CARTA HOLDINGS について

CARTA HOLDINGS（カルタホールディングス）は、東京都に本社を置き、従業員数約1,500人を擁する東証プライム上場企業です。

現在3つの事業領域に展開しており、これらの事業が相互に関連し高め合う構造が私たちの強みとなっています。

1. デジタルマーケティング事業
2. メディア&コマース事業
3. 人材関連サービス事業

各事業会社は、創業期から成熟期、10名程度から600名程度とステージも様々です。それぞれの事業責任者が中心となり、経営にあたっています。親会社にあたるCARTA HOLDINGSは各事業を縁の下から支える役割で、経営支援機能に特化しています。

事業会社が個々に腕をふるう一方で、社員は事業領域を超えて互いに顔をあわせてビジネス開発にあたっています。また条件があえば、事業間でのキャリアチェンジの機会があります。

私たちはこれまでインターネット産業の急速な発展と共に顧客基盤と技術力を高め、50以上の事業を創出してきました。このような中で培ってきたデジタルデータとクリエイティブの力を使い、あらゆる産業を次のステージに導くのが私たちの挑戦です。CARTA HOLDINGSはビジネスのDXを通して、世の中の進化を推し進めてまいります。

■関連情報
採用サイト
採用説明資料

募集背景

CARTA HOLDINGSには20を超える事業が存在し、各チームが多様なデータや業務課題を抱えています。近年、生成AI（Generative AI）の進化が著しく、特に大規模言語モデル（LLM）の台頭によって、あらゆる領域で新しいアプローチやプロダクトの可能性が広がっています。しかし、そのキャッチアップや実装を事業単位で個別に進めるだけでは限界があるため、CTO直下の「Generative AI Lab」を設立。社内全体で知見を集約し、生成AIに関わるプロジェクトや機能開発を加速させる体制を整えています。

今後、以下の取り組みをより強化したいと考えています。

1: 継続したモデル構築・評価
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。

2: モデル観点のコミュニケーションが必要
LLMを含む生成AIのビジネス活用では、「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、その精度評価や潜在的なリスク洗い出しを定量的に行いながら、ビジネスチームとの橋渡しをする役割を担います。

これらを専門性によってアプローチし、持続したAIの利活用を推進するため、1人目のデータサイエンティストを募集することになりました。

業務内容

Generative AI Lab のミッションは、 「LLMをはじめとする基盤モデルの検証や評価、ビジネス課題への応用、ノウハウの共有」 を通じて、CARTA全体の生成AI活用を底上げすることです。具体的には下記のような業務を想定しています。

1. 課題抽出・要件定義
   1. 生成AI推進ステアリングコミッティと協力し、CARTA全体で取り組むべき課題を網羅的に洗い出し
   2. 各事業が抱えるデータやユースケースをヒアリングし、優先度・費用対効果・実現性を総合的に判断して取り組みの対象を選定
2. LLMの検証・評価
   1. OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini (Vertex AI) などのLLMを調査し、性能・コスト・利用制約などの観点から比較・評価
   2. 社内事業で実際に利用する上でのリスクや導入効果を分析し、レポートやガイドラインを作成
3. 事後学習の可能性調査（fine-tuning / prompt-tuning等）
   1. エンタープライズ向けLLMのファインチューニングや、RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成などを試し、精度向上やコスト削減の余地を検証
   2. 事業チームが持つドメインデータを活用し、最適な学習戦略を立案・検討
4. PoCサポート・アプリケーション開発支援
   1. 各事業チームのPoC（Proof of Concept）立ち上げを技術的に支援
   2. 必要に応じてプロンプトエンジニアリングやAPI連携部分の実装をサポートし、PoCを短期で回せる環境を提供
   3. モデル評価指標の設計やテストデザインなど、データサイエンス観点でのアドバイスを行う
5. 社内ナレッジ共有・教育
   1. チーム内外でLLMに関する最新の動向や実践知を継続的に発信
   2. 勉強会・ワークショップの開催、ガイドラインの整備などを通じて、CARTA全体の生成AI活用レベルを引き上げる

▼やりがい

• LLMを中心とした最新の生成AI技術を深く理解し、ビジネスに直結させる経験が積める
• 事業横断で多様な課題に携わるため、幅広いドメイン知識や応用力が身につく
• CTO直下のポジションで、CARTA全体のAI戦略に直結する取り組みを推進できる

開発環境・利用しているツール

• LLM基盤・ツール
  • OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など
  • LangChain, Langfuse
• プログラミング言語・フレームワーク
  • Python (pandas, scikit-learn など)
  • 必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用)
• インフラ・MLOps
  • AWS, GCP
  • Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用
• コミュニケーション
  • GitHub, Slack, Google Meet

参考記事

• 生成AIとこれからの事業開発について
• もう「待ち」の時代は終わり。生成AIがもたらす、ビジネスの衝撃と進化

応募条件

▼必須要件

• 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）
• LLMをはじめとする生成AI技術への興味関心
• LLMなどの大規模モデルの評価手法や指標に関する理解
• 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

▼歓迎要件

• Prompt Engineering の理解・実践経験
• 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
• Webアプリケーションの基本的な仕組みに関する知識（API実装、Frontend/Backend問わず）
• 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
• プロジェクトマネジメント経験
• 学会やカンファレンスでの登壇経験
• 既存の枠組みにとらわれず、新たな提案や改善を主体的に進められる方

▼求める人物像

• 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
• 曖昧な状況でも自ら課題を定義し、粘り強くトライ＆エラーを繰り返せる方
• 新たな技術や知識を柔軟に吸収し、自分のバイアスに気づきながらアップデートできる方
• 他者を理解し、チームワークを重視して成果を最大化できる方

選考について

選考フロー

• 書類選考
• 1次面接：リードエンジニア
• 2次面接：人事
• 最終面接：人事 / CARTA HOLDINGS CTO

注意事項

• 選考回数は増減する可能性があります。また面接官は変更となる場合があります
• 1,2次面接はオンラインで実施可能です。最終面接は対面での実施を想定しています
• 入社後のオンボーディングや就業支援を行うため、1次面接実施前までに適性検査を実施いたします
• ご入社のための条件すり合わせや疑問解消のため、選考の途中で人事面談を実施します
• 選考の途中で、バックグラウンドチェック（リファレンスチェック/コンプライアンスチェック）を実施する場合がございます