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※日本マーケティングリサーチ機構調べ
※調査概要:２０２１年９月期_ブランドのWEB印象調査

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企業情報

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株式会社くふうカンパニーホールディングス

研究開発ソフトウェア・情報処理コンピューター・インターネット関連

“「くふう」で暮らしにひらめきを” を企業理念として掲げるわたしたちは、ユーザーひとりひとりの暮らしにまつわる課題を解決し、新しい体験を届けるためにユーザーファーストなサービスを展開しています。

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27卒 2026/01/19 更新

【27卒データスペシャリスト】AI・データサイエンス技術を活用して新しい体験を一緒に届けませんか？（LLM／機械学習／大規模データなど）

求人詳細
募集期間	2025/11/03 ～ 2026/05/30
募集職種	データサイエンティストデータエンジニア機械学習エンジニアデータサイエンティストデータサイエンティスト(IT系)
仕事内容	【業務内容】くふうカンパニーグループが提供するサービスの成長を、データと機械学習と生成AIの力で加速させるポジションです。いわゆる「データサイエンティスト」「データエンジニア」「機械学習エンジニア」といった職種名にこだわらず、「データエンジニアリング」「アナリティクス」「機械学習実装」といった領域を横断しながら、事業インパクトを最大化することをミッションとします。本ポジションでは、プロジェクトごとに企画〜実装〜検証まで一貫して関わることができます。さらに、そこで得られた知見をもとに次のプロジェクトへとつなげ、自らの裁量で改善サイクルを進めていける点が大きな魅力です。扱うデータは、家計簿アプリ「くふう Zaim」、デジタルチラシサービス「くふうトクバイ」など、生活に密着したサービスを中心に、多様な領域にまたがります。【業務領域ごとの業務例】 ■ データ基盤の構築・改善（データエンジニアリング）・サービスから得られる大規模データの収集や管理・分析しやすいデータ環境を整えるためのパイプライン開発やデータモデリング・手動運用されていた業務の自動化に向けたワークフロー整備 ■ データ分析と意思決定支援（データサイエンス／アナリティクス）・サービスの現状把握のための分析、KPI設計、ダッシュボード作成・ユーザー行動ログに基づく市場分析や、toB 向けの意思決定支援・新規データ活用機能の提案や、サービス改善の示唆出し・A/B テスト等による施策の評価と改善 ■ 機械学習・LLM による AI 活用（ML／AI エンジニアリング）・LLM による業務の自動化（例：問い合わせ対応支援、社内ドキュメント検索など）・チラシ解析基盤などの機械学習処理基盤の設計・開発・運用・LLM や機械学習を活用した推薦などの新規機能の PoC これらの業務は単体で発生するのではなく、プロジェクトを推進していく中で必要に応じて組み合わせて実施されます。そのため、プロジェクトのフェーズや役割に応じて、データ基盤構築 → 分析 → 機械学習実装といった業務領域を行き来しながら推進していきます。ただ、全てを担当するのではなくチーム内で領域を分けて分担している場合もあり、業務領域は希望や経験などによって柔軟に変更可能です。【入社1~2年目の業務イメージ】・データ理解のための簡単な集計業務・チラシ解析基盤の機能追加・KPIモニタリングダッシュボード作成・新規機能PoCから実装・運用その他個々人の具体的な業務内容は以下の公開ページをご覧くださいくふうカンパニー AI・Dataチーム紹介ページ (https://kufu-company.notion.site/AI-Data-200637e16cde8020bff2f50a9c8ceab9) 【主な開発環境】・クラウドサービス：Google Cloud / AWS ・データウェアハウス：BigQuery / Redshift ・ETL/ELT ツール：Dataform / dbt ・BI ツール：Looker / Looker Studio / Redash ・プログラミング言語：Python / SQL ・IaC：Terraform ・コラボレーションツール：GitHub / Slack / Notion / Google Workspace ・コンテナ化：Docker（開発環境として Orbstack などを利用）・ML/AI：Vertex AI / PyTorch / Scikit-learn / LightGBM ・ワークフローオーケストレーションツール：Prefect ・実験管理：Weights & Biases（WandB）・AI Coding ツール：Codex/ Claude Code / Gemini CLI/ Cursor / GitHub Copilot ※GitHub Copilot以外のツールは、AIエージェント費用補助を利用して使用しており、個人ごとに使用しているツールは異なっています。 ※変更の範囲：会社の定める業務（転籍を命じることがあり、その場合は転籍先の定める業務）

求める人物像
応募資格	・2027年4月に入社可能な方・学歴、学部、学科不問(※コンピューターサイエンス系以外の学部/学科の方も歓迎) ・個人開発や研究などでのデータ分析経験・何かに没頭した経験がある・テクノロジーを活用して課題を解決することに興味がある方
人物像	・データやAI活用に興味がある方・知的好奇心と学習意欲がある方・自分の専門性を持ち、それを活かしてチームに貢献できる方・チームワークを大切にし、他のメンバーと協力してプロジェクトを進められる方・問題解決に対して積極的に取り組む姿勢を持つ方・ユーザーファーストの考え方に共感できる方
文理	文系・理系
学歴	既卒学生可能修士新卒修士修了中途博士新卒博士修了中途博士号必須(見込含) ポストドクターオーバードクター博士満期退学可能学部新卒高専新卒
専門領域	文系専門領域
	理系専門領域	専門を問わない
	活かせる能力(概要)
	活かせる能力(詳細)
各種経験・資格	研究関連経験
	ビジネス関連経験
	インターンシップ・アルバイト経験
	公的資格・免許
ITスキル	活かせるIT関連経験	プログラミング経験データベース構築経験ハッカソン等開発セミナー参加経験技術勉強会参加経験オープンソースコミュニティ参加経験プログラミングコンテスト出場経験
	活かせるIT関連能力	自然言語処理技術機械学習画像処理技術人工知能数値解析シミュレーションアルゴリズム統計処理能力
	活かせる各種ITスキル	Windows Mac Android iOS jQuery AWS Git/GitHub MySQL PostgreSQL その他データベース言語 MATLAB TypeScript 仮想環境（Docker等）
	活かせる主要プログラミング言語経験	JavaScript PHP Python Ruby

採用データ
勤務地	東京都
給与	年収480万円以上（評価に応じて個別設定）
待遇	昇給（年2回）
試用期間の有無	有り
試用期間	試用期間3ヶ月
試用期間についての補足事項	試用期間中も給与、その他待遇に変更はございません。
社会保険	・社会保険完備（健康保険・厚生年金保険・雇用保険・労災保険）・当社加入の健康組合保険証提示にて提携機関の優遇制度あり（関東IT健保）
福利厚生	・交通費支給（上限5万円/月）・住宅補助あり（弊社規定による）・AIエージェント費用補助制度（上限3万円/月）・健康診断・インフルエンザ予防接種・持株会制度あり（自身が設定した掛け金の50%相当額を奨励金として追加支給）・ジョブポスティング制度（グループ内中途求人へのフリーエントリー可能）・社内サークル活動（フットサル・ゴルフ・料理・漫画・ボードゲーム・リアル脱出ゲーム）・研修制度(人事研修・技術研修)
勤務時間	フレックスタイム制コアタイム：10時-15時
休日休暇	・年間120日以上　内訳：土曜、日曜、祝日、年末年始、その他・有給休暇：入社半年後10日支給　その後は法定付与日数＋3日の付与・特別休暇：入社時に3日特別休暇支給、慶弔、出産、育児、介護)
屋内の受動喫煙対策	あり
受動喫煙対策	屋外喫煙可
受動喫煙対策の特記事項
フリーPR	“「くふう」で暮らしにひらめきを” を企業理念として掲げるわたしたちは、ユーザーひとりひとりの暮らしにまつわる課題を解決し、新しい体験を届けるためにユーザーファーストなサービスを展開しています。ユーザーの人生にたくさんの “くふう“ を提供し、かしこく、たのしく意思決定ができるようなサービス開発を進めており、将来的にはくふうの各サービスが人々になくてはならないプロダクトとしてインフラ化していくことを目指しています。弊社では、この目標に向けて、チームメンバーそれぞれが専門性・スペシャリティとそれに応じた役割を持つことを重視しております。そして、一人ひとりがユニークな役割のもと活躍することを期待しています。さまざまな経験をしながら、一緒に「好き」を「武器」に変え、より良いサービスをユーザーに届けましょう。

就職活動をしている大学院生へのメッセージ
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応募方法	ページ下部にある【応募】ボタンをクリックの上、エントリーをお願いいたします。
選考の流れ	エントリーいただきましたら、会社説明会の日程をお送りいたしますので、ご希望の参加日程のご返信をお願いいたします。【選考フロー】 ①「会社説明会」 ②「書類選考」 ③「面談（割愛する場合もございます）」 ④「面接、適性検査（面接は複数回実施あり／適性検査単独での判定は行いません）」 ⑤「内定」エントリーいただいた方から順次、選考を進めてまいります。 ※実施形式　オンライン：会社説明会、面談、一次面接　対面：二次面接以降
この求人の説明会情報	会社説明会は週3回という高頻度で実施しております。
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