Senior Data Scientist

About Auxia

Auxia is an agentic AI platform that helps enterprises deliver personalized 1:1 customer journeys. Our Decision Agent determines the optimal message, timing, channel, and incentive for each individual user - processing 3B+ events/day, 25K+ queries/second, and 1B+ decisions/day at sub-100ms latency.

We serve global enterprises including Atlassian, The Guardian, Docomo, Comcast, Mercari, and MUFG Bank across email, push, in-app, and messaging channels. Backed by $23.5M from VMG Technology Partners, Stage 2 Capital, and MUFG Innovation Partners.

We are a company founded by a group of senior leadership in marketing and engineering at Google. Since then, we have brought onboard a range of skilled data scientists, engineers and more, from companies such as Meta, Amazon, Microsoft, Lyft and DoorDash.

We’re scaling our organisation to match our domestic and global needs, and we need exceptional people to help us get there. That’s where you come in.

Auxiaについて

Auxiaは エンタープライズ企業が一人ひとりに最適化された1:1のカスタマージャーニーを届けるための エージェンティックAIプラットフォームです 当社のDecision Agentは ユーザー個人ごとに最適なメッセージ タイミング チャネル インセンティブを判断します 1日30億件超のイベント 毎秒25,000件超のクエリ 1日10億件超の意思決定 を 100ミリ秒未満のレイテンシで処理しています

Atlassian The Guardian ドコモ Comcast メルカリ 三菱UFJ銀行をはじめとするグローバル企業に対し メール プッシュ アプリ内 メッセージングの各チャネルでサービスを提供しています VMG Technology Partners Stage 2 Capital 三菱UFJイノベーション パートナーズから累計2,350万ドルを調達しています

当社は Googleでマーケティングおよびエンジニアリングの要職を務めたメンバーによって創業されました 以降 Meta Amazon Microsoft Lyft DoorDashなどから 優れたデータサイエンティストやエンジニアが参画しています

国内 グローバル双方の需要に合わせて組織を拡大しており そのために卓越した人材を必要としています ぜひ あなたの力を貸してください

The Role / ポジションについて

Auxia is currently in the process of expanding its presence for the growing needs of the Japanese market. For this, we are expanding our data science function in Japan to help us build a platform that can succeed in the Japanese and global markets.

As a Senior Data Scientist, you will be solving business critical problems across a range of domains. You’ll be trusted to solve some of the hardest problems in the company. In a typical working week, you will be:

Helping our customers teams to understand their business problems, and assisting our AI PMs in creating scalable ML solutions for our Japanese customers.

Architecting and advancing large-scale recommender and ranking models powering adaptive customer journeys.

Leading experimentation frameworks that bridge causality, personalization, and business impact.

Working with our Data Science and Engineering teams based in Palo Alto, Bengaluru & Tokyo to help extend our models into the core Auxia product, deployable and referenceable for future global use-cases.

Taking learnings and lessons learned from Japanese customers, turning this into feedback, tooling and documentation that can be used for future product roadmapping.

Staying ahead of the curve by bringing ideas from academia and industry research into production.

Auxiaは 拡大する日本市場のニーズに応えるため 日本での事業基盤を広げているところです その一環として 日本およびグローバル双方の市場で通用するプラットフォームを構築すべく 日本のデータサイエンス機能を拡張します

シニアデータサイエンティストとして 幅広い領域にわたるビジネスクリティカルな課題の解決に取り組んでいただきます 社内でもっとも難易度の高い問題を託されるポジションです 通常の一週間では 次のような業務に携わります

お客様チームのビジネス課題の理解を支援し 日本のお客様向けにスケーラブルなMLソリューションを設計するAI PMをサポートする

アダプティブなカスタマージャーニーを支える 大規模なレコメンダーモデル ランキングモデルの設計と高度化

因果推論 パーソナライゼーション ビジネスインパクトをつなぐ実験フレームワークをリードする

Palo Alto Bengaluru 東京のデータサイエンス エンジニアリングチームと協働し 開発したモデルをAuxiaのコアプロダクトへ組み込む 将来のグローバル案件でも展開 参照できる形にする

日本のお客様から得た学びを 今後のプロダクトロードマップに活かせるフィードバック ツール ドキュメントとして還元する

アカデミアや産業界の研究成果をプロダクションに取り込み 最先端の製品を作る

What You Bring / 求める経験 スキル

B.Tech/M.Tech/PhD or related course in Computer Science, Machine Learning, or related field.

Built and shipped personalization, ranking, and recommendation models in production.

Strong working knowledge of causal inference and sequence architectures such as transformers.

Mastery of PyTorch / TensorFlow, and the Python data ecosystem (NumPy, Pandas, SciPy).

Strong SQL against large-scale data warehouses (BigQuery, Snowflake).

Strong applied experience with LLMs, information retrieval, and reinforcement learning.

Strong product sense, with the ability to balance research depth and real-world impact.

An entrepreneurial, ownership-driven mindset - the ability to ship, iterate, and scale models fast.

Japanese language proficiency of JLPT N2 level equivalent or higher.

English working-level proficiency.

コンピュータサイエンス 機械学習 または関連分野での学士 修士 博士 B.Tech M.Tech PhD

パーソナライゼーション ランキング レコメンデーションモデルを本番環境で構築 リリースした経験

因果推論 およびTransformerなどの系列モデルアーキテクチャに関する確かな知識

PyTorch TensorFlow およびPythonデータエコシステム NumPy Pandas SciPy の習熟

大規模データウェアハウス BigQuery Snowflake に対する高いSQLスキル

LLM 情報検索 強化学習の実務適用経験

研究の深さと実世界でのインパクトを両立できる 強いプロダクト感覚

アントレプレナーシップとオーナーシップ モデルを速く出し 改善し スケールさせられること

日本語 JLPT N2相当以上

英語 ビジネスレベル 必須 - 日常業務ではPalo Alto Bengaluruのデータサイエンス エンジニアリングチームと英語でやり取りします

How We Work / 私たちの働き方

AI-native development. We use Claude Code extensively - for code generation, architecture exploration, code review, debugging, and documentation. Engineers here ship faster because they're fluent with AI-assisted development. We're building internal AI agents to automate parts of the DS and engineering workflow. We’re excited to see how far we can get with AI-driven development - and it’d be great if you share that excitement, too.

Small team, high ownership. ~30 engineers across US, India, and Japan. No layers between you and production. You'll own systems end-to-end - design, build, deploy, monitor.

Primarily Onsite in Tokyo. We believe the best engineering happens in-person, especially at our stage. We’d love to have you in the same room as us during this exciting time.

Ship weekly, not quarterly. Ideas go to production in days, not months. You’ll have full ownership to ship models, experiments, and more on rapid iterations.

AIネイティブな開発 Claude Codeを全面的に活用しています コード生成 アーキテクチャ検討 コードレビュー デバッグ ドキュメント作成まで AI支援開発に習熟しているからこそ 私たちは速く出せます DSとエンジニアリングのワークフローを自動化する社内AIエージェントも構築中です AI駆動の開発でどこまで行けるのか 私たち自身が楽しみにしています その面白さを一緒に感じてもらえたら嬉しいです

少人数 高オーナーシップ 米国 インド 日本を合わせてエンジニアは約30名 あなたと本番環境の間に階層はありません 設計 実装 デプロイ 監視まで システムをエンドツーエンドで所有していただきます

原則 東京オフィスへの出社 特に現在のフェーズでは 最高のエンジニアリングは対面から生まれると考えています この面白い時期を 同じ部屋で一緒に過ごせたら嬉しいです

四半期ではなく 週次でリリース アイデアは数ヶ月ではなく数日で本番に届きます モデルや実験を高速なイテレーションでリリースしていく 完全なオーナーシップを持っていただきます