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データ推進室

データと

テクノロジーで

社会価値を最大化せよ。

Maximize business value.

各々の専門性を高め続けることでプロダクトの成長を加速させ、より良い未来を実現していく。それが、私たちリクルートの「データ推進室」が目指す姿です。この目指す姿の実現に向けて、私たちは新たなメンバーを募集しています。データとテクノロジーで、ともに社会価値を最大化する仕事に挑戦しませんか。

01Vision

データ推進室の目指す姿

データ推進室の各メンバーがそれぞれの専門性を活かし、リクルートの様々な部門と連携することでデータのもつ価値を最大化する。そして、プロダクトの成長を加速させるとともに、よりよい未来へ貢献し続けます。

02Business Domain

リクルートの事業を知る

リクルートは人材関連事業を皮切りに、人生の節目となる「ライフイベント」領域、そして日常消費の「ライフスタイル」領域へと事業を拡大してきました。近年では、業務・経営支援（クラウドを活用したSaaSソリューション）にも力を入れており、多岐に渡る業界で様々なサービスを提供しています。

03Business Model

リクルートのビジネスモデルを知る

リクルートには、カスタマーとクライアントという2つのお客様が存在します。その間に立ち双方にとって最適なマッチングを図る「場」を提供しているとともに、クライアントのビジネスを業務・経営支援（クラウドを活用したSaaSソリューション）で支えています。

リクルートの多くの事業において基本となるビジネスモデルがマッチングである故に、カスタマーサイドからクライアントサイドまで幅広いデータが存在しています。また、最適なマッチングを図るための施策も各フェーズにおいて多岐に渡る為、データを活用した施策の可能性は無限大に広がっています。

04Organization

データ推進室の組織

現在は各事業領域のデータ戦略立案・推進を行う領域特化ユニットのタテ組織と、領域横断で支援を行う専門職種ユニットのヨコ組織が交差するマトリクス型の組織になっています。

※2024年7月時点（組織構造は随時変更の場合があります）

※画像は横にスクロールしてご覧ください

05People

データ推進室の人員構成

データ推進室の従業員は371人。20～30代のみならず40代以上の従業員も在籍しており、キャリア入社比率は50%を超えています。また、職種比率はデータエンジニアリング系36%、データサイエンス系36%、データマネジメント系10%と、データに関わる様々な職種の社員が活躍しています。

職種分布データエンジニアリング系（データエンジニア、データアプリケーションエンジニア、クラウドエンジニア）36%　データサイエンス系（データサイエンティスト、機械学習エンジニア）36%　データマネジメント系（アナリティクスエンジニア）10%　その他（R&Dエンジニア等）18%

※2024年7月時点

06Job Categories

職種紹介

データサイエンティスト

担当事業の戦略に基づいて、意思決定支援、売上・利益最大化となるデータ活用プロダクトの企画・モデル設計・実装および改善。また、プロダクトにおけるWebアクセスログ、アンケート、売上、効果などのデータを用いた戦略の立案・推進までを担っていただきます。

データエンジニア

リクルートの各種サービスのデータを分析、活用した各種施策を実施するデータ分析基盤運営。Google Cloud Platform、Amazon Web Services等に構築された分析基盤のインフラ運用だけでなく、データETL・データパイプラインの設計・開発やTableau等BIツールの開発、新規インフラ・クラウド機能の検証・構築・移行も担っていただきます。

機械学習エンジニア

短期・中期機械学習活用施策の立案・推進から機械学習を用いたアプリケーションの開発・モデル設計・実装。また、担当システムのエンハンス・運用までを担っていただきます。

アナリティクスエンジニア

データによる意思決定に欠かせないデータ環境（BI ダッシュボードやデータマート、アクセスログなど）の設計・開発、運用事業・プロダクトにおける各種KPIの設計支援。さらに、モニタリング環境の整備・改善やクライアント向けレポートや業務支援ソリューションとしての BI ダッシュボードの開発・運用、データの品質基準の策定と、モニタリング・維持も担っていただきます。

データアプリケーションエンジニア

ソフトウェア工学、機械学習、数理理論等を活用し、最適化などのデータ関連機能を含むシステム開発を担当。高トラフィックを捌くなどの開発難易度の高いアプリケーション開発・リファクタリングのリーディング、中長期を見据えた言語、開発環境、フレームワーク・ツール等の技術選定等を担っていただきます。

クラウドエンジニア

パブリッククラウドを駆使して大量データ処理やリアルタイム性の高い処理を想定したクラウドインフラの設計・構築・運用などを担当。上記に加え、データ基盤・データ活用システムがセキュリティやプライバシーを担保した上で生産性の高い開発環境を構築する為、パブリッククラウドのセキュリティガードレール施策の推進やクラウドリソースを管理・調達できる仕組みの構築までを担っていただきます。

R&Dエンジニア

先進技術とデータ活⽤を組み合わせたプロダクトの企画・モデル設計・実装および改善。また、上記プロダクトを効率的に提供・運⽤するためのデータ基盤検討と開発も担っていただきます。

※職種は随時追加予定

07Case Study

事例紹介

機械学習モデルによる

予測値を利用し、カスタマーの

新ジャンル利用数を最大化

Case01 データサイエンティスト × ビューティー

飲食店の調理順序を最適化し

料理の提供遅れを防止

Case02 データサイエンティスト × 業務・経営支援

対話型チャットボットで実現する

旅行代理店のような検索体験

Case03 機械学習エンジニア × 旅行

dbt™CLIデータ開発に

自動テストを導入

Case04 アナリティクスエンジニア × 自動車

大規模機械学習システムを守る

自動データバリデーション

Case05 データエンジニア × 住まい

複数領域の横断プロジェクトの

活用を目指し、活用フェーズに応じた

マルチテナント展開方式の確立

Case06 データエンジニア × 事業領域横断

量子アニーリングによる、

まだここにない未来のデータを最適化

Case07 R&Dエンジニア × 事業領域横断

08Work Environment

働く環境

技術活動への支援

国内外のカンファレンスへの参加、自己研鑽のためのクラウド利用、技術書購入、資格取得、社外勉強会参加など能力開発に関連する費用を一部会社より支給しています。
※支給対象・規程あり

出社することを
前提としない働き方

リクルートは働く「場所」「⽇‧時間」を自律的・かつ個々の状況に応じて柔軟に選択できるような制度設計を⾏っており、出社することを前提としない働き⽅へシフトしています。通勤交通費は実費支給となります。特急料金も条件付きで許可される場合もあり、遠方通勤もしやすくなるなど、働く場所の柔軟性を高めています。
※配属部署・業務内容により、出社が必要な場合もあります。

年間平均週休約3日

リクルートでは、一人ひとりが自律的かつ柔軟な働き方を実現できるよう、暦上の休日や有給休暇とは別に「フレキシブル休日」として取得する日を自分で決められる休日を設けています。年間の休みは合計で145日、平均で週休2.8日（約3日）となります。
※年間の休み145日には、会社休日および年次有給休暇の計画的付与による指定休5日を含みます。

ライフステージの
変化にあわせ柔軟に
取得できる特別休暇

出産育児休暇：妊娠〜育児期間の多様なシーンで活用でき、ジェンダーに関わらず利用可能な休暇です。初回付与時点での末子の年齢と週所定勤務日数に応じて、最大40日付与されます。お子さまが12歳になる年度の3月末まで利用可能です。
ケア休暇：週出社日数に応じて最大年5日付与。家族のケア（介護認定不要）や、ペットのケアでも取得可。
STEP休暇：在籍3年ごとに長期連続有給休暇（暦日で14日〜28日）が取得できる休暇制度。
ストック休暇：年次有給休暇の未消化分を、上限40日まで積立できる休暇。
※病気・育児・不妊治療・介護・慶弔・ボランティアなどの限定した取得要件があります。

ミッショングレード制

年齢や入社年次にかかわらず、任されるミッションのレベルとそのアウトプットによって報酬（給与・賞与）を決定する人事制度です。そのグレードは、個人の能力見立てに期待値を上乗せして設定します。担う職務の価値（期待成果）でグレードが決まるため、年次や経験に関わらず、高い価値の職務を担う個人には高いミッショングレードが設定されます。

09Career Path

キャリアパス概要

データ人材としてのスキル・経験を活かし、様々なキャリアを選択できるような独自のキャリアパス設計しており、管理職やスペシャリスト、他職種へのチャレンジも可能としています。