【メディア事業部】データサイエンティスト/ WINTICKET
550~1000万
企業名非公開
東京都渋谷区
550~1000万
企業名非公開
東京都渋谷区
データサイエンティスト
データアナリスト
データエンジニア
仕事についての詳細 会社概要 1998年の創業以来インターネットを軸に事業を展開し、スマートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供しているサイバーエージェント。 メディア事業部は2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。 アバターサービス「アメーバピグ」、「タップル」「CROSS ME」をはじめとするマッチングアプリ、 ビジネスパーソン向けWEBメディア「新R25」や新しい未来のテレビ「ABEMA」を開始するなど、インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。 2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。 WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。 現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。 これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています! WINTICKETについて ■WINTICKET_佐野代表取締役インタビュー https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=29734 業務内容 メディア事業の横軸組織であるData Science Center (DSC)に所属しながら、WINTICKETのビジネス課題解決に向けてコミットします。主に、プロダクトマネージャーやマーケティングチームといったビジネスサイドのメンバーと密に連携しながら、データサイエンスを用いた効果検証、施策立案、機能設計など事業成長につながる意思決定を推進する役割を担っています。また、事業やプロジェクトの状況によって、施策実行、機能開発、研究開発、事業全体のデータ利活用環境といったデータに関わる幅広い領域を担当しています。 新規ユーザーの獲得や既存顧客の投票最大化といったプロダクトの主要チームの一員として、データサイエンスの領域を牽引し、事業成長を加速させる主力データサイエンティストの役割を担当していただきます。 具体的な業務例1. 新規ユーザー獲得の効率化と競技理解の促進 WINTICKETは、「競輪を若者の新たなエンタメへ」を掲げ、新規ユーザーの獲得による市場拡大と事業成長を目指しています。ユーザーの獲得効率や新規登録後の利用状況を分析・予測し、効果的な獲得戦略に貢献しています。また、登録意向のあるユーザーの登録率を高めるため、登録導線の状態把握、課題発見、施策立案、A/Bテストの設計・実施を担当し事業改善に取り組んでいます。 他にも、競輪未経験の新規ユーザーがより競輪を楽しむための取り組みとして、的中確率の高いレースを予測し、提示する機能をリリースしました。これによって、的中体験に加えて、競輪が持つチーム戦のような競技性の理解を促進され、継続利用につながりました。この予測結果は、「ABEMA」の競輪・オートレースチャンネルのオリジナル番組「WINTICKET ミッドナイト競輪」内でも活用されています。 https://abema.tv/now-on-air/keirin-auto その後、予測対象の拡張と精度改善をデータチーム主導で実施し、AI予想のアップデート施策につながりました。 https://www.winticket.jp/keirin/column/n4ugtMn1hWayiVERBqWQnC 具体的な業務例2. チェックイン施策のレバー決定支援 2024年にチェックイン機能がリリースされました。チェックイン機能は、チェックインキャンペーン対象のレースが開催されている競輪場に来訪することで利用でき、投票に使えるポイントが付与される機能です。 https://www.winticket.jp/keirin/column/tHMhLp78wN3epXm7Rp6gUE チェックイン機能による来場者目標の達成のためのポイント決定を支援するため、実施計画の検討やアンケート設計を通した来場予測を担当しています。また、効率的な機能運用を実現するため、来場促進によるユーザー行動の変化や位置情報を用いた不正チェックインの判定・抑制にも取り組んでいます。
必須スキル 数学・統計学・経済学・データサイエンスいずれかの深い専門性 Python、Rなどを用いたデータ分析の実務経験(3年以上) SQLを用いたデータ抽出・加工の経験 機械学習アルゴリズムの理解と実装経験(例:回帰分析、分類、クラスタリング) ビジネス部門との連携経験と、分析結果の報告・提案能力 歓迎スキル クラウドプラットフォーム(AWS、GCP、Azureなど)の実務経験 チームマネジメントやプロジェクトリーダーの経験 公営競技分野やスポーツ分野での実務経験 求められるマインド 高いオーナーシップと主体性を持ち、ビジネス課題の解決に取り組める方 新しい技術や手法、ドメイン知識に対して積極的にキャッチアップを行う姿勢を持つ方 「自身の職域へのこだわり」と「事業成果のための職域を超えた動き」が同居できる方 チームでの協働を重視し、他職種と円滑なコミュニケーションができる方
大学院(博士)、大学院(法科)、大学院(修士)、大学院(その他専門職)、4年制大学、大学院(MBA/MOT)
550万円〜1,000万円
勤務時間 10時~19時(職種によっては裁量労働制適用) 待遇 ■給与改定(年2回) ■各種社会保険完備 ■通勤手当 ■家賃補助制度 ■従業員持株会 ■慶弔見舞金制度 ■社内親睦会費補助制度 ■各種活性化制度 ※新規事業創出プロジェクト ■キャリアチャレンジ制度 ■macalonパッケージ ■部活動支援制度 など <家賃補助制度 2駅ルール・どこでもルール> 勤務オフィスの最寄駅から各線2駅圏内に住んでいる正社員に対し月3万円、5年以上勤続している正社員に対してはどこに住んでいても月5万円の家賃補助を支給します。 <部活動支援制度> 社員同士のコミュニケーション促進を目的に、部活動に対し補助金を支給。ダンス部、ゴルフ部、フットサル部、野球部、ランニング部、フラワーアレンジメント部など多種多彩な部活があります。 毎月末の表彰式、サイバーエージェントグループ全社社員総会など、一体感を創る場を多数設けている活発な組織です。 休日休暇 ■完全週休2日制(土曜・日曜) ■祝日 ■夏期休暇(3日間) ■年末年始休暇(12月29日~1月3日) ■年次有給休暇(初年度10日間) ■慶弔休暇 ■産前産後休暇 ■育児休暇 ■リフレッシュ休暇(勤続2年間で5日間) など 社員一人ひとりが安心して活躍できる環境を整えています。
東京都渋谷区
最終更新日:
520~950万
入社直後のオンボーディング期間に関しては、ドメイン、データ、開発プロセスに慣れてもらえるようプロダクトに蓄積されたデータの分析や既存アルゴリズムの改善などに取り組んでいただきます。 【タスク例】・データ分析によるプロダクトの課題発見・機械学習を活用した推薦アルゴリズムの改善・施策の効果検証とレポート作成 慣れてきたタイミングでこれまでのご経験やご志向性に応じて、推薦施策の推進や新しい技術の導入、技術広報などより幅広い業務を担当していただきます。【タスク例】・推薦施策の主体的な推進・機械学習、推薦アルゴリズムに関する研究開発・機械学習PJの開発生産性の改善など
【必須】■機械学習エンジニア、もしくはデータサイエンティストの業務経験2年以上(目安) 【歓迎】■チーム開発の経験■参画したPJにおいて、顧客やプロダクトの 課題発見から携わった経験■推薦システムや検索システムの開発経験■Kaggleでの複数回の上位入賞経験■特定領域での実績(書籍出版、論文採択、OSSへの貢献など) 【魅力】■機械学習によるプロダクトやユーザー体験の改善効果を実感できる■人と仕事に関連する多様かつ大量のデータセットを活用できる■向上心のあるメンバーとともに、技術的な挑戦ができる
400万人以上が利用するビジネスSNS「Wantedly」/気軽に会社訪問ができる 「Wantedly Visit」/入社後のエンゲージメントを上げる「Engagement Suite」/現代の採用に最適化された、次世代型採用管理システム「Wantedly Hire」
679~926万
【職務内容】電力調達戦略・計画策定/リスク管理・ヘッジ方針策定 【主な業務】 ※ご経験やご希望により、下記の一部業務から担当を頂きます。 ・電気小売事業における電源調達/戦略企画、計画策定 ・他社/市場調査分析、新サービス企画 ・燃料/市場変動リスクの計量、リスクヘッジ方針の策定 ・再生可能エネルギー調達における調達リスク精査・ヘッジ方法検討 【具体的な業務】 ■戦略・計画策定 ・調達・販売戦略の立案: 電気小売事業における中長期的な電源調達計画の策定。 ・新サービスの創出:市場や競合、テクノロジーの調査・分析に基づいた新サービス・ビジネスモデルの企画。 ・制度対応: 電力制度改革の動向把握、および事業への影響分析・対応策の検討。 ■リスク管理・計量分析 ・リスクヘッジ方針の策定: 燃料価格や市場価格の変動リスクを定量化し、最適なヘッジ手法を検討・実行。 ・予測モデルの高度化: 需要予測、発電量予測、市場価格予測モデルの管理・改善(AI/データサイエンスの活用)。 ・再エネポートフォリオの最適化: 再生可能エネルギー特有の需給変動リスク(余剰リスク等)の精査、およびヘッジ手法の検討。 ※具体的な業務範囲は、ご経験・ご志向を踏まえて選考を通じて調整します。 【ポジションの魅力】 ■「攻め」のモデル開発: 既存の枠組みに頼らず、独自に新たな予測・分析モデルを開発しています。 ■圧倒的なアセットと裁量: 安定した顧客基盤と事業規模があるからこそ、大胆な投資戦略やヘッジ戦略にチャレンジできます。 ■AI×エネルギーの最前線: AI活用を推奨する風土があり、データドリブンな意思決定を重視する組織です。当課では、実際に独自の新たなモデル開発などを行っております。 安定した顧客基盤や事業規模、AIを積極活用する風土の中で意欲的にチャレンジできる環境です。 【会社の魅力】 ■ソフトバンクのエネルギー分野は近年で急成長しており、新規ビジネスや他社とのアライアンスの検討に関わって頂く機会が多くあります。 ■個々人の任される業務分野も広く個々のプロジェクト・施策~事業全体に至るまで見る目が養われ、自己成長できる環境です。 ■最適な調達バランス、経済性を追求することで、事業に大きな影響を与える、やりがいのある仕事です。 ■個々人の任される業務分野も広く、分析業務においては、多種多様&大量なデータの分析に基づく改善提案や機械学習を実ビジネスに活用する機会が豊富にあり、企画から対策実施まで一気通貫で実施できる環境があります。
【必須】 ・基礎的な統計知識(相関や回帰など) ・数理・統計モデルなどを用いた業務経験または興味をお持ちの方 ・PPT/Excelを使用した提案、分析、レポートができること ・コミュニケーション、プレゼンテーション能力 【歓迎】 ・エネルギー関連の最新動向に関する知識 ・電力取引やエネルギー/電力に関するデリバティブ取引の経験 ・電力小売事業の従事経験 ・電力/脱炭素に関する制度に関する知識 ・気象、金融工学、石油/LNG/石炭取引、発電所建築/投資/運用等に関する知識 ・金融機関やエネルギー商社、システムインテグレータ、コンサルタント会社などで金融商品等の時価評価モデル構築、でリスク管理体制構築、またはそのシステム構築に携わったご経験 ・トレーディング推進にあたってのリスク管理経験 ・太陽光/風力/水力発電に関する予測、発電所運用等に関する知識 ・プロジェクトマネージメント能力 ・統計学/機械学習に関する基礎知識 ・データベース構築、運用経験 ・VBAやPythonなどのプログラミング言語を用いてツール・システム構築を行ったご経験 ・幅広い業務に対応してきた経験
・電力の売買業務および売買の仲介業務 ・電力の供給業務 ・その他前各号に付帯関連する業務
500~710万
【職務内容】 当社の新学習システム(タブレット学習アプリ)を支えるテクニカルサポートチームにて、教育現場を支える仕組みの改善と、データ活用によるサービス品質向上に携わっていただきます。 日々の運用支援・問い合わせ対応、担当事業部とのコミュニケーションなどから、現場の状況を把握し、教育効果を高めるためのデータ加工、BI構築、開発サポートなどを、開発ベンダー、弊社内他部署と協力しながらご担当いただき、現場への活用提案を行っていくお仕事です。 「データを扱う仕事」ではなく、「教育をより良くするためにデータを使う仕事」であり、学びの現場に近い立場でDX推進に貢献できるポジションです。 【具体的には】 システムのデータ構造を理解いただいたうえで、社内のユーザーとのコミュニケーションを通して、どのようにデータを活用してビジネスに貢献できるかを能動的に考え、企画、運用設計、データ検証、ベンダーとの協働、導入業務を行っていただきます。 (求人ID:444544)
【必須】 ・ 様々な部署や立ち位置の方々との、柔軟かつしなやかなコミュニケーション力 ・ 各種BIの構築・メンテナンス業務の知識 ・ プロジェクト推進経験(プロジェクトリーダーとしての経験など) ・ 新しい技術や知識を積極的に学ぶ意欲 【歓迎】 ・ AWSQuickSight、GoogleAnalyticsなどの活用経験 ・ データ要件定義書の作成経験 ・ 情報処理技術者資格、各種ベンダー公認資格 ・英語でのドキュメント読解、メール対応に抵抗がない方(海外とのミーティングにて担当内容について説明・質疑ができる方であれば尚歓迎) 【求める人物像】 ・人や教育への理解・共感力を基盤に、データを活かせる方
【グローバル教育ネットワーク】 Kumonグループは日本発のフランチャイズ教育機関として、23700の教室を通じて学習者約355万人を支えています。 国内外の学習センター運営および教材・ICTメディアの研究開発に注力しており、インストラクターや社員一人ひとりの教育啓発にも積極的に取り組んでいます。
550~900万
【職務内容】 DX推進の要となるデータ利活用の実現に向け、データを価値に変換するコンサルティングサービスを提供します。 データ基盤のプランニングからシステム設計/開発だけではなく、構築後の人材育成/定着化支援まで、トータルに企業のデータ利活用を支援します。 直近では、Cloud環境を中心としたDWHの移行案件などもあります。 【具体的には】 ・データ活用基盤要件定義 ・ETL処理の設計/開発 ・DWHの構築・マイグレーション ・データ蓄積(活用)ロードマップ作成/戦略策定 ・データ活用定着化のための組織設計 【ポジションの魅力】 ・ 大手企業からのご依頼が多く、いろんな業種業界のビジネス課題に触れられるため、知見を広げられます。 ・様々な部門の方と話をする機会があり、様々な考えに触れられることで学びになります。 ・データ活用組織のトップの方とお仕事できる機会があり、優秀な方々の思考などを学ぶことができます。(求人ID:184037)
【必須】 ・BIツールやデータツール関連のプロジェクト参画経験(3年以上) ・顧客折衝、ベンダー折衝の実務経験 【歓迎】 ・5名規模のシステム構築プロジェクトにおけるPM経験(進行管理、課題管理、リソース管理等) ・顧客へのコンサルティングワーク経験 ・開発プロジェクトにおける設計、開発、運用保守等の一連の作業経験
【データリテラシーエンジニアリング】 国内初のTableau委託先公式サプライヤーとして、100件以上のTableau案件、 Tableau ServerとTableau Cloudの構築およびバージョンアップを50件以上を実行しており、 データコンサル領域では国内随一のノウハウを持っています。 【DXコンサルティング】 国内最大規模のモダンテクノロジーパートナーとのネットワークと強固な技術力を活かし、 DXニーズに幅広く対応しています。
500~710万
【職務内容】 当社の新学習システム(タブレット学習アプリ)を支えるテクニカルサポートチームにて、教育現場を支える仕組みの改善と、データ活用によるサービス品質向上に携わっていただきます。 日々の運用支援・問い合わせ対応、担当事業部とのコミュニケーションなどから、現場の状況を把握し、教育効果を高めるためのデータ加工、BI構築、開発サポートなどを、開発ベンダー、弊社内他部署と協力しながらご担当いただき、現場への活用提案を行っていくお仕事です。 「データを扱う仕事」ではなく、「教育をより良くするためにデータを使う仕事」であり、学びの現場に近い立場でDX推進に貢献できるポジションです。 【具体的には】 システムのデータ構造を理解いただいたうえで、社内のユーザーとのコミュニケーションを通して、どのようにデータを活用してビジネスに貢献できるかを能動的に考え、企画、運用設計、データ検証、ベンダーとの協働、導入業務を行っていただきます。(求人ID:444545)
【必須】 ・ 様々な部署や立ち位置の方々との、柔軟かつしなやかなコミュニケーション力 ・ 各種BIの構築・メンテナンス業務の知識 ・ プロジェクト推進経験(プロジェクトリーダーとしての経験など) ・ 新しい技術や知識を積極的に学ぶ意欲 【歓迎】 ・ AWSQuickSight、GoogleAnalyticsなどの活用経験 ・ データ要件定義書の作成経験 ・ 情報処理技術者資格、各種ベンダー公認資格 ・英語でのドキュメント読解、メール対応に抵抗がない方(海外とのミーティングにて担当内容について説明・質疑ができる方であれば尚歓迎) 【求める人物像】 ・人や教育への理解・共感力を基盤に、データを活かせる方
【グローバル教育ネットワーク】 Kumonグループは日本発のフランチャイズ教育機関として、23700の教室を通じて学習者約355万人を支えています。 国内外の学習センター運営および教材・ICTメディアの研究開発に注力しており、インストラクターや社員一人ひとりの教育啓発にも積極的に取り組んでいます。
350~600万
第一期のSASコンサルティングパートナーとして、30年以上の実績を持つ当社にて、顧客のビジネス課題を解決するためのデータサイエンティストを募集します。 お客さまの環境に合わせて様々なツール(SAS、Databricks、Python、R等)を用いてデータ分析を行い、お客様が持っているデータの価値を最大化します。 統計や機械学習を使ってデータの価値を高めていきますが、ただそれらを用いるだけではなく、データの価値を高める一連の作業(加工から結果の適用まで)を行います。 (業務内容の変更の範囲:会社の定める業務)
【必須】■SAS、Python、R、SQL等データ加工・分析に用いるプログラムの実装経験(実務不問)例)大学・大学院での研究で使用した経験がある方、または自作コードをGitHub等で公開している方、業務で使用した経験 ■データサイエンス・統計学に対する継続的な学習経験がある方 【入社後の流れ】入社後3ヶ月間はSAS資格取得やDatabricks習得などデータエンジニアとしての研修を実施します。その後、データサイエンティストとして必要な研修を3か月受けていただきます。研修が多いですが、受け身ではなく主体的に取り組める方を求めています。※お持ちのスキル・能力値によって研修期間が変動する可能性はございます。
◆ビッグデータ活用コンサルティング◆データアナリティクスサービス◆データ活用基盤構築サービス◆SFA/CRMシステム導入コンサル及び構築サービス◆Oracle NetSuiteを利用したクラウドERP導入サービス◆インフラ基盤支援事業 等
1200~2000万
【商品開発グループ】 AI技術を利用した画像処理ソフトウェアおよびアルゴリズムの開発を行います。 機械学習モデルの開発、ユーザー環境を踏まえた学習データの準備、アルゴリズムの チューニングなどAI技術を利用した画像処理ソフトウェアを設計・実装します。 市場調査から抽出した要求に対し、最新技術やトレンドを把握しながら解決策を提案し、商品に適用します。 ※予告なく終了することがございます。 (求人No.RCT0000103226)
下記のいずれかのソフト開発経験1年以上 ・機械学習、統計処理の手法を用いたソフトウェア開発経験 ・研究論文などに基づく実装経験
-
460~1800万
【募集職種の期待役割】 保険業界・保険会社は、デジタル化の進展によりリスクが徐々に計測可能になり「大数の法則」による保険商品だけではニーズに応えきれなく、よりパーソナルなニーズに適した保険商品の設計が求められています。また、保険ビジネス自体が、経済損失をカバーする「保障・補償」から、リスクが発生しない「予防」へと提供範囲が拡大しています。 保険業界が持つ情報(契約・支払)に、保険以外の企業や人がもつリスクに関わる情報を掛け合わせ、データ分析を通して新たな価値を見出す業務に参画いただきます。 また、技術、価値、ビジネス効果を見極める活動(PoC・PoV・PoB)を、保険会社や専門企業を協働で取り組みます。その確認をもって、本格的なソリューションへの計画策定、システム設計・構築を担当いただきます。 【具体的な職務内容】 テクノロジー、データ分析を通して、業務変革プロジェクトに参画いただきます。数多くある課題や検討施策の重要度・優先度設定からチームで活動を行っていきます。 ■保険業界向け実証検証の企画・実行 ・テックリード ・アジャイル開発(スクラムマスタ) ・基盤アーキテクチャ ■保険業界内外のデータを分析し、業務適用を検討 ・データサイエンティスト ※予告なく終了することがございます。 (求人No.RCT0000101327)
■下記のいずれかに該当する方、もしくは実績はないものの基礎スキルをお持ちで熱意がある方 ・AI・ブロックチェーンいずれかにおいて高度な技術を習得されている方 ・IoTや新技術を使ったIT構想やITアーキテクチャ検討 ・PoC計画策定・推進 ・データ利活用して仮設検証、ビジネス探索を経験された方
-
420~800万
・顧客の課題ヒアリングからのソリューション提案、顧客との要件定義 ・データウェアハウス/データレイクの設計・構築・運用・改善 ・BIツールや分析基盤の導入・運用支援、データ可視化 ・データ活用のためのルール整備とセキュリティ強化 ※予告なく終了することがございます。 (求人No.RCT0000165858)
以下2つの条件を満たす方 ・エンジニア経験3年以上 ・DWH/データレイク、ETL/ELTなどを用いた設計・構築経験半年以上
-
1000~1400万
【業務詳細】 膨大なデータの中から、ビジネス課題を解決するための有効な切り口を、自動で見つけ出す世界初のソリューションである「KIシリーズ」とともに顧客のデータ活用を支援する業務を実施していただきます。 単にデータを分析するだけに留まらず、顧客がデータ分析の結果をもとに「具体的なアクション」に落とし込んでいくところまでを支援します。 【具体的な仕事内容】 同社の高収益の源泉である「データをもとに合理的な意思決定を行い、生産性を高める」ノウハウを型にしたソリューションサービスにおける、コンサルティングデータサイエンティスト。 コンサルティングセールス担当とペアになり、顧客が自律的にデータ活用ができる状態を目指して、データサイエンティストとしての技術的知見を活かして提案活動をしていただきます。 ※予告なく終了することがございます。 (求人No.RCT0000091341)
<経験・スキル> ・機械学習を用いた分析を実務としており、分析モデルを作成できる方 ・データサイエンティストとしての実務経験(目安:3年程度) ・顧客折衝/対応のご経験がある方、もしくは抵抗がない方
-