リクルートライフスタイルでは、旅行（じゃらん）、飲食（ホットペッパー グルメ）、美容（ホットペッパー ビューティー）等、日常の様々なシーンでカスタマーの行動を支援するサービスを運営し、 皆さんの「もっとこうなったらいいな」という想いを、サービスとしてカタチにすることで、新しい価値を生み出しています。

データマイニングエンジニアは、ビッグデータアーキテクトで作られたサービス（プロダクト）に関するさまざまなデータを、 現状の課題を解決するために分析します。サービスの責任者であるプロデューサーやCRMやWebマーケの担当者と話しながら、施策に落としこみ、仕組みを作ることで橋渡しをする役割を担います。

「この部分のコンバージョンを上げたい」「並び順を変えることで売上を増やしたい」など課題はサービスによって変わってきます。 課題に対しての分析も、その都度のアドホックな分析の場合もあれば、機械学習の仕組みを考え、プログラミングし実装する場合など、さまざまです。

分析においては、まず何を分析すべきか（課題）を決め、どのように解くかを計算問題として落とし込みます。そして、計算問題をどう解くかを考え、実際に結果としてアウトプットするという流れです。

統計や機械学習の専門の部署なので、計算問題として落としこむ際に、学術論文を調査して、分析手法を検討することもあります。 ときには計算時間が膨大になることを解消するために、例えば並列計算などの実装の方法を考えプログラミングを行うこともあります。

その全てを担当するのが、今回募集するデータマイニングエンジニアです。

こばやし　げん

1979年生まれ。 大学ではデータ分析や人工知能の研究を行う。在学中にデータ分析ソフトウェア会社の起業し譲渡。 その後、生命保険・損害保険会社でデータ分析、コンサルティング会社を経て2012年8月にリクルートに入社。 その後はリクルートライフスタイルが展開する主要サービスに対する、データ分析業務全般に関わる。

分析のゴールは、分析のアウトプットにより各種KPIを向上させ、サービス規模・売上を上げることです。サービス規模を拡大することが、より多くの『もっとこうなったらいいな』を実現することに繋がります。

エンジニアリングにしろ、統計学や機械学習にしろ、ツールはあくまで手段でしかありません。そのため、目的である事業拡大のために、「事業視点を持っている人」を求めていますね。

ただ、手段もたくさん持っている人だと嬉しいですね。 よく言う例えだと、「トンカチしか持っていない人には全ての問題がクギに見える」というものがあります。

分析もこれに近いものがあり、課題や状況に合わせて適切な手段を選択して、目的を達成していって欲しいですね。

Web事業会社でデータ分析をやっていた人や、金融系の会社でモデリングの経験があるような人はデータマイニングエンジニアに向いていると思います。

リクルートライフスタイルの面白さは、分析のフィードバックが早いことと、責任範囲が広くあらゆる分野に挑戦できることの2点だと思っています。

ひとつ目のフィードバックが早いということをご説明するために、僕の経歴も少し紹介しますね。

僕は学生時代にデータ分析ソフトウェアの会社を立ち上げし事業譲渡しました。その後、生命保険・損害保険会社でデータ分析し、コンサルティング会社を経て リクルートライフスタイルに入社しました。

生命保険の会社のときには、マーケティングの分析や法人営業の生産性分析などをやりました。行動履歴や営業データ、経費の利用データなどから、 営業の生産性を可視化し営業戦略を構築するというものでした。また、損害保険の時は数年先にわたる事故率の予測などを行っていました。

これらと比較すると、リクルートライフスタイルの分析では、施策を行うまでのスピードも早く、またユーザーの反応からすぐに分析の結果が分かります。

また、新しいサービスをどんどんリリースするので、分析してアウトプットに基づき施策を実施すれば目に見えて結果が出る場合も多いです。

ふたつ目の責任範囲についても詳しくご説明します。

大きな企業で多い話かもしれませんが、事業は事業部、システムはシステム部。そして、分析はシステム部にくっついて分析だけを行うという、縦割りのケースが多いと思います。

リクルートライフスタイルは少し変わっていて、分析のグループは、事業にくっついています。

よって、サービスの責任者のプロデューサーと密に情報交換を行うことができ、 事業の目線で、どの課題を分析する必要があるかを決めるところから携わることが出来るのが特徴的です。

また、サービスの数も多いため、いろいろなサービスの課題特定・分析を実施することができ、どこかの事業領域に特化することなく、幅広く取り組むことが出来ます。

上記の2つはデータ分析をやる人にとっては、非常に魅力的だと思いますし、その点を面白そうだと思っていただける方に来てほしいなと思っています。

データマイニングエンジニアは、ビッグデータアーキテクトで作られたサービス（プロダクト）に関するデータを、 プロデューサーと情報交換しつつ、課題を特定し、課題解決のために分析を行い、アウトプットによって事業を成長させていく仕事です。

例えば、『じゃらんnet』などのサービスを閲覧してくれたユーザーに対して、おすすめ情報をレコメンドする際、閲覧履歴などの行動データに基づいてパーソナライズしたものを表示するための分析などを行います。

どこかのシステム会社が作ったものをただ導入するのではなく、オープンソースを独自でカスタマイズし、サービスに合った形でレコメンド機能を構築します。

リクルートライフスタイルのサービスは規模が大きいので、たった1％のコンバージョンの改善などが、数億の売上拡大につながるということが多々あります。 そのためシステムやソフトに対しても、結果を出すために必要であらば会社が積極的に投資をしてくれる風土があります。

ある時、分析の計算のスピード向上させるために、数百万円する高いスペックのコンピューターを導入したいという依頼を役員に出しました。 そうすると、次に会ったタイミングで、「あのコンピューターの件ってどうなりました？」と尋ねたら、「もう発注しときましたよ」というスピードで意思決定が行われたことがありました。本当にシステム投資にはかなり理解があると思っています。

あと、申請が通れば副業もOKの会社なので、働きつつ、研究員として研究をしているデータサイエンティストもいたりと、働きやすさはかなりありますね。

下記htmlに当てはまるような方はお気軽にお話を聞きに来てほしいです。笑
一緒に働けることをたのしみにしています！