▼仕事内容（提供価値、役目など) 商品開発本部dip data design. Labの中でデータ分析を専門とする組織です。データから事業インパクトのある知見を抽出したり、実際のシステムでモデルを実装したりすることが主な役目となります。 また、商品開発本部直下のため、縦割りや承認など関係なく全組織とすぐにやり取り、スピード感を持って共同開発・検証結果共有・施策提案が行えます。 ▼業務内容(担当領域、タスクなど) ・計量経済学、計量政治学、計量社会学、統計学を活用してバイトルやはたらこなどのディップのサービスを分析し、事業の方向性にインパクトのある知見を引き出す ・因果推論を活用してABテストと自然実験・観察調査を分析・評価して、得られた知見を踏まえてネクストアクションを提案する ・データ分析の観点から、適切なビジネスロジックの定義を提案する ▼どんなチームか メンバーのバックグラウンドは豊富で、データエンジニアリング、地理情報・経路探索、画像処理、自然言語処理、音声処理などの情報工学系から、政治学と経済学といった社会科学系まであります。 実際に開発を行っているメンバーを一部紹介します。 ・因果推論によるマーケティング分析を担当する新卒2年目 https://ainow.ai/dx-magazine/?article=article-476 ・自然言語処理による原稿作成支援ツールの開発を担当する新卒2年目 https://ainow.ai/dx-magazine/?article=article-484 ▼自部署の魅力 ディップはバイトルなどを運営する上場企業。 ここでのデータプロジェクトには3つの魅力があります。 魅力の1つめは、日本最大級の4つデータ。 ・100万社を超える企業への営業行動データ ・100万社を超える企業への求人応募データ ・1000万人超のユーザーの行動データ ・バイトルなどのTVCMや広告の出稿データ 魅力の2つめは、やりたいことがしやすいチーム。 研究チーム、事業部からは独立。横やりなし。 全社チーム、データはすべて統括。調整なし。 新規事業チーム、分析もプロダクト化もする。 新卒でもどんどん活躍していける環境です。 魅力の3つめは、やりたいことができるフェーズ。 立ち上げフェーズで、チームデザインの自由度高い。 リソースは、インターン、投資先など調達範囲広く。 リモート、副業、完全OK、楽しく、効率よく働こう。 データプロジェクトって発注者からの依頼&レポートのイメージありますが、 私たちは企画を自分たちで決めて、分析して、プロトタイピング、小規模にリリース、改善。 上流とか下流とか言わず、早く考えて、早くリリースして、早く改善。 何なら新規事業にしたっていいですよ。 ▼必須スキル ・学部上級の計量経済学の知識かつ下記のいずれかを期末レポート以上の論文で実装した経験 ・因果推論（マッチング法、DID、RDD、操作変数法など） ・時系列分析（VARなど） ・パネルデータ分析（固定効果モデルなど） ・一般化線形モデル（線形回帰、ポワソン回帰など） ・ベイズ統計学（ベイズ線形回帰など） ・RかJuliaかPythonの経験（分析手法の実装と前処理の経験） ・仮説と検証方法を自力で考えた経験 ▼歓迎スキル(新卒の基準値) ・githubを利用したチーム分析・開発の経験 ・パッケージが用意されていない手法を実装した経験 ・異質的処置効果推定の知識と実装経験（generalized random forestなど） ・高次元共変量の因果推論の知識と実装経験 ・STM、keyATM、DMR、sIBPなどの社会科学の自然言語処理の手法の知識と実装経験 ・部分識別の知識と実装経験 ・ベイズ深層学習の知識と実装経験 ・ゲーム理論モデルの構造推定の知識と実装経験 ▼身につく能力・スキル ・大学/大学院で身につけた計量経済学、計量政治学、計量社会学、統計学を大企業で実装するという、アカデミックの世界ではなかなか得られない経験 ・まだ小規模な部署のため、自由に提案したり、他のメンバーと交流したりする経験 ・SQL（BigQuery）の経験