセスで取り組みを進めます。
- ヒアリング・要求分析
- 優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す
- 何をどのように進めるのかを決める
- どのような評価手法・学習戦略で課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する
- 検証する
- 高速なフィードバックサイクルを回し、"やらない"手段も含めて評価・学習戦略を検証する
- 継続して改善する
- モデル評価技術・LLM-as-a-judge・ファインチューニング・RAG等の最新手法について継続して投資し、良いプラクティスを探索する。精度モニタリング、評価指標の見直し、ガイドラインの更新など、システムを継続して活用する上でのデータサイエンス観点の改善に取り組む
- 成果を横展開する
- 成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です
得られるスキルや経験
- CTOと共にホールディングス経営及び事業開発を経験できます
- CARTAの複数の事業にデータサイエンティストとして携わる機会があり、生成AIの評価・活用に関する実践の場があります
- アンラーンの機会が数多くあります。自らのバイアスを見直し、組織や事業に向き合うスキルを経験あるメンバーからフィードバックをもらいつつ高めることができます
- モデル評価だけでなく、ファインチューニング、RAG構成、評価基盤設計、ガイドライン整備、PoC支援など、価値提供に必要な取り組みをチームでフルサイクルに推進することができます
やりがい
- 最新の生成AIを活用した評価・検証の機会が多くあり、実践経験を積むことができます
- データサイエンスやエンジニアリングに長けた同僚と共に、科学的・定量的な判断を重視する文化のなかで経験を最大化することができます
- エンジニアだけではなく、クリエイティブ職やビジネス職等多くの専門性をもった同僚と、生成AIを活用した事業開発の経験を積むことができます
- 最新研究・発信を通じて技術プレゼンス向上に取り組むことができます
開発環境・利用しているツール
- LLM基盤・ツール
- OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など
- LangChain, Langfuse
- プログラミング言語・フレームワーク
- Python (pandas, scikit-learn など)
- 必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用)
- インフラ・MLOps
- AWS, GCP
- Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用
- コミュニケーション
- GitHub, Slack, Google Meet
参考記事
- カンファレンス登壇資料
- CARTAのAI CoE が挑む「事業を進化させる AI エンジニアリング」(https://speakerdeck.com/carta_engineering/carta-ai-coe-evolution-business-ai-engineering)
- テックブログ
- 【AIE2025】Findy AI Engineering Summitにブース出展 & 登壇しました！(https://techblog.cartaholdings.co.jp/entry/findy-aie-2025-carta-report?_gl=1*11350yp*_ga*MTg3Mjg3ODczOC4xNzQ4NTA1ODQz*_ga_N4Z5PGNXD2*czE3ODA5MTMyNDkkbzM0OCRnMSR0MTc4MDkxMzI1NyRqNTIkbDAkaDA.)
- ANOBAKA × CARTA × Xaris創業者が語る：生成AI時代のビジネス戦略と日本市場の可能性(https://techblog.cartaholdings.co.jp/entry/gen_ai_carta_anobaka_xaris_interview?_gl=1*11350yp*_ga*MTg3Mjg3ODczOC4xNzQ4NTA1ODQz*_ga_N4Z5PGNXD2*czE3ODA5MTMyNDkkbzM0OCRnMSR0MTc4MDkxMzI1NyRqNTIkbDAkaDA.)
応募条件
▼必須要件
- Pythonを用いたデータ分析・モデリング、または機械学習の実務または研究開発の経験（5年あるいはそれに相当するレベル）
- LLMをはじめとする生成AI技術への興味関心
- LLMなどの大規模モデルの評価手法や指標に関する理解
- 事業・ビジネス要件に即してモデルの有用性や改良余地を検討できるコミュニケーション力
- 実務・研究問わずチームやプロジェクトをリードした経験
▼歓迎要件
- プロンプトエンジニアリングの理解・実践経験
- ファインチューニング (どのLLMでも可) やRAG構成などの経験
- Webアプリケーションの基本的な仕組みの知識
- デジタルマーケティング領域におけるAI活用経験や、ユーザエクスペリエンス改善の実務経験
- プロジェクトマネジメント経験
- 学会やカンファレンスでの登壇経験
▼求める人物像
- CARTA Tech Vision(https://cartaholdings.co.jp/engineering/tech-vision/) の未来像に共感し、価値観や習慣を実践していける方
- それを踏まえて、以下をお持ちの方
- 論理的思考力と実践力
- 新しいことに粘り強くチャレンジし続ける力
- 曖昧な状況を事実に基づいて整理し、推進する力
- 他者を理解し、共感し、サポートする姿勢
- 現状の構成・設計に捉われず、あるべき姿を考え、実現する力
選考について
選考フロー
- 書類選考
- 1次面接：AI Lab マネージャー
- 2次面接：人事 / データサイエンティスト
- 最終面接：人事 / CTO
注意事項
- 選考回数は増減する可能性があります。また面接官は変更となる場合があります
- 1,2次面接はオンラインで実施可能です。最終面接は対面での実施を想定しています
- 入社後のオンボーディングや就業支援を行うため、1次面接実施前までに適性検査を実施いたします
- ご入社のための条件すり合わせや疑問解消のため、選考の途中で人事面談を実施します
バックグラウンドチェックについて
選考の途中で、バックグラウンドチェック（リファレンスチェック/コンプライアンスチェック）を実施します。当社と利用契約を締結したバックグラウンドチェックのサービス提供会社に対して、以下に掲げる応募者様の個人情報の開示（第三者提供）を行いますのでご承知ください。
- 応募者様の氏名
- メールアドレス
- 応募書類（履歴書、職務経歴書など）
<バックグラウンドチェックのサービス提供会社>
back check 株式会社
・同社の個人情報保護方針
https://backcheck.co.jp/policy/privacy(https://backcheck.co.jp/policy/privacy)
・同社の反社会的勢力に対する基本方針
https://backcheck.co.jp/policy/against_anti-social_forces(https://backcheck.co.jp/policy/against_anti-social_forces)
※状況に応じて、バックグラウンドチェックを実施しない場合もございます。実施の際は改めて直接ご案内いたします。
CARTA HOLDINGS について
株式会社CARTA HOLDINGS（カルタホールディングス）は、東京に本社を置き、約2,200名の従業員が働く企業です。株式会社NTTドコモと株式会社電通グループの合弁企業として、日本のマーケティングの進化に本気で挑んでいます。
主力であるマーケティング支援事業では、「ブランド価値を高めたい」「売上を伸ばしたい」等の企業が抱える様々な課題を解決します。
市場調査やブランド戦略策定といった上流から、テレビCMやスマートフォンへの広告配信、店舗での購買行動につなげる下流まで一気通貫で担います。
また、周辺事業を通じた相乗効果も特徴の一つです。メディア事業者や小売事業者を支援するソリューションの提供に加え、生活者に向けたD2C・メディア事業も展開。こうした関連領域で得られる実践的なノウハウや一次データが、主力事業をさらに強化する循環を生み出しています。
これらに加え、NTTドコモと電通グループのシナジーにより、他社には真似できない強力なソリューションを提供します。
・NTTドコモグループが持つ1億IDを超える日本最大級の生活者データ
・電通グループのプロセス統合とブレイクスルーによる事業成長支援力
ここにCARTAの実行力とテクノロジーが合わさることで、世界でも類を見ない「Single ID Marketing」で企業活動を支援します。
データの力でこれまでつながり得なかったものをつなぎ、生活者に新たな体験を届け、日本のマーケティングを次のステージへ。
私たちはつないで拓く「進化共創パートナー」CARTA HOLDINGSです。
■関連情報
採用サイト(https://recruit.cartaholdings.co.jp/)
採用説明資料(https://speakerdeck.com/cartaholdings/carta-recruit-guide)
【職種 / 募集ポジション】
CARTA HOLDINGS CTO室 AI Lab リードデータサイエンティスト
【雇用形態】
正社員
【給与】
月給 667,000円 〜 1,334,000円
■月給内訳 ・ベース給：430,091円～915,182円 ・ライフプラン支援金：55,000円 ・固定残業手当（45時間分）：170,550円～341,100円 ・固定深夜手当（15時間分）：11,370円～22,740円 ※超過分別途支給 ■想定年収 800万円～1600万円 ※前職の給与・能力・経験を考慮の上決定 ※別途決算賞与・インセンティブ有（業績・成果による） ※昇降給：年2回
【勤務地】
105-5536 東京都港区虎ノ門2-6-1 虎ノ門ヒルズ ステーションタワー 36～38階
変更の範囲：会社の定める場所（リモートワークおよび出向先会社を含む）
【賃金補足】
■賃金形態 月給制（欠勤・休職・月の途中の入社・退職に応じて日割り計算） ■ライフプラン支援金とは 会社が定める確定拠出年金制度の掛け金として拠出することができます。 記載金額を上限に、確定拠出年金に充てるか給与で受け取るかを選択でき、その割合は個別で設定可能です。
【受賞・認定】
■えるぼし認定 厚生労働省から女性活躍推進企業が受けられる認定制度「えるぼし」最上位の3つ星を獲得しています。 ■PRIDE指標2023・2024 職場におけるLGBTQ＋などのセクシュアル・マイノリティへの取組みの評価指標で、最高ランクのゴールドを2年連続で受賞しました。 ■D&l AWARD2023・2024 企業のダイバーシティ&インクルージョンを評価する認定制度で最高ランク「ベストワークプレイス」に2年連続で認定されました。 ■キャリアオーナーシップ経営アワード2024・2025 はたらく個人の自律的な成長により、企業の持続的な価値向上を目指す取り組みへの評価で優秀賞（大企業の部）を受賞しました。
【社内活性化のための施策】
オフィス内に社内BARを設けています。 18時30分以降はアルコールやソフトドリンクを自由に飲むことができます。 事業会社を超えた交流も活発に行われています。
会社情報
【会社名】株式会社CARTA HOLDINGS
【設立年月日】
1999年10月8日
【代表者】
代表取締役社長 執行役員 渡邉 英樹
【従業員数】
1,563名（2023年12月末時点）
【本社所在地】
〒105-5536 東京都港区虎ノ門2-6-1 虎ノ門ヒルズ ステーションタワー 36階