# CSシステム企画（データ基盤推進・分析推進担当） at PayPay > Location unclear · Unspecified · Other · open. Source: https://alderhq.app/jobs/greenhouse%3Apaypay%3A6215254004 (read 2026-11-11). ## Facts (observed) - Company: [PayPay](https://alderhq.app/companies/paypay) - Location text: Hybrid; Hybrid - Where it can be done from (inferred): Location unclear (evidence: "Location: Hybrid; Hybrid") - Posted: 2026-10-02 (40 days ago) - First seen by alder: 2026-11-07 · last verified: 2026-11-08 - Reposted: 0 times · edited: 0 times - Apply on the employer's site: https://job-boards.greenhouse.io/paypay/jobs/6215254004 - Skills listed (inferred): Python, SQL, LLMs ## Pay and sponsorship - Posted pay: not posted ## Description (the employer's text) ### PayPayについて/About PayPay 2018年にサービスを開始してから約8年でユーザー数7500万人を突破したフィンテック企業であるPayPayは約50の国と地域から集まった多様なメンバーで構成されています。 AIを含む最新技術とデータを駆使し、圧倒的なスピードでサービス開発と事業成長を実現します。 日本のキャッシュレス決済、またそれを使用した金融ライフプラットフォームとしての普及を一気に推進することにプロフェッショナルとして情熱を持って取り組み、ユーザーの為に新しい価値創出を共に推進する仲間を募集します。 ### 業務について ▼CS本部 CSシステム企画部のご紹介 PayPayのCS部門のミッションである「そもそも困らせない」「困ってもすぐに解決できるようにする」の実現を目指し、ユーザーファーストの視点で日々の業務・運用改善に取り組んでいます。今回、そのなかでCSシステム企画部で複数名の採用募集をしております。急速なサービス成長、顧客数増加に伴いPayPayが提供するカスタマーサポートの利用者も増加しております。「人と機械を融合させて顧客体験を最大・最適化」をMissionに掲げ、ユーザーにより簡単に迅速に問題を解決できるようシステムによる高度化を進めています。配属予定部署は30歳代を中心に総勢20名ほどの組織です。企画から要件定義書の作成、開発依頼、運用保守など幅広くCSシステムに携わり、お客様が努力せず問題解決できるカスタマーサポートを提供できるように業務を進めてます。 ▼募集の背景 カスタマーサポート領域では、生成AIの活用が急速に拡大しています。 これまで人が行ってきた問い合わせ対応の一部をAIが担うようになる中、今後は「AIを導入する」だけではなく、「AIの回答が適切だったのか」「どこに改善余地があるのか」をデータから継続的に評価し、精度を高めていくことが重要になります。 また、CSには問い合わせログ、応対履歴、顧客行動など多くのデータが蓄積されています。これらを活用し、顧客体験や業務効率の改善につなげるデータ分析機能についても、さらに強化していく必要があります。 そこで、生成AIとデータ分析の両面から課題を発見し、改善まで推進できる人材を募集します。 【具体的な業務内容】 急成長するPayPayのカスタマーサポート領域において、生成AIエージェントの利用が拡大するなかで、単に定量データやナレッジだけではなく、過去の判断データなどの非定型・データ構造化未対応のデータ整備の重要性がさらに高まっています。また、生成AIによる分析やデータ取り扱いの民主化が進むにつれ、データ分析基盤の整備・高度化も急務になっています。そうした、CS領域のデータ基盤・分析基盤の整備・利活用推進を担当いただきます。 ●CSシステム企画担当（データ・分析推進担当） ・生成AIエージェントの品質評価、データ分析、継続的な精度改善 ・問い合わせログや顧客行動データ等の収集・統合・分析 ・CS領域におけるKPI設計、ダッシュボード構築・可視化 ・データ分析を起点とした課題発見、改善施策の立案・効果検証 ・生成AI／データ活用に必要なデータ基盤・ガバナンスの整備 ・経営、開発部門、CS部門、関連部署とのプロジェクト推進 ▼本ポジションの魅力 - カスタマーサポートを支えるシステムについて幅広く触れることができます - 上流工程（企画設計など）〜下流工程（運用保守）まで一貫して携わることができるため導入後のエンハンスなど結果について追い求めることが可能です - AIを活用したこれまでにないカスタマーサポートプラットフォームを構築中であり新しい技術、仕組みを体験、習得できます - 本部署ではコールシステムエンジニア、データアナリスト、プロジェクトマネージャーなど様々な職種の方が在籍しており多くのことを学ぶことができます ### 必要な経験/スキル ・SQL等を用いたデータ抽出・集計・分析の実務経験 ・BIツール等を活用したデータ可視化・ダッシュボード構築経験 ・データ分析から課題を特定し、改善施策の立案・効果検証まで実施した経験 ・生成AI・LLMをはじめとした新しいテクノロジーへの関心があり、自ら学習・活用できる方 ・ビジネス課題を整理し、データ・システムを活用した解決策へ落とし込める方 ・エンジニア・CS・企画など複数の関係者と協働してプロジェクトを推進できる方 ・自発的に学習し、常に最新のテクノロジーを取り入れる意欲のある方 ・チームワークを大切にし、協力して業務を進められる方 ・ビジネスニーズを技術的なソリューションに変換することが得意な方 ・CS拠点（四谷、札幌、福岡）への出社・出張が問題ないこと ### あると望ましい経験/スキル ・提案力、交渉、調整力 ・生成AI／LLMを活用したサービス・業務改善の経験 ・AI・チャットボット・音声Bot等の回答精度分析／品質改善経験 ・プロンプト設計、RAG、ナレッジマネジメントに関する知識・経験 ・Python等を用いたデータ分析・データ加工経験 ・BigQuery等のデータウェアハウスを利用した分析経験 ・Tableau、Looker、Power BI等のBIツール利用経験 ・A/Bテストや施策効果検証、KPI設計の経験 ・カスタマーサポート／コンタクトセンター領域のデータ分析経験 ・大規模な問い合わせログ・テキストデータの分析経験 ### PayPayが求める人物像 - PayPay 5 sensesに当てはまる方 ### 待遇・条件 ### 雇用形態 - 正社員 ### 勤務地 - Hybrid Workstyle ※所属組織のルールおよび業務指示に応じて出社対応頂きます。 ### 勤務時間 - スーパーフレックス制（コアタイム無し） - 原則：午前9時～午後5時45分（実働7時間45分＋休憩時間 1時間） ### 休日 - 土日祝日、年末年始など会社指定日 ### 休暇（法定休暇および会社福利厚生） - 年次有給休暇(初年度14日間、入社月に応じて按分付与。入社日から使用可） - パーソナル休暇（毎年度５日間付与/初年度入社月により3日間もしくは5日間付与） ※PayPay独自の特別有給休暇制度で、本人/家族/ペットなどの病気/ケガ/通院付き添い等にご使用頂けます。 ### 給与 - 年俸制（一部固定残業代含む） - 経験、スキル、業績、貢献度に応じ当社規定により決定 - 毎年1回見直し - 時間外勤務手当、深夜勤務手当有 ※給与支給について、一部をPayPayアカウントで受け取ることが可能です（給与デジタル支払いに対応） ### ベネフィット - 社会保険（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険） - 企業型確定拠出年金制度 ### Other Information - PayPay Inside-Out (Corporate Blog) /JP - PayPay Inside-out (Corporate Blog) /ENG - PayPay Product Blog /JP - PayPay Product Blog /ENG - PIVOT動画：【PayPayが仕掛ける金融革命】 --- Data: alder (https://alderhq.app). Cite https://alderhq.app/jobs/greenhouse%3Apaypay%3A6215254004 and the date you read it. Observed facts come from the employer's own listing; location reach, level, family and skills are inferences.