事業内容

当社は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」をミッションに掲げ、深刻化する人手不足という経営課題を解決しながら、一人ひとりが好きな時に働き、人生の可能性を広げられる世界を目指し、スキマバイトアプリ「タイミー」を中心に事業を展開してきました。そして2018年のサービス開始から、タイミーは以下の規模まで成長しました。

ワーカー数：1,420万人
事業者数：238,000社
事業所数：465,000拠点
※2026年4月末時点

そんな当社はいま、"第二創業期"を迎えています。既存のスポットワーク領域では、業界ごとに深く入り込み、企業にとっても働き手にとってもなくてはならないインフラとしてサービスを広げています。さらに2030年に向けて掲げる「VISION2030 ― 積み重ねた『信頼』が報われる社会をつくる」のもと、「信頼」を可視化・循環させる、社会の新たなインフラの構築を進めています。スキマバイトを通じて蓄積してきた、働き手の勤務実績や評価といった他にはない独自の「信頼データ」を軸に、長期採用サポートサービスやタイミーキャリアプラス（正社員人材紹介）、Fintechをはじめとする新規事業を多数立ち上げています。

会社説明動画
https://corp.timee.co.jp/vision-2030/

採用特設LP
https://corp.timee.co.jp/special-recruit/

募集背景

タイミーの急激な事業成長に伴い、求人案件とユーザー数が拡大し続ける中で、「自分に合った仕事がすぐに見つかる」「必要な時に必要な働き手が集まる」というマーケットプレイスとしての流動性と質を両立させることは、当社のミッションである「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラ」を維持・発展させるための最重要課題です。

スポットワークのマッチングは、一般的なEC等とは異なり、場所・時間・スキルといった物理的な制約が強く、さらに「現場での体験」そのものがプロダクトの価値に直結します。そのため、単なるマッチング精度の改善に留まらず、マーケットプレイス全体の需給バランスの最適化や、「タイミーを使うほど、働く時間がより豊かになる」ような仕組みのデザインが求められています。

また、LLMなどの基盤モデル技術を活用し、募集内容やレビューといった非構造化データから、ワーカーと事業者の特徴をより深く理解する挑戦も進めています。

「なぜこの指標を改善すべきなのか」「タイミーとしてどのような体験を提供すべきか」というプロダクトおよびマーケティングの視点を持ち、データサイエンスと最新のAI技術を融合させて事業成長を牽引できる、意欲ある仲間を募集しています。

業務内容

現在、データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「ML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。
本ポジションでは、このうち「マッチング体験の向上」を専門的に担当いただき、推薦や検索アルゴリズムの力を用いて、ユーザーへの価値提供を最大化していただきます。

ビジネス課題の特定から、数理最適化や因果推論、基盤モデル等を用いたシステム設計、ビジネスインパクトと連動した評価パイプラインの構築までをフルサイクルで担っていただきます。

1. 理想のマッチングと評価指標の設計

推薦・マッチングアルゴリズムが事業KPI（マッチング率、継続率等）に与える影響を分析し、優先的に改善すべき領域を策定
「タイミーにおける理想のマッチング」を定義し、それを多角的に評価・計測するための指標や、信頼性の高い評価基盤の設計・構築
ワーカーの皆様の継続的な活躍を支え、タイミーを通じた「はたらく」体験がより価値あるものとなるような、データに基づいた価値還元やパーソナライズ体験の構築

2. マッチングのデータサイエンスと最新技術のリサーチ・実装

推薦システム、検索、グラフニューラルネットワーク、数理最適化、マーケットデザイン等の分野における論文の調査および、タイミーのマッチング課題への適応・実装
多種多様なニーズを持つワーカーと事業者の需給バランスを考慮した高度なマッチングアルゴリズムを開発し、因果推論等を用いた施策の効果検証

3. 基盤モデルを活用したユーザー理解の深化

LLM等の基盤モデルを用いて、非構造化データからセマンティックな特徴を抽出し、マッチング精度の向上に繋げる
プロンプトエンジニアリングや効率的な追加学習（PEFT等）を駆使し、特定ドメインにおけるモデルの最適化を推進

4. フルサイクルなモデル開発と推論の最適化

ユーザーからの反応やフィードバック（暗黙的・明示的シグナル）を収集・分析し、プロダクトを継続的に進化させる学習ループ（フィードバックループ）の構築
ロードマップ策定からモデリング、A/Bテスト等の検証、本番運用の実施までを一気通貫で担当
推論時のレイテンシー改善やコスト管理を行い、快適なユーザー体験とビジネス効率の両立を追求

技術スタック(主要な部分の抜粋)

クラウド
Google Cloud
開発言語
Python
データ基盤
BigQuery / Fivetran / dbt Cloud
ML / LLM基盤
Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability
BIツール
Looker / Looker Studio
IaC
Terraform
開発環境・ツール
Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

扱っているデータ

アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
マッチングに関する情報
レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
問い合わせに関するデータ
営業活動情報のデータ
上記のようなデータを扱っております。

本ポジションの魅力

「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができます。
機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。
施策の設計から携わることが可能です。
データ基盤の整備は別のチームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。
考慮する変数が多くモデリングする対象が複雑かつ、アイテムのライフスパンが短いため難易度が高いですが、高いレベルで「データサイエンス力」「ビジネス力」や「データエンジニア力」を体現しているデータサイエンティストと一緒に働くことができ、アジリティ高く施策や検証を行うことができます。
グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。

インタビュー記事

(https://productpr.timee.co.jp/n/nbb4697d46c9c?magazine\_key=m7cddc85ce764)

(https://productpr.timee.co.jp/n/n640fa2169211?magazine\_key=m76879b08ba60)

(https://productpr.timee.co.jp/n/nf9971361770e)

採用要件

MUST

ハードスキル

マッチング・推薦領域における卓越した知見と実装経験（5年以上） ：推薦システム、検索システム、またはマッチング理論や数理最適化（需給バランスの最適化等）の知見を用いた、実ビジネスにおける高度な設計・開発・運用経験
開発・分析基盤の習熟 ：SQLおよびPythonを用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境でのモデル開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験
データに基づく高度な意思決定支援 ：因果推論やA/Bテストを用いた精緻な効果検証を行い、マーケットプレイス内の複雑な相互作用を考慮した上で、プロダクトの改善を主導した実務経験
継続的な学習サイクルの構築経験 ：本番環境のデータやユーザーからの反応（暗黙的・明示的シグナル）を収集・分析し、モデルを改善し続ける仕組みを設計・運用した経験
評価駆動開発の高度な実践能力 ：ビジネスインパクトから逆算し、2サイドプラットフォーム特有の多角的な評価指標（オフライン評価、セマンティック類似度、マーケットプレイスの健全性指標等）を定義するとともに、信頼性の高い評価基盤を設計・構築できる能力

ソフトスキル

2サイドマッチングプラットフォームにおける深いドメイン知見 ：2サイドマッチングプラットフォームの特性（流動性の確保、マッチングの摩擦、ネットワーク効果など）を深く理解し、抽象的な事業課題をデータサイエンスの課題として構造化・ロードマップ策定できる能力
ビジネス指標と技術指標の高度な接続能力 ：マッチング率、充填率（Fill rate）、リテンションといったマーケットプレイスの重要KPIと、機械学習の技術指標を定量的に紐付け、投資対効果（ROI）に基づいた優先順位付けと戦略的な意思決定を主導できる能力
ステークホルダーを巻き込む推進力 ：他部門のステークホルダーと密に連携し、マッチングアルゴリズムがプロダクトやユーザー体験に与える影響を共通言語（ビジネス価値）で議論し、プロジェクトを完遂させる高い推進力

WANT

多段階ランキングシステムの設計・開発経験 ：大規模な候補集合に対して、効率的かつ高精度に絞り込みを行うリランキングアルゴリズムの実装経験
高度な検索システムの設計・開発経験 ：キーワード検索とベクトル検索を組み合わせた「ハイブリッド検索」や、文脈を考慮した「コンテキスト検索」の設計経験
生成的検索の設計・開発および評価経験 ：従来のキーワード検索の枠組みを超え、RAG（検索拡張生成）、セマンティック検索、クエリ書き換えなどの技術を駆使し、個々のユーザーの文脈に即したコンテンツを提示する検索体験の構築・評価知見
多目的最適化の知見 ：ユーザーの満足度、事業収益、需給バランスといった、複数の相反する目的変数のバランスを考慮した最適化の経験
論文（RecSys, KDD, NeurIPS等）のリサーチと実装 ：既存手法に留まらず、学術的な知見をタイミー独自の制約条件（アイテムの短いライフサイクル、時間・場所の制約等）に適応・再実装できる高い探究心
エンドツーエンドの運用設計能力 ：ビジネスや現場のオペレーション要件から逆算し、モデルの推論だけでなく、異常時の対応フローや監視体制、現場運用への定着・適用プロセスを含めた実用的な運用設計を行った経験

求める人物像

当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方
当社のバリューにフィットする方
業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方
課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方
周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方
ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションができる方

【職種 / 募集ポジション】
シニアプロダクトデータサイエンティスト（Matching）
【雇用形態】
正社員
【給与】
年収 9,000,000円〜 13,000,000円
※上記年収には賞与（年2回）が含まれます ※個人の能力発揮によって賞与の金額は変動します。 ※前職年収考慮いたします ※年2回の人事考課にて給与改定があります
【勤務地】
105-7135 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター35階
株式会社タイミー　東京本社 ※フルリモート勤務可
【社内制度】
＜従業員持株会＞従業員が自社株を購入できる制度（※持株会への加入が必要）＜ダブルタイミーデイ＞社員がタイミーアプリを利用して働いた場合、報酬額を上乗せ（上限有り）＜書籍購入＞業界知識を深めるに必要な書籍を会社が購入＜セミナー費用補助＞業務に必要なセミナー参加費を補助＜部活動＞趣味などを通じて交流できるよう、活動に応じて費用を補助＜チームビルディング＞チームのコミュニケーションの活性化に向け、一定の予算を好きに利用できる＜結婚祝い金＞結婚した従業員に祝い金を支給
【働き方】
フルリモート勤務可
【選考フロー】
カジュアル面談 ↓ 書類選考 ↓ 一次面接(現場メンバー) ↓ 二次面接(GM・部長面接) ↓ 最終面接(CTO面接) ※選考中にリファレンスチェック・適性検査をご依頼する場合がございます。
【参考リンク】
■Timeeプロダクト採用HP https://product-recruit.timee.co.jp/ ■Timee Tech Blog https://tech.timee.co.jp/

会社情報

【会社名】
株式会社タイミー
【代表者】
小川嶺
【設立】
2017年8月
【従業員数】
1677名（うち正社員1261名）［2026年7月時点］
【本社所在地】
東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター35階
【北海道支社所在地】
北海道札幌市中央区北三条西4-1-4　D-LIFEPLACE札幌3階
【東北支社所在地】
宮城県仙台市宮城野区榴岡1丁目1−1 JRイーストゲートビル2F
【北信越支社所在地】
石川県金沢市広岡3-1-1　金沢パークビル 8階　リージャス金沢パークビルビジネスセンター
【東海支社所在地】
愛知県名古屋市中区丸の内1-9-16 丸の内Oneビルディング8階
【関西支社所在地】
大阪府大阪市北区曽根崎新地1-13-22 御堂筋フロントタワー1F
【中四国支社所在地】
広島県広島市中区紙屋町一丁目２番２７号大同生命広島ビル 7階
【九州支社所在地】
福岡県福岡市中央区天神2-8-35　天神住友生命FJビジネスセンター 7階
【参考記事】
■Newspicks　代表インタビュー記事 https://youtu.be/4fL2hIYfxac?si=jlA4uvjD0hb\_XiY5 https://youtu.be/sTCQT2MwD6M?si=F-Nj3O-AUSvxCZWQ ■タイミーは日本の「はたらく」をどう変えるのか AI時代に必要な「信頼」という財産（日経ビジネス電子版 Special） https://special.nikkeibp.co.jp/atclh/ONB/26/timee0220/ ■日本の働き方を変えたタイミーは、次に何を変えるのか｜小川嶺代表が語る"第2章"（日興フロッギー） https://note.com/froggy\_smbcnikko/n/nf459bac56bbe ■スポットワーク研究所｜社会課題に真正面から向き合うタイミーの調査・事例メディア https://spotwork.timee.co.jp/

会社情報