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MachineLearning
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on 2018/08/24 6,797 views

AI技術を取り入れたプロダクトの開発を支援する機械学習エンジニアを募集!

株式会社ビービット

株式会社ビービットのメンバー もっと見る

  • 西岡 賢一郎
    取締役 CTO

  • Tomomi Ozawa
    その他

なにをやっているのか

  • UXチームクラウド「USERGRAM(ユーザグラム)」
  • 「ユーザ行動観察調査」などの科学的な手法を用いてユーザの体験設計を行っています

【ビービットの事業内容】
■UXデザインコンサルティング
ユーザリサーチ・カスタマージャーニー可視化・ウェブサイト/スマホアプリ成果改 善・デジタルサービス開発企画支援・ユーザロイヤルティ向上

■UXグロースハック支援サービス
USERGRAM(ユーザグラム)・UXグロースハック実践支援プログラム・並走型運用支援

ユーザ中心主義のもと、上記のサービスを通じ、デジタル化社会における「あるべきマーケティング活動」の実現を支援しています。

なぜやるのか

  • 例えば中国の都心部では、Mobikeやofoといったレンタル自転車が、単なる一企業によるサービスをこえて、社会のインフラになっています
  • コトラーも企業のデジタルトランスフォーメションの必要性を説いています

AIやIoTといったさまざまなデジタルテクノロジーが社会・経済・生活を大きく変えようとしている現代は、「デジタルがすべてを包み込む」デジタルオーバーラッピング時代といえます。その進化は加速の一途をたどり、とどまることを知りません。

そのような環境下において、企業は自らをデジタル時代にあわせてリデザインしていく必要に迫られています(デジタルトランスフォーメション)。

すべての行動は何らかの形でデータ化され、物理制約を越えたオンラインの競争原理の中で利活用されていくことでしょう。

オンラインとオフラインを別物として考えた上でそれらをつなげようとするO2O(Online to Offline)の考え方はすでに陳腐化し、デジタルとリアルを一つのプラットフォームとして捉えるOMO(Online Merges Offline)の時代に移行しつつあるとビービットは考えています。

テクノロジーによる拡張性は人々の利便性を増加させ、体験価値を向上させます。すなわち、OMOの考え方においては、すべてのビジネスはプロダクト(製品=モノ)ベースからエクスペリエンス(体験=コト)ベースへ転換していき、より社会インフラに近づいていくことになります。

つまり企業は「自社の製品・サービス・プロモーション」を「デジタル/リアルの区別なくユーザの生活に溶け込む体験」として再定義する必要があり、私たちはその「エクスペリエンスデザイン」をサポートすることで、企業・消費者の双方にとって「より良い社会」を実現していきたいと考えています。

どうやっているのか

  • ホワイトボードが社内のいたるところに置かれ、部門を越えて常に活発な議論が行われる文化が浸透しています
  • 積極的に思考をアウトプットし、必要に応じて図示することで、認識を共有しようとするのもビービット社員の特徴です

創業以来こだわってきたユーザ中心アプローチを活かし、OMO時代のエクスペリエンスデザインに取り組みます。

「UX(User eXperience)の可視化→コンセプトの見直し→体験シナリオ・ジャーニーの改善→ビジネスインパクトの創出」 という方法論で、企業の取り組みを体験軸で再設計し、成果につなげていきます。

また、上記のようなUX中心業務を企業全体で継続性を持った活動として実現とするための支援も行っています。

こんなことやります

ビービットの機械学習エンジニアのミッションには、基礎統計及び機械学習モデルの構築、構築したモデルを大規模データに現実的な時間内で実装・処理するための仕組みづくりなどがあります。そして、これらの仕組みを自社プロダクトで実現するために、高度な統計知識と高いプログラミングスキルが求められますが、データサイエンスとソフトウェアエンジニアリングを同時に活かすことができるやりがいのある仕事です。

機械学習などのデータ解析手法を活用することでプロダクトを発展させ、ビジネスを加速させていきます!

具体的な業務は以下の通りです。

・自社プロダクトで収集したデータに適用可能な解析手法のリサーチと構築
・大規模データソースの前処理
・データの傾向や特徴を把握するための基礎分析及びデータの可視化
・データ分析をするに適したデータセットとデータ表現方法の選択
・データ分析の目的及びデータセットに応じた特徴量エンジニアリングの実行
・データ集計の仕組み及び機械学習モデルの構築
・データ分析及び機械学習に関連するアプリケーションの機能提案
・構築したデータ集計の仕組みや機械学習モデルの自社プロダクトへの実装
・データ分析のモデル評価と精度向上のためのチューニング
・(必要に応じて)データ分析モデルのトレーニングおよび再トレーニング
・既存のMLライブラリ及びフレームワークの拡張
・データサイエンスやAIに関する最新の情報のキャッチアップ

◆必須スキル
・機械学習エンジニアまたは同等の役割の経験・実績
・データ構造、データモデリング、ソフトウェアアーキテクチャへの理解
・大学レベルの数学、確率、統計、アルゴリズムに関する知識
・Python、SQLで堅牢なコードを作成する知識
・機械学習コードを既存のパブリッククラウド(AWS,GCPなど)アプリケーションに統合する知識
・機械学習フレームワーク、ツールおよびライブラリに関する知識(scipy, scikit-learnなど)
・Dockerを用いたコンテナ技術を用いた開発
・コンピューターサイエンス、数学、統計、または同様の分野における高等教育または継続教育

◆歓迎スキル
・HadoopやSparkを用いた大規模分散処理の経験
・AthenaやBigQueryを用いたデータ集計経験やテーブルやパーティションなどのデータベース設計経験
・AWS GlueやCLOUD DATAFLOWなどのETL開発経験
・Kubernetesを用いたコンテナオーケストレーションシステムの経験
・CassandraやDynamoDBなどのNoSQLサーバの使用経験
・Apache KafkaやAmazon Kinesisなどの分散メッセージングシステムを用いたデータ処理経験
・語学能力
 - 日常生活レベルの日本語力(聴解および読解)
 - ビジネスレベルの英語力(会話および文章力)※チーム内のコミュニケーションは英語がメインです

◆求める人物像
・チームで働くことが好きな方
・データを活用してビジネス変革を起こしたい方
・短期的なKPI達成のためではなく、長期的な視点で顧客のための解析ができる方
・感覚的な部分を数値化していきたい方
・・卓越した分析および問題解決スキルをお持ちの方

【世の中にあふれ続けるデータから、質的・量的に意思決定できる解析結果をだす】が我々のキーコンセプトです。
データから見える事実をもとに「ユーザ中心」の世界を一緒に実現しませんか?
ご応募お待ちしています!!

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会社情報
株式会社ビービット
  • 2000/03 に設立
  • 125人のメンバー
  • 1億円以上の資金を調達済み /
    海外進出している /
  • 東京都千代田区大手町二丁目2番1号 新大手町ビル 10F
  • AI技術を取り入れたプロダクトの開発を支援する機械学習エンジニアを募集!
    株式会社ビービット