■データサイエンティストの担当領域について リブセンスの開発チームはプロダクトごとに編成されており、ソフトウェアエンジニアは各開発チームに所属しています。 データサイエンティストは全てのプロダクトをまたぐかたちで設けられた横断組織に所属し、機械学習や統計モデリング、データ分析を活用して事業課題を解決することを目指します。 各プロダクトの開発ロードマップに含まれている機械学習を用いたプロジェクトのうち、主に企画・問題設定からPoCまでを担当します。 ■本ポジションに関して この求人で募集しているデータサイエンティストは、機械学習や統計モデリング、データ分析を活用して事業課題を解決する業務を行います。 事業課題とサービス設計に合わせた問題設定を作成し、PoCを通じて実サービスで有効な機械学習活用方法を確立します。 データ分析を通じて、機械学習の実利用における問題を発見し解決していきます。 単に高精度なモデルやアルゴリズムを作るのではなく、事業部と密に連携をとって、よりよいサービスを作っていく業務です。 リブセンスにおけるデータサイエンティストの魅力としては、データ活用に関する自分のアイディアを実際に運用されているプロダクトで活かしやすい環境があげられます。 ・データに基づいた意思決定をする文化がありデータ活用への理解がある ・データ分析基盤によって分析しやすい形でデータが一元管理されている ・機械学習基盤によってプロダクトでの検証が行いやすい 提案活動やPoCばかりでアイディアや技術を活かしきれていない人にとっては魅力的な仕事です。 例えば、マーケティングに強みのあるメンバーがマーケティング施策を行ったケースもあれば、統計モデリングや機械学習アルゴリズムに強みのあるメンバーが独自に作成したモデルをプロダクトで使っているケースもあります。 活動内容についてはブログでも発信していますので御覧ください。 ・ https://analytics.livesense.co.jp/ また、機械学習プロジェクトや業務内容については、 こちらのブログ記事も御覧ください。 ・ https://analytics.livesense.co.jp/entry/2020/01/09/142626 ■具体的な仕事内容 企画・問題設定からPoCまでを担当し、分析や検証が主な業務です。 ・事業課題の機械学習問題への落とし込み、機械学習活用方法の設計 ・データ抽出、前処理、モデル・アルゴリズム実装、精度検証 ・A/Bテストを設計し、実サービスで効果検証 ・データや機械学習処理に関わる運用時の問題対応 扱う問題はメルマガや検索、アド出稿など多岐にわたります。 利用技術はレコメンデーション、予測、統計モデリング、統計的検定などが中心です。 ■働く環境や開発文化について リブセンス全体のエンジニアが働く環境や開発文化については特設ページをご一読ください。 https://recruit.livesense.co.jp/lp/engineer/overview ■一緒に働くメンバー メンバーの出身企業としては、データ分析系のコンサルティングやメーカーの研究所など多様で、年齢も20代の新卒入社メンバーから40代まで幅広く分布しています。個性的で学習意欲の高いメンバーが多いので、周囲から刺激を受けながら仕事が出来る環境です。 KDD,WWW,RecSysなどトップカンファレンスの論文輪読会を月1で開催しており最新の技術動向をキャッチアップできる環境です。 ■職場の雰囲気 自由な意見交換・議論が可能なオープンな雰囲気の職場です。 普段の連絡手段にはチャットを使っており、事業部とのコミュニケーションもスムーズです。 よりよいサービスを作るためなら、新しい試みにもチャレンジしやすい環境です。 ■求める人物像 ・自ら問題を見つけ、優先順位をつけながら、課題解決できるかた ・データに基づいてPDCAを回せる、論理的思考力を備えたかた ・組織ミッションをふまえた上でチームメンバーを巻き込み、自ら行動できるかた ・コーポレートビジョンの「あたり前を発明しよう」に共感し、創造力ゆたかに事業に携われるかた ■必要な経験・スキル ・SQLによるデータ抽出・加工・分析の知識・経験 ・RやPython等の言語を利用したデータ分析の実務経験 ・機械学習プロジェクトにおける企画・問題設定、モデル構築、検証の実務経験 ■歓迎する経験・スキル ・機械学習プロジェクトの企画・マネジメント経験 ・Webマーケティングの知識・経験 ・因果推論や統計モデリングの知識・経験