データサイエンスでビジネスを成功させる

AI研究開発室

グループ横断の事業やプロジェクトにおいて、データサイエンスチームとして技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援します。

Mission

業務内容

プロジェクト業務

GMOインターネットグループの様々な岩盤ストック収益の商材において、データ解析×AIの高度な技術支援を行っています。

主な対象領域：

  • ビッグデータ

    FXのビッグデータ解析基盤の設計構築(オンプレ、クラウド(ネイティブ))、同基盤による収益分析

  • 異常検知

    フィンテック領域の不正検知(ルールベース、教師あり/教師なし機械学習モデルの組み合わせ)

  • レコメンド

    アドテク領域のレコメンドウィジェット開発(レコメンドエンジン開発・改善)

  • 生成AI・LLM

    ネットセキュリティ領域のAIチャット開発(システム設計、プロンプト開発・改善)

  • 画像解析

    フィッシングサイトから商標検知をする画像解析モデル開発

  • AI金融取引

    AIによる株式または暗号資産取引(ロジック/モデル開発・改善)

データドリブン意思決定支援/ABテスト

フリーWiFi接続アプリのポイント事業におけるデータドリブン意思決定支援(厳密な定量評価、ABテスト仕組化・自動化、KPIツリー設定)

研究開発業務

・プロジェクト業務と並行して、最新のAI技術の仕組みや応用を検証・実験する研究開発に取り組み、全員のAI技術スキルを磨いています。

・四半期ごとに選任されたメンバーは、重点的に研究開発を行います。

Attraction

AI研究開発室の魅力

  • 01

    GMOインターネットグループの強みと、幅広い事業・技術・データを扱える環境

    自立経営（グループ経営）

    自立経営（グループ経営）

    自社開発・自社運用

    自社開発・自社運用

    岩盤ストック収益

    岩盤ストック収益

    GMOインターネットグループの持続的な成長の要因となる「岩盤ストック収益」の強み

    ストック型商材による安定した収益構造

    • インターネット産業が続く限り、「無くならない、無くてはならない」継続課金型の商材からもたらされる収益

    収益基盤を形成する代表的なストック型事業

    • インターネットインフラ事業
      • ドメイン事業：国内シェア8割を超える、圧倒的No.1の事業領域
      • クラウド・レンタルサーバー（ホスティング）事業：
        Google Japan、Yahoo!JAPANで検索した結果の約60％のHPが当社データセンターで管理
      • 決済事業：1か月1兆円を越える国内最大の決済処理
    • インターネットセキュリティ事業
      • サイバー攻撃対策（サイバーセキュリティ）：ホワイトハッカー数国内No.1 *フェルミ推定
    • インターネット金融事業：FX、CFDともに取引高国内トップクラスの実績
    • インターネット銀行事業：IT技術と銀行ノウハウを融合し、法人の成長を支える次世代型テックバンク

    安定収益がもたらす継続的な技術投資

    • 安定した収益基盤があるため、持続的な成長と技術投資が可能
    GMOインターネットグループの経営戦略・事業戦略を詳しく見る リンクアイコン
  • 02

    データサイエンティストに必要な幅広いスキルや業務経験が身に着けられる

    スキルアップ

    • 通常業務だけでなく研究開発業務を行うので、最新のAI技術の仕組みや応用スキル、ノウハウを身に着けて 成長することができます。
    • 最新のAIツールを使う費用を支援する「GMO AIブースト支援金」（一人1万円/月）や、 会社/部署の研究開発の費用補助など金銭的支援があります。
    • 研究開発テーマ毎にチームで勉強会を開き、メンバーと交流しています。
    • GMOインターネットグループ全体の「デベロッパーエキスパート」に立候補することができます。
      • 特定の分野で高い専門性を身に着け、 GMOインターネットグループの技術力を牽引し対外活動などを行います。 （年間100万円予算）
    • グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室の仲間と一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます。

    業務経験/キャリアアップ

    • ビジネス課題の解決に向けたデータ分析と生成AIの実装・運用を行います。
    • GMOインターネットグループ各社のストック商材の複数プロジェクトに関わり、そのストック商材への データ解析×AIの技術の応用ノウハウを学ぶことができます。
      • 複数プロジェクトに関わりますが、メインのプロジェクト1つに腰を据えて深く専門領域や専門技術を磨いていただきます。
      • １～３年を目安にジョブローテーションを行い、最終的にはデータサイエンス技術の総合力を身に着けた テックリードを目指すことができます。
      • 新規プロジェクトの立ち上げに関わり、支援方針や技術選定などの経験を積む機会があります。
      • 全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた 改善サイクルを行うことができます。
    • PoCに留まらない本番運用（データ基盤構築、MLOps/LLMOps、継続的評価など）が経験できます。
    • 時系列データ、テキスト、画像といった様々な種類のデータを解析することができます。
Development

開発体制・技術

主な
解析技術情報
  • 機械学習
    回帰/分類/推薦/クラスタリング、時系列予測、異常検知、強化学習
  • 統計/実験
    仮説検定、因果推論、A/Bテスト設計・解析
  • 生成AI
    エージェント、RAG設計、プロンプト設計、評価（自動/人的）
手法/技術
  • 機械学習
    Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）
  • 統計分析
    T検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など）、分散分析、因果推論（差分の差分法など）
  • プログラミング/フレームワーク
    Python、Scikit-learn、Numpy、Scipy、Pandas、Polars、Streamlit、Pytest、Ruff、など
    PyTorch、TensorFlow、LangChain、Dify、Spark（PySpark）、など
環境
  • AI開発ツール
    ChatGPT Team、Gemini (Google Workspace)、Claude Pro/Max (Claude Code)、Genspark Plusなど
    Cursor Pro、GitHub（Copilot）、VS Code、Kite、など
    Notebookツール（Jupyter Notebook またColab改国Cloudサービス）
  • クラウド/オンプレ（ミドルウェア）
    Google Cloud（Cloud Storage、BigQuery、VertexAI、Dataflow、Cloud SQLなど）
    AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、SageMaker、Bedrock、StepFunction、Aurora、など）
    Azure
    MySQL、PostgreSQL、Oracle、Hadoop/Hive
    ConoHa（GPUサーバー）
  • BIツール
    Tableau、Looker Studio、Metabase
  • LLM/MLOps
    Generative AI APIs (OpenAI APIなど)、Local LLM、HuggingFace、Multimodal AI、Agent AI、RAG
    Docker、Kubernetes、FastAPI、MLflow、CI/CD（GitHub Actions）
  • タスク管理
    アジャイル開発（scrumベース）業務フォトワーク運営、コードレビュー開発
    Atlassian（Jira/Confluence）、Trello、など
Member

メンバー紹介

アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者など、バックボーンの異なるメンバーが集まる、多様性のあるチームです。
能力に応じてデータ分析エンジニアとして進むことも、プロジェクトマネージャとしてのキャリアにチャレンジすることもできます。

  • データサイエンティストA中途入社
    前職は日本を代表する研究所で、モデル植物のアミノ酸代謝を研究。数理解析用ウェブツールの作成等も行う。農学博士。PythonとC言語による数理モデル化、代謝シミュレーション、データ解析、時系列データに基づくネットワーク最適化・推定などを実施。
    配属先
    金融領域を中心に幅広い領域のプロジェクトで、AIOpsをはじめとした最新技術を活用し、戦略立案から分析ツール開発、運用までを一気通貫でリード。金融データだけでなく様々な領域のデータ分析にも関わり、広い視点で価値創出に挑戦。AIでビジネスを動かすリードデータサイエンティストとして活躍。
  • AIエンジニアB中途入社
    大学でソフトウェア工学・データベース工学を学び、大学院では自然言語処理(トピックモデル)を主に研究。前職はWebアプリケーション開発に従事。
    配属先
    金融やアドテクなどたくさんの領域のプロジェクトで、クラウドやオンプレ上のビッグデータ解析基盤の設計構築や大規模分散処理（PySpark等）、解析モデルの実装開発・AIOpsをリード。また、データ解析やAIモデルの評価なども行い、開発の解析の両方ができるリードAIエンジニアとして活躍。
Recruit

募集要項

応募条件
データサイエンティストは以下すべて満たした方
  • 1. 一通りの機械学習の基礎知識があり、AIモデルを使った実績がある（業務経験不問）
  • 2. Pythonが書ける
AIエンジニアは以下すべて満たした方
  • 1.一通りの機械学習の基礎知識があり、実業務でAIモデルを開発・本番運用した経験がある
  • 2.Pythonが書きこなせて(Classによるカプセル化)、システム開発におけるテストがしっかりできる
歓迎する経験

以下のいずれかのような経験/キャリアをお持ちの方

アカデミック(博士)
研究でAIを活用し高い実績や経験がある方（ビジネス経験不問）※データサイエンティストのみ
システムエンジニア
仕事や仕事以外でAIを活用し高い実績や経験がある方（業務経験不問）※AIエンジニアのみ
非IT企業
AI導入をリードした若い方
スタートアップ
様々なAIを使ったプロジェクトの経験がある方
コンサルタント
AI技術があり、AIプロジェクトがPoCまでしかない（もっと経験を積みたい）方
求める人物像
手法ありきではなく、ビジネス課題解決のためにあらゆるアプローチを考えて最適なやり方を見出すことが好きな方
  • ・好奇心旺盛
  • ・技術・学習好き
  • ・前向き
  • ・責任感
働く環境
開発環境
各自の業務内容にあわせて、メモリの増設、デュアルディスプレイ等の対応を行っています。必要に応じてノートPCをWindows/Mac選択できます。定期的に（およそ2年に1度）PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）
GMOすごいエンジニア支援制度
一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。データサイエンティスト、機械学習エンジニアも対象です。https://recruit.gmo.jp/environment/
オフィス環境
GMOインターネットグループ株式会社のオフィスは渋谷駅前にあります。第1本社ビルはセルリアンタワー、第2本社ビルとして渋谷フクラスがあります。https://recruit.gmo.jp/office/
福利厚生
様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。https://recruit.gmo.jp/welfare/
社内制度
入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数あります。https://recruit.gmo.jp/training/
勤務地

交通：渋谷　JR・各線　渋谷駅西口徒歩5分 / 大阪　JR・各線　大阪駅連絡橋口徒歩5分

地図

オフィスの様子

勤務時間

10：00～19：00（休憩1時間、実労働時間8時間）
※業務状況により残業有

給与

  • 年収　※経験・能力等を考慮し、当社規定にて優遇します。
  • 通勤手当
  • 昇降給年4回（1月・4月・7月・10月）
応募方法
履歴書 (書式自由、pdf 形式、 サンプル ) および職務経歴書 (書式自由、pdf 形式、 サンプル ) をご用意の上、エントリーしてください。
お知らせ新規プロジェクトのメンバー募集
  • 職種

    データサイエンティスト（バイオインフォマティクス）【老化細胞研究/東京大学医科学研究所】

    東京大学医科学研究所様との老化細胞の共同研究のプロジェクトに参加していただきます。データ解析や機械学習の技術を応用してプロジェクトを支援します。

    詳しくはこちら