{"id":36409,"state":"published","closed_at":0,"company_name":"carta","company":{"id":34037,"name":"株式会社CARTA HOLDINGS","user_name":"carta","company_name":"carta","number_of_employee":null,"number_of_developer":null,"icon_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/34037/733ad89f5f438c2e93330cab0a7dc4b8.png","avatar_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/34037/733ad89f5f438c2e93330cab0a7dc4b8.png","thumbnail_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/34037/733ad89f5f438c2e93330cab0a7dc4b8.png","article":{"id":2512,"title":"CARTA HOLDINGS について","body":"CARTA HOLDINGS（カルタホールディングス）は、東京都に本社を置き、従業員約1,500名を擁する企業です。\n私たちは、あらゆる産業を次のステージへ導く「進化推進業」として挑戦を続けています。\n\nそのルーツは日本初のインターネット広告会社として誕生したことにあります。日本のインターネット産業の発展と共に築き上げた「業界を代表するマーケットプレゼンス」と、生活者向けのメディア事業とアドテクノロジー事業を自社で創り上げてきた「事業開発力・技術力」。この二つの特徴を併せ持つのが、CARTAの強みです。\n\n現在は以下の3つの領域で相互に連携し、世の中の課題解決と、あらゆる企業・産業のビジネスの進化を推進しています。\n・デジタルマーケティング事業\n・メディア\u0026コマース事業\n・人材関連サービス事業\n\nグループ内には創業期から成熟期まで複数の事業会社があり、ステージも様々です。事業責任者が中心となり個々に経営を担う一方で、親会社であるCARTA HOLDINGSが経営支援機能に特化し、各事業を強固に支える体制を構築しています。\n\n事業会社が個々に切磋琢磨する一方で、社員は事業領域を超えて互いに連携し、ビジネス開発に携わっています。また、条件が合えば事業間でのキャリアチェンジの機会もあり、多様な経験を通じて成長できる環境です。\n\nそして今、私たちは新たな成長ステージに立っています。 2025年12月よりNTTドコモグループと電通グループの傘下となり、今後は両グループが保有する多様なアセットを組み合わせ、事業の競争力を高め、さらなる成長を目指してまいります。\n\nCARTA HOLDINGSについてまとめた採用説明資料は、こちらからご覧いただけます。\nhttps://speakerdeck.com/cartaholdings/carta-recruit-guide","sort_order":1}},"team_gender_composition":null,"service_and_product":"**募集背景**\r\nCARTA 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。\r\n\r\n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。\r\n\r\n_1: 継続したモデル構築・評価_\r\n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。\r\n\r\n_2: モデル観点のコミュニケーションが必要_\r\n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。\r\n\r\n**業務内容**\r\nCTO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。\r\n\r\n_仕事の進め方_\r\n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。\r\n\r\n変更の範囲：会社の定める業務（出向先会社での業務を含む）\r\n\r\n▼基盤整備\r\n* 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\r\n* 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\r\n* 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\r\n* 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\r\n\r\n▼事業適用\r\nCARTA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。\r\n\r\n以下のようなプロセスで取り組みを進めます。\r\n\r\n* ヒアリング・要求分析\r\n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\r\n\r\n* 何をどのように進めるのかを決める\r\n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\r\n\r\n* 検証する\r\n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\r\n\r\n* 継続して改善する\r\n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\r\n\r\n* 成果を横展開する\r\n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","required_experience_and_skills":"* 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）\r\n* LLMをはじめとする生成AI技術への興味関心\r\n* LLMなどの大規模モデルの評価手法や指標に関する理解\r\n* 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\r\n* 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","preferred_experience_and_skills":"* プロンプトエンジニアリングの理解・実践経験\r\n* 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\r\n* Webアプリケーションの基本的な仕組みの知識\r\n* 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\r\n* プロジェクトマネジメント経験\r\n* 学会やカンファレンスでの登壇経験","desired_personality":"*** CARTA 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**\r\n*** それを踏まえて、以下をお持ちの方**\r\n* 論理的思考力と実践力\r\n* 新しいことに粘り強くチャレンジし続ける力\r\n* 曖昧な状況を事実に基づいて整理し、推進する力\r\n* 他者を理解し、共感し、サポートする姿勢\r\n* 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","message_for_candidates":"**得られるスキルや経験**\r\n* 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\r\n* 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\r\n* 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\r\n* 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\r\n\r\n**やりがい**\r\n* 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\r\n* 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\r\n* 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\r\n* 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","working_condition":"■職種 / 募集ポジション\r\nCARTA HOLDINGS CTO室 AI Lab リードデータサイエンティスト\r\n\r\n■雇用形態\r\n正社員\r\n\r\n■雇用形態補足\r\n期間の定め：無\r\n\r\n■試用期間\r\n3ヶ月\r\n期間中の労働条件に変更なし\r\n\r\n■月給内訳\r\n・ベース給：432,273円～915,182円\r\n・ライフプラン支援金：55,000円\r\n・固定残業手当（45時間分）：171,338円～341,100円\r\n・固定深夜手当（15時間分）：11,423円～ 22,740円\r\n※超過分別途支給\r\n\r\n■想定年収\r\n800万円～1,600万円\r\n※前職の給与・能力・経験を考慮の上決定\r\n※別途決算賞与・インセンティブ有（業績・成果による）\r\n※昇降給：年2回\r\n\r\n■賃金形態\r\n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）\r\n\r\n■ライフプラン支援金とは\r\n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。\r\n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。\r\n\r\n■勤務地\t\r\n105-5536  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\r\n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）\r\n\r\n■勤務時間\t\r\n9:30～18:30（所定労働8時間／休憩60分）\r\n\r\n＜スーパーフレックスタイム制あり＞\r\n・1日の標準労働時間：8時間\r\n・コアタイム：なし\r\n・フレキシブルタイム：6:00～22:00の間で労働者の決定に委ねる\r\n・時間外労働有無：有\r\n\r\n■休日休暇\r\n完全週休2日制(土・日)、祝日、年末年始、年次有給休暇、慶弔休暇、ボーナス休暇、失効年次有給積立休暇\r\n\r\n■有給休暇（入社月によって以下変動。いずれも終期は12月31日で、翌1月からは次休暇年度となります）\r\n1月〜2月入社：14日\r\n3月〜4月：12日\r\n5月〜6月：11日\r\n7月：8日\r\n8月：6日\r\n9月：4日\r\n10月：3日\r\n11月：2日\r\n12月：1日\r\n入社日問わず、次休暇年度より17日","insurance":"■詳しくはこちらをご覧ください\r\nhttps://techblog.cartaholdings.co.jp/workstyle\r\n\r\n■福利厚生\t\r\n・交通費支給（月額5万円まで）\r\n・保険（団体割引　GLTD任意保険）\r\n・歯科検診（全年齢対象）、脳ドック（40歳以上対象※健保補助あり）\r\n・ベビーシッター割引\r\n・アップル優待販売\r\n・ローソンチケット\r\n・不動産賃貸・購入割引\r\n・選択制確定拠出年金制度\r\n・キャリア開発プログラム\r\n・オンライン診療を活用した低用量ピル服薬支援制度\r\n・会員制リゾートホテル「エクシブ」\r\n・関東ITS保養施設\r\n\r\n■加入保険\t\r\n各種保険：健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険\r\n※健康保険：関東ITソフトウェア健康保険組合に加入\r\n\r\n■受動喫煙対策\t\r\n喫煙室設置\r\n\r\n■受賞・認定\t\r\n・えるぼし認定\r\n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で、最上位の3つ星を獲得しています。\r\n・PRIDE指標2023\r\nLGBTQ＋などのセクシュアル・マイノリティ（以下、LGBTQ＋）への取組みの評価指標で、最高ランクのゴールドを受賞しています。\r\n\r\n■社内活性化のための施策\t\r\nオフィス内に社内BARを設けています。\r\n18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。\r\n\r\n事業会社を超えた交流も活発に行われています。","primary_base_salary":{"id":154463,"unit":"year","min_value":800,"max_value":1600},"technology":{"practical_skilltags":{"言語":[{"id":66,"name":"python","created_at":"2012-02-21T15:22:14+09:00","updated_at":"2026-09-08T18:43:44+09:00","has_image":true,"formal_id":66,"popular":true,"real_name":"Python","skilltag_category_id":1}],"プロジェクト管理":[{"id":186,"name":"github","created_at":"2012-02-21T15:22:15+09:00","updated_at":"2026-09-08T19:31:19+09:00","has_image":true,"formal_id":186,"popular":true,"real_name":"","skilltag_category_id":4}],"その他":[{"id":7651,"name":"openai","created_at":"2023-01-26T18:01:11+09:00","updated_at":"2026-09-07T13:58:32+09:00","has_image":false,"formal_id":7651,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":8687,"name":"anthropic-claude","created_at":"2024-09-19T11:07:13+09:00","updated_at":"2026-08-28T13:08:34+09:00","has_image":false,"formal_id":8687,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":8688,"name":"google-gemini","created_at":"2024-09-19T11:07:19+09:00","updated_at":"2026-08-28T13:08:34+09:00","has_image":false,"formal_id":8688,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":8424,"name":"langchain","created_at":"2024-04-04T12:32:14+09:00","updated_at":"2026-09-07T13:58:32+09:00","has_image":false,"formal_id":8424,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":8919,"name":"langfuse","created_at":"2025-06-02T15:36:11+09:00","updated_at":"2026-09-02T16:55:49+09:00","has_image":false,"formal_id":8919,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":5858,"name":"pytorch","created_at":"2019-07-29T18:28:39+09:00","updated_at":"2026-08-28T13:08:34+09:00","has_image":false,"formal_id":5858,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":4502,"name":"tensorflow","created_at":"2015-12-24T16:55:43+09:00","updated_at":"2026-09-08T14:19:55+09:00","has_image":false,"formal_id":4502,"popular":false,"real_name":"TensorFlow","skilltag_category_id":5},{"id":363,"name":"aws","created_at":"2012-02-21T15:22:16+09:00","updated_at":"2026-09-08T18:43:44+09:00","has_image":null,"formal_id":239,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":4233,"name":"gcp","created_at":"2015-07-23T12:10:47+09:00","updated_at":"2026-09-08T18:43:44+09:00","has_image":false,"formal_id":4346,"popular":false,"real_name":"Google 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