【 国内最大級のアプリ情報サービス『Appliv』を展開 】 当社が手掛ける『Appliv』は、月間600万ユーザーが利用する国内最大級のアプリ紹介メディアサービスです。Applivではナイルが誇るSEOとUXの知見と技術を活かしてユーザーを安定的に獲得することに成功しており、ユーザー目線でアプリを見つけやすくするためにAppliv独自のランキングアルゴリズムや検索システムなど、数多くの便利な機能が実装されています。

【 新しきを生み出し、世に残す 】 2007年の創業以来、当社はインターネット領域を中心にビジネスを行ってきました。デジタルマーケティングコンサルティング事業は2010年から開始し急成長を遂げ、2012年に開始したスマートフォンメディア事業もアプリ発見サービス「Appliv」を中心に大きな成長を続けています。 やもすると、様々な事業を展開していく企業であるように見えるかもしれませんが、当社の一連の事業展開の根底には一貫した考え方があります。 それは、世の中に残っていくものを作ろうという気持ち。当社ミッションである「新しきを生み出し、世に残す」という言葉を体現する事業だけをやるという意志です。 デジタルマーケティングコンサルティング事業においては、ずっと残り続けるコンサルティングとは何かを考え、それを「顧客の先にいるユーザーの情報体験までをより良いものにするサービスである」と定義づけました。 スマートフォンメディア事業においては、Applivを中心に「今後十数年間のインターネット端末の主役となるスマートフォンの可能性を、アプリで拓く」というテーマで事業を展開しています。 今後新たに展開していく事業も、「儲かるからやる」「トレンドだからやる」という発想ではなく、常に「それはナイルがやるべき事業なのか」を問い続け、世の中に残っていくであろう本質的な事業のみを行っていきます。

【 ダイバーシティ溢れるメンバー 】 Applivは取締役である高階、土居を中心に総勢40名ほどのメンバーで運営が行われています。メンバーには製造業ベンチャーの元工場長、e-Sportsの元プロゲーマー、月間数百万円近く稼いでいた元アフィリエイターなど、学歴・職歴に関わらず個性的なバックグラウンドを持つメンバーが多数集まっています。 エンジニアリング、デザイン、マーケティング、オペレーションと異なる分野で強みをそれぞれ伸ばしつつ、ナイルの強みとするSEOとUXに対する理解や、お互いの意見を尊重する文化を大切にしながら日々サービスの改善に励んでいます。

『Appliv』のアルゴリズム担当として、アプリランキング機能・広告配信ロジック・ユーザー評点機能・サイト内検索機能のコアとなるモデル（数式）の設計と検証を行っていただきます。 【Applivのアルゴリズム】 Applivはランキング形式でスマホアプリを紹介するメディアサービスと、そのメディアに対して広告配信を行うAppliv Adという広告配信サービスを自社で開発しています。その中で「どのカテゴリでどんなアプリを優先的に紹介するのか」や、「どのような広告を表示するのか」等、情報の配信ロジックは全て自社内で企画設計実装を行っています。これらの配信ロジックはサイトのコア機能として半年〜1年スパンでプロジェクトが組まれて、複数人が関わりながら改善が重ねられています。 社会的には各種メディアで機械学習やディープラーニングを用いたアルゴリズムの紹介が多彩にされていますが、実際のビジネスの現場でその力をフル活用する機会はまだまだ多くありません。Applivではそのようなトレンドワードを追うのではなく、あくまでオーソドックスな知識・技術に目を向けて、自分たちのビジネスの実態に即したアルゴリズムの開発を行っています。 【主な業務内容】 ・配信ロジックの課題分析（*手法は問わない） ・データの整形 ・最適なモデルの要件定義（*可能であれば実装） ・アルゴリズム検証方法の立案と実証 【Applivが保持するデータ】 ・月間600万ユーザーの行動データ ・ユーザーによるレビュー投稿データ ・Applivの公式ライターによる評価 ・App Store/Google Playのクロール情報 ・アプリ分析プラットフォーム「App Ape」のデータ （* 2017年4月より業務提携中） http://thebridge.jp/2017/04/nyle-fuller-partnership-appliv-appape-integration 【必須スキル】 ・大学数学（線形代数・統計・確立）の基礎知識 ・Excel, SPSS, Stata, R, Python等を利用したデータ分析の経験 ・標準的なITリテラシー（ツールやPC操作） ・円滑なビジネスコミュニケーションスキル 【歓迎スキル】 ・何かしらの言語での実装経験（R, Python, C, go 他） ・二分木, バブルソート等のアルゴリズムに関する知見 ・多変量解析の経験 ・MCMC, ベイズ統計, 状態空間モデル等の統計学知識 ・SVM, ランダムフォレスト, K-means等の機械学習知識 ・IT関連サービスの運営経験