企業名 |
株式会社カカクコム |
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雇用形態 |
正社員 |
試用期間 |
3カ月 ※試用期間中の雇用形態および処遇の変更はありません。 |
業務内容 |
【業務内容】 機械学習案件の実現のため、機械学習のプロダクトマネジメントを担当していただきます。 機械学習の社会実装において、プロダクトマネジメントは大変重要な役割を担います。何を解決するか定めないままモデルを開発に入ってしまったり、本当に解決すべきものが解決できないまま進行してしまったり、そもそもの課題を読み違えていたことがリリース後に判明したりして頓挫してしまう機械学習案件が数多く存在し、プロダクトマネジメントの失敗が機械学習案件の失敗に直結するケースが多く散見されます。 機械学習を用いてサービス上の何をどこまで解決するか、作られたモデルが本当に解決につながっているのか、そのモデルが学習可能であり継続的に学習し提供し続けられるようにできるのか等、機械学習プロダクトの意思決定に責任を持ち、業務を進めていただける方を募集します。 具体的には、下記の解決を想定しています。 ・機械学習案件のサービス要件の定義 ・案件のビジネス・サービス的な性質や性能許容を踏まえた、モデル要件(モデル性能、システム、KPIの目標値)の打ち出し ・PoC・実地試験(ABテスト)・リリースなど、各検証段階での成功要件の定義と検証デザイン・定性/定量効果測定整備 ・機械学習モデルに学習させるためのデータセットの調達(使えそうなサービス上のデータを探索、ない場合はオペレーション構築やマニュアル整備など) 【既存システムの技術要素/キーワード】 ・Google Cloud Platform(BigQuery、Vertex AI、Cloud Composer) ・BIツール(Tableau、Looker) ・アクセス解析ツール(AdobeAnalytics) ・業務ツール(GitHub, Teams、Confluence、Asana、Miro) 【独り立ちまでのイメージ】 オンボーディングが会社レベル、本部レベルとチームレベルで整えられており、業務に必要なツールのアカウントの発行や基本的な業務知識のインプットを入社から数日の間に行います。 機械学習プロダクトマネージャーの場合、サービスについての理解も重要になりますが、サービスの方針説明、および、月次のサービス報告については録画を用意しておりますので、こちらでキャッチアップしていただきサービスへの理解を進めていただきます。また、各推進領域を担当しているPMやディレクターと協調して案件を進めていくことになりますので、その方からキャッチアップしていただき進めていただく形になります。 【想定されるキャリアパス】 当初は同ポジション内で機械学習施策の推進を担っていただきますが、その後、施策そのものの立案/提案、既存モデルを用いた新たな転用先の提案なども担当いただき、機械学習案件の立ち上げ/推進のエキスパートを目指すことができます。 【仕事の面白み】 ▼社会的なインパクトが大きい業務であること 約9,600万MAU(※1) のユーザーが利用しているサービスに携わるため、仕事のインパクトが大きく、多くのユーザに価値を届ける仕事に携わることができます。 ※1 2023年3月現在。PC、スマートフォンブラウザ/アプリ等で同じユーザが閲覧している場合には重複カウントとなります。 ▼多様な適用領域が存在していること 食べログは単なる検索サービスではなく、ネット予約サイトでもあり、口コミサイトでもあります。さらに、近年コロナ禍で利用されるようになった食品EC,テイクアウトデリバリー, 飲食店DX事業を新規事業として立ち上げてまいりました。これらのサービス群に対して機械学習という立ち位置から関わる横軸組織であるため、様々なサービスと関わることができ、適用先が豊富です。 ▼データが利用可能であること 機械学習を推進する組織によくあるケースとして、データはあるが利用できないという状況があります。我々のチームはデータ基盤を導入し、担当者を置いて、ニーズが高い領域から順にETLパイプライン実装、および、データ追加を継続的に行っております。また同じチーム内に存在しているため、データ追加対応を優先的に進めることできます。 ▼事業部内の組織であること 事業部内の組織になるため、事業部のサービス/ビジネスに直接貢献できます。 ▼裁量が大きいこと 事業の規模に対して組織の規模が小さく、拡大中の組織であるため、出来ることの幅が大きいです、メンバーシップを発揮したい人には魅力的な職場であると考えております。 ▼発表経験を積めること 社内にて発表する機会が大小用意されており、発表経験を積むことができます。 ▼在宅勤務でも働きやすい環境であること 現在は在宅勤務での働き方が主流となっております。緊急事態宣言が発出されていなければ出社も可能です。 コロナ禍を期に在宅勤務で働くための環境が整備されており、在宅勤務環境下でもコミュニケーションがとりやすい環境になっております。例えば、コラボレーションツールとしてMiro/Asana/Teamsを採用しています。 ▼その他 食べ歩きを趣味にしている人が多いため、美味しいお店に詳しくなれます。 【業務変更の可能性】なし |
応募条件 |
【必須条件】 下記いずれかのご経歴をお持ちの方 ・プロジェクトマネジメント/プロダクトマネジメント関連職種での実務経験 ・データサイエンティスト/機械学習エンジニア/データアナリストとしての経験/スキルがある方 【歓迎条件】 ・コンピューターサイエンス/データサイエンスの知識、あるいは、学位を有していること ・データ/AIを用いたプロジェクトの推進経験 ・様々なステークホルダーと合意形成できる優れたコミュニケーション能力 ・KPI目標の達成に顕著に貢献した経験 【求める人物像】 ・自律的に推進することができる方 ・実現のために専門性に依らずあらゆる手段を講じてくれる方 ・ユーザ目線をもってサービスの改善に尽力できる方 |
勤務地 |
東京都 渋谷区宇田川町 最寄駅: 各線 渋谷駅から徒歩5分 ※エンジニアとして就業する社員の多くは在宅勤務を行っています。 ※在宅と出社の両方を活用したハイブリッド型のスタイルを会社としても推奨しています。 【勤務地変更の可能性】なし |
給与・報酬 |
想定年収661万円~1000万円 想定月収34.9万円~ 特記事項: 賃金:月給制 ※詳細は面談時にお伝えいたします 賞与あり 年2回(6月・12月) |
就業時間 |
休憩時間: 就業時間中に1時間 コアタイム: 10:00~15:00 特記事項: フレックスタイム制 フレックスタイム勤務(標準労働時間は1日8時間) ※業務の都合上、時間外労働が発生することがあります ※ご経験に応じ、管理監督者および裁量労働(残業手当支給無)での採用となる可能性がございます。 ※チームの状況や自分の仕事のペースに応じて、出勤・退勤時間を柔軟に変更することができます。 (詳細は面談時にお伝えいたします ) |
休暇・休日 |
完全週休2⽇制 所定休⽇︓⼟・⽇・祝⽇、年末年始(12/29〜1/3) 休暇︓夏季休暇3⽇、特別夏季休暇2⽇、有給休暇、慶弔休暇、産前産後休暇、育児休暇(最⼤で⼦供が3歳になる年の年度末まで取得可能)、⼦供の看護休暇(年間10⽇とし、内5⽇は有給休暇 ⼦が複数いる場合は年間20⽇とし、内10⽇は有給休暇)、看護休暇、ボランティア休暇 ※有給休暇︓⼊社⽉に応じて最⼤10⽇付与 |
待遇・福利厚生 |
厚生年金保険,健康保険,労災保険,雇用保険 交通費: 通勤費支給(実費支給 ※上限55,000円) 諸手当: 残業手当(1分単位で全額支給)、家族手当(支給条件有)、在宅勤務環境手当 特記事項: カカクコムが創業来⼤切にしてきた「働く楽しさ」に加えて、「働きやすさ」を併せて実感できる会社を⽬指しています。 今後も、利⽤状況を加味しながら、従業員の声を反映した積極的な制度の⾒直しを⾏っていきます。 【福利厚生】 ・確定拠出年金制度 ・団体生命保険 ・従業員持株会 ・社内部活動補助 ・無料人間ドック(定期健康診断) ・EAPカウンセリングプログラム ・慶弔見舞金 ・育児短時間勤務(最大12年間、子供が小学校を卒業するまで取得可能。コアレスフレックスタイム制の選択可) ・⾃⼰学習⽀援制度あり 【エンジニア向け支援】 ・勉強会の実施 価格.comを含む会社全体での勉強会が3ヶ月に1回開催されます。 食べログエンジニア全体向けの勉強会は平均月1回のペースで開催しています。 また、食べログの各エンジニアチーム内での勉強会も不定期で開催されています。 ・技術書籍の購入 会社の資産となりますが、技術書は予算の範囲内で自由に購入可能です。長期の貸出もOKです。毎月多くのエンジニアが技術書を購入しています。 ・セミナー参加 就業時間内での参加が可能です。有料セミナーに参加する場合は事前に相談の上、会社が費用を負担します。 ・社内外イベントの運営支援 会場の提供や協賛等の支援を行います。食べログは毎年開催されるRubyKaigiのスポンサーを務めています。 契約期間:無期 【受動喫煙防止情報】 屋内受動喫煙対策: あり 対策: 喫煙室あり 特記事項: 喫煙専用室設置 |
こだわり条件 |
フレックスタイム制 週休2日制 土日祝日休み 交通費支給 社会保険完備 家族手当 育児支援制度 その他特別制度あり 女性が活躍 即日スタート 経験者優遇 在宅勤務 駅から徒歩5分以内 10時以降出社OK その他、営業・事務 など
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