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データエンジニア/データサイエンティストとして小売業界を変革しませんか?

データエンジニア(小売DX)
中途

on 2023/09/26

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データエンジニア/データサイエンティストとして小売業界を変革しませんか?

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東樹 輝

定近 美玖

新卒で人材業界に入社し、IT・WEB会社に特化した技術力のエージェント業務を行いました。その後、サイバーエージェント アドテク本部(現:AI事業本部)に入社し、採用全般とHRBP等、幅広く担当。2023年度よりマネージャーとしてチームを持ち、より大きな成果をだせるように日々事業・組織と向き合っています。

野村 和司

サイバーエージェントのAI事業本部で人事をしております、野村と申します! よろしくお願いします! ! 【経歴】 株式会社日立製作所(SE)⇒ 株式会社サイバーエージェント(人事) 新卒で日立製作所に入社後、金融機関向けインフラ基盤(サーバ、ストレージ)導入を担当 その後サイバーエージェントに入社し、エンジニアのキャリア採用に注力

比嘉 力哉

大学卒業後、大手医師紹介会社にてコンサルタントとして従事。 2020年よりサイバーエージェントグループ株式会社シーエーアドバンスに入社。 チャットボットの設計業務に従事し、クライアント対応からチャットボットの設計・運用まで担当。 2022年からサイバーエージェントAI事業本部へ異動。 アプリ運用センターのエンジニア採用を担当しています。

なにをやっているのか

【140兆円市場を、再発明する。】 これからの社会変革において、デジタルによる変化は避けられません。 急速にデジタル活用の需要が高まり、「DX」はバズワードになっています。 ただ、DXはバズで終わらせてはいけません。 DXには、生活やビジネスを激変させるインパクトがあります。 日本のインターネットビジネスの最先端で成長してきたサイバーエージェントは、デジタルを正しく、良い方向で社会実装をしていく責務があると考えています。 その1つとして、私たちは技術力とデザイン力を武器に小売業界の再発明にチャレンジしています。 全ての人の生活の中にある「買い物体験」を進化させることは、産業を動かすほどのインパクトがあります。海外の小売企業が爆発的に進化し成功した例では、サイバーエージェントが強みとする「広告事業、メディア事業」が成功のポイントとなっています。 もちろん、海外事例の真似だけで日本のデジタル化が正しく進むわけではありません。 サイバーエージェントでは、日本に最適な「DX」を推進することで、USのウォルマート、中国のニューリテール戦略を超える、「日本の小売、再発明」を実現します。 『140兆円市場を、再発明する。』 小売企業の変革に覚悟のある仲間を募集します。

なにをやっているのか

【140兆円市場を、再発明する。】 これからの社会変革において、デジタルによる変化は避けられません。 急速にデジタル活用の需要が高まり、「DX」はバズワードになっています。 ただ、DXはバズで終わらせてはいけません。 DXには、生活やビジネスを激変させるインパクトがあります。 日本のインターネットビジネスの最先端で成長してきたサイバーエージェントは、デジタルを正しく、良い方向で社会実装をしていく責務があると考えています。 その1つとして、私たちは技術力とデザイン力を武器に小売業界の再発明にチャレンジしています。 全ての人の生活の中にある「買い物体験」を進化させることは、産業を動かすほどのインパクトがあります。海外の小売企業が爆発的に進化し成功した例では、サイバーエージェントが強みとする「広告事業、メディア事業」が成功のポイントとなっています。 もちろん、海外事例の真似だけで日本のデジタル化が正しく進むわけではありません。 サイバーエージェントでは、日本に最適な「DX」を推進することで、USのウォルマート、中国のニューリテール戦略を超える、「日本の小売、再発明」を実現します。 『140兆円市場を、再発明する。』 小売企業の変革に覚悟のある仲間を募集します。

なぜやるのか

【リテールメディア事業の創出 〜アプリや店舗を中心とした、未来の購買行動を創る〜】 現在サイバーエージェントではAI×購買データを活用し、市場規模が140兆円ある小売業界に変革を起こすべく「世界一のお買い物体験をつくる」をビジョンに掲げています。 当社の強みであるデジタル領域の知見を実際の小売業界の店舗に応用し、「デジタルとリアルを横断した新しい購買体験の提供」や「社会課題解決にむけたDX推進」を行っています。 さらに事業規模の大きい新たな柱として「リテールメディア:小売企業のオウンドアプリや店舗を広告媒体とする事業」を掲げています。 メディアと購買データを活用した前例のない広告事業の創出を通じて、データの価値を最大限活かした広告プロダクトを開発します。 これまでの消費財マーケティングや消費者の日常行動に大きなインパクトを与えられる領域と考えております。 【アプリ・ECを軸とした小売業界のDX推進】 小売企業の「DX」の中心にはアプリがあります。 これまでの顧客接点は店頭が中心でしたが、アプリを活用することで新たな購買体験を創出できます。 例えば、クーポンやセールなどのお得な情報の獲得から店舗での商品検索、決済までシームレスに完結することができます。さらに、ECでの商品購入や配送状況の確認までも全てアプリ上で行えます。 このように、アプリはこれからの購買行動の中心となり、小売企業が店舗に限らずデジタル上でも顧客と接点を持ち続けることができる、最も重要な顧客接点の場になると考えています。 そのために、私たちはパートナーとして小売企業の進化のハブとなるべく、顧客にとって使いやすいアプリやECサービスの開発に注力し、アプリを通してオンラインとオフラインを統合したデータ分析・活用による新しいサービスや、広告事業の創出をし、顧客ごとに最適化された購買体験の実現を目指しています。

どうやっているのか

◆開発体制 【オウンドメディア 広告配信システム(アドマネージャー)】 顧客とのデジタル接点が多様化するなかで、一人一人の顧客に対して最適な1to1のコミュニケーションが求められており、効率的かつ効果的な広告配信の仕組みが必要とされています。 しかし、小売企業様においては配荷メーカーの広告配信システム整備を行なったものの、その後の営業や管理/運用/改善のシステムが機能していないケースが散見されます。 弊社では、顧客接点となるオウンドメディアだけでなく、アドテクノロジー分野で培った開発・運用の知見を活かし、顧客データ基盤構築や広告配信システムの構築から運用・保守までを一気通貫で取り組み、各メディアごとに配信していた広告を一元管理し、広告収益の最大化と工数削減の実現を目指しています。 【アプリ・EC開発】 小売企業と顧客の接点がアプリ中心となる中で、良いアプリやECサービスを作ることをゴールとするのではなく、事業成果へ繋がるサービス設計や運用が重要です。 私たちはアプリ活用の先にある購買体験を重視しており、小売企業毎に最適なUXを追求することで、1つ1つ個別での開発や、その後の運用まで一気通貫して行っています。 ◆業務概要 当部署では小売業界と協業でDXを推進し「世界一のお買い物体験」を作ることに日々挑戦をしています。データエンジニアはデザイナー、データサイエンティストなどと協業し、アプリを中心とした開発やリテールメディア事業の創出から「世界一のお買い物体験」に貢献しております。 小売業界との協業DXをする上で小売のPOS、アプリログ、様々な1st Partyデータなどを適切に集約し、データサイエンティストが利活用することが必要不可欠となっています。そこでデータエンジニアのミッションとして当部署では「正しく価値を産み続けるために、データ基盤の構築だけでなく事業課題にあったエンジニアリングを提供し続ける」ことを掲げております。 リテールメディアを高いレベルで成立させるためには、以下の3つが重要であると考えております。 ・データサイエンスや経済学の高い技術力 ・正しく価値を産み続けるための、データ基盤構築 ・事業課題にあったエンジニアリングの提供

こんなことやります

【仕事内容】 ▽リテールメディア開発と広告効果最大化 データサイエンスや経済学を掛け合わせた手法を活かし、広告効果最大化のための課題設計/データ分析/データエンジニアリング/ABテストなどを活用した検証/運用オペレーションの設計などに幅広く携わります。また、機械学習エンジニアとして本番環境への機械学習アルゴリズムの実装 / 運用にも携われます。累計数兆円規模になる業界最大手小売業のデータをフルに活用した分析や最適化が可能です。 ・来店/購買/競合商品の購買といった複数指標への因果効果のモニタリング ・因果推論を活用したプライバシーに配慮しながらの効果検証と改善 ▽自社プロダクト開発 リテールメディア開発またはその他のCAのサービスの中で培ったデータサイエンス技術を小売にとって最適なプロダクトとして落とし込みます。 ・経済学を活用した商品価格最適化サービスの開発 ・bluetoothビーコンを用いた店内測位による顧客行動計測 ・小売オウンドアプリ/ECにおける検索や推薦サービスの開発 ▽利益貢献に繋がるデータ基盤の構築 DX推進の軸となるデータ基盤を構築します。施策を素早く実行するためにも、ベストプラクティスに基づいて安全性・信頼性を高く保ちつつ、将来の変更に柔軟に対応できるようになることを意識して取り組んでいます。 ・データ基盤の設計/構築(使用サービスの選定、基盤内のデータの持ち方含む) ・データやシステム連携の整備(ETLジョブの作成/バッチ処理) ・CI/CD環境の構築 ・データモデリング ・MLOps 【技術スタック】 ・機械学習 ・因果推論 、計量経済学 ・アップリフトモデリング ・実験デザイン、A/Bテスト ・バンディットアルゴリズム ・Python/R/SQL ・AWS/GCP/Snowflake ・データモデリング/データエンジニアリング/dbt/Airflow ・MLOps ・Terraform 【応募資格】 ▽必須スキル/経験 ・事業/ビジネスを理解した上で、分析/提案ができること ・データ基盤の運用、機能改修の経験 ▽歓迎スキル/経験 ・ETL処理の設計/開発/運用経験 ・DWH製品でのSQLの開発/運用経験 ・DBの設計/構築/運用 ・データモデリングを遂行するスキル ・サーバーサイド/クラウドアーキテクトとしての経験 ・Python/R/SQLなどを使った分析/モデル作成/可視化の経験 ・Webシステム全体の設計/構築/運用経験 ・パブリッククラウドの設計/構築/運用経験 ・運用自動化ツールや開発フレームワークの開発/運用経験 ・A/Bテストなど事業貢献につなげることを意識したデータ基盤周りの開発 ・MLOpsの運用基盤構築経験 ・アドテクノロジーに関する経験 ▽求める人物像 ・技術への探究心があり、提供したい価値を考え、説明できる方 ・主体性をもって取り組めみ、前向きなコミュニケーションが取れる方 ・愛着をもってサービス開発に取り組める方 ・セキュリティリテラシがある方 【仕事の魅力】 ▽日本有数のAI研究組織 AI Labとの密接な関わり AI事業本部のデータサイエンティストとAI Labのリサーチャーの協業は活発です。 機械学習/強化学習/経済学/CV/NLPなどあらゆる分野の研究のトップランナーとともにPJに参画し、事業成果や研究成果につなげる取り組みを行っています。 以下に参考記事を記載いたしますので、ご覧いただけますと幸いです。 ・https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=28134https://www.cyberagent.co.jp/techinfo/news/detail/id=24978 ▽技術/タスク選定の裁量 データ基盤の構築やその後の継続的な開発においても技術/タスク選定に裁量権が与えられています。プログラミング言語やデータ基盤のI/Oに関わるSaaS製品などをサービスの特徴に合わせて選択することができます。技術選定を自身で選択ができるため最新の取り組みに挑戦することも可能です。また他の分野の専門家とも議論を行うため新しい刺激を取り入れながら業務に取り組めます。 ▽日本有数のAI研究組織 AI Labとの密接な関わり 機械学習 / 強化学習 / 経済学 / CV / NLPなどあらゆる分野の研究のトップランナーとともにPJに参画し、事業成果や研究成果につなげる取り組みを行っています。 以下に参考記事を記載いたしますので、ご覧いただけますと幸いです。 https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=28134
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    話を聞きに行くステップ

    1. 応募する「話を聞きに行きたい」から応募
    2. 会社からの返信を待つ
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    4. 話を聞きに行く
    募集の特徴
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    会社情報

    1998/03に設立

    5,000人のメンバー

    • 海外進出している/

    東京都渋谷区渋谷2丁目24番12号 渋谷スクランブルスクエア22F