IT･Web業界で生きるあなたのキャリアを共に創る

【仕事内容】
クライアントのWebサイトの価値向上に向けて、アクセス解析の観点から、課題の抽出と改善策の提案を行います。当社は「Googleアナリティクス認定パートナー」をはじめとするさまざまなGoogle社認定資格を取得しており、その導入実績も豊富です。Webサイトにおけるデータ解析の専門家として、効果的なサイト作りを裏側から支えていきます。先輩社員は未経験からスタートしている人が多く、慣れるまではしっかりサポートしてもらえますので未経験者でも安心して働けます。

▼主な業務内容
・アクセス解析ツールの導入
・収集データの分析
・分析結果を元にした課題の抽出と改善策の立案
・解析レポートの作成、提出
・Web広告やSNS広告の運用、改善策の立案

【部署】
ソリューション事業部

【募集要項】
1990年創業、ナショナルクライアントや大手企業から多くの引き合いをいただいている中、更なる事業成長・組織拡大を目指しています。

【募集部門】
データ･AIソリューション本部 データソリューション統括部

【組織について】
転職支援サービス「doda」「dodaX」および全社におけるプロダクト・マーケティングでのデータ活用を担う組織で、「doda」「dodaX」を利用する転職希望者の転職活動体験の改善・マッチングの最大化のためにデータサイエンスや機械学習などのテクノロジー活用を推進する部門です。
ユーザーの様々なデータを基にしたデータプラットフォーム用いて、各種分析から戦略立案・施策検討・モデリング・システム開発までを行います。

【職務責任】
「doda」は会員登録数約934万人（2024年12月末時点）となる国内最大級の転職サービスです。日々膨大な量のオンラインおよびオフラインのデータが生み出されており、蓄積されたデータの価値を適切に判断し、どのように事業を創造・変革・成長出来るかが、重要テーマの一つになっています。

こちらの組織では、サービス企画や事業運営を担当するビジネスメンバー、データインフラ、統計解析や機械学習を用いてモデル開発・実装を行うデータサイエンティスト・エンジニアと異なる強みを持ったメンバーが集まっています。
データをもとに、マーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などの総合的な観点から事業を見つめることが求められています。

本ポジションは、全社的なデータ・AIの活用方針や利用環境を整備し、データ・AI戦略の推進力を高めることを目指すため、データサイエンティスト・データエンジニアの牽引や組織運営をお任せします。

【担当業務】
データビジネス領域の部長職候補として、組織の戦略策定～実行から組織運営をお任せします。
・組織の方針・戦略策定、実行
・経営陣や他部門（プロダクト・開発部門・企画部門・営業部門・管理部門の事業部長）との折衝
・データサイエンス組織・開発組織のマネジメント
・データサイエンティスト、アナリスト、データエンジニアのメンバー採用・育成
・プロジェクトマネジメント、リソース最適化、予算管理
・ガバナンス構築
・全社のデータ・AI活用の方針策定、環境整備、サービス開発・支援
・今後のデータビジネス領域の施策の計画と実行

【期待／お任せしたい役割】
会社全体でデータの活用戦略を進めており、今回データ部門を集約し本部を設立したため、その実現を強くリードいただきたいです。

【募集背景】
新設部門にて、全社のデータ・AI領域の戦略策定や組織運営が課題となっています。その中で部長職として、先端技術の導入や組織をリードいただける方を募集しています。

【ポジションの特徴・魅力】
・経営方針として、デジタル・データ戦略を重点としているため、データ・AIの活用や技術導入など様々なことに取り組んでいただける環境です。
・事業部へ提言し、新たな施策の推進や、実現したいことを現場起点で形にしていけます。
・サービスの課題解決に対しての手段として技術的な制約はないため、いろいろとチャレンジできる環境です。
・データサイエンス部と開発部門が一緒になった組織のため、機械学習や分析からそれをどうサービスに実現するかまで考えながら戦略を検討いただけます。

【組織構成】
データソリューション統括部は50名程度の組織で、EM1名、GM1名、MGR3名の管理職でマネジメントしています。ご経験や管轄に応じて、統括内の複数の部門のマネジメントをお任せいたします。
統括ないは、主にデータサイエンティスト、データアナリスト、エンジニア等の役割を持つ社員が所属し、それぞれ強みを発揮いただきながら活動頂いております。新卒・中途入社の方が在籍しており、20代半ば～40代まで幅広く在籍しています。

【働き方】
ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。
・有給休暇の消化は推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。
・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。
・週4～5日リモートワーク、男性育休取得者あり、子どもの送迎など柔軟に勤務時間の調整可 となります。

【ワークスタイル（通勤スタイル）】
ワークスタイルB（リモート勤務／週1～2日出社　※月4日以上～10日以下出社＋リモートワーク手当月3000円支給）

【募集部門について】
想定配属先となるデータ部門は約10名で構成されており、データサイエンティスト／データアナリストとデータエンジニアの専門組織となっています。
今後スピード感を持ってさらなるデータ活用を拡大を目指すにあたり、体制の増強を急いでいます。
TVerが持つさまざまなデータを用いて、新たなコンテンツ制作やビジネス創出につなげることを目指しています。
TVer全社および各部署の指標やKPIの策定に関する定量的な面でのサポートや、TVer広告に出稿いただいている広告主側のデータと連携した詳細な効果測定の実施だけでなく、昨年創立したTVer DATA MARKETING社にて、TVerデータの社外活用など、幅広く取り組んでいます。
サービス規模に対して少数精鋭の状況であるため、ご自身の技術力を向上できる環境であることはもちろん、組織づくりや開発体制の在り方を、主体的に提案・実践できる環境であることが大きな特徴です。

【業務内容】
2015年にスタートした民放公式テレビポータル「TVer」は、累計8,500万DL／月間動画再生数4.96億回の規模にまで成長をしております。
また、当社ではテレビ放送のデータ放送を通じてテレビの視聴データを収集しております。
本ポジションでは民放公式テレビポータル「TVer」やテレビから大量に集まる視聴データを用いて、データサイエンティスト／アナリストとして課題解決の推進をしていただきます。
ビッグデータの分析においてフルマネージドかつスケーラブルなツールとしてGoogle Cloud BigQueryを利用しています。
現時点ではPythonなどでの統計・機械学習よりも、 BigQueryMLが全量に対してローカルで作成したモデルを適用できることなどの利便性から、BigQuery上での「SQLによるデータ分析」を重視しています。
統計分析や機械学習も行いますが、運用コスト・維持コストを鑑みSQLでできることは最大限SQLで、実現できない範囲をPython等による分析として切り分けています。

【ミッション】
・会員情報や閲覧情報、視聴情報などのデータ集計、分析、BI化、インサイト発見、レポートの作成、施策立案など下流工程からビジネスへのサジェストなどの上流工程まで
　- 施策の分析及び KPI 改善の要因特定、分析結果に基づく施策立案
　- 統計やAI・機械学習による分析
・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証
・データを用いた事業構造の可視化、モデル化　など
　- 統計モデリングによるKPI等の予測
　- 自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発
　- 自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発
　- 検索エンジンの改善／パーソナライズの開発
・サービスや業務フローにおけるデータ収集の設計支援

※データ部門の組織主体は現在、株式会社TVer DATA MARKETINGとなっているため、TVerからの兼務出向となります

【勤務地】
株式会社TVer DATA MARKETING
（出向のため、株式会社TVer DATA MARKETINGのオフィスでの勤務となります。）

【働く環境】
・社外勉強会やエンジニア同士の情報交換のためのミーティングあり
・オフィスは虎ノ門WeWork
・オフィス内は、フリーアドレスの全てのデスクにモニターを常設
・現時点では、週1出社推奨のリモートハイブリッド勤務が主体

【募集背景】
ID-POSをベースに複数小売様とメーカー様、双方にとっての顧客行動の理解、またそこから得られる傾向を基にした、リピート獲得施策の設計ニーズが年々高まっております。特にメーカー様にとって単独でオフライン店舗での自社商品購入顧客へのCRMはデータの観点から難しいことでしたが、我々が間に入り推進することで、一定のご評価をいただいております。案件の増加に伴い、一緒に働いていただけるメンバーを募集いたします。
社内の各担当（小売担当営業部門、IT部門など）と連携しながら、各小売流通様のデータ加工・抽出・分析業務ならびにCRM戦略立案支援〜実施策運用のプロジェクトリードを一貫して行っていただきます。

【具体的な業務内容】
・与件の整理およびプロジェクト管理
・与件に合わせた、データ加工・抽出の要件定義
・データ加工・抽出業務のディレクション、コードレビュー
・必要に応じて、エンジニアと連携したシステムへの要求定義、BI構築のディレクション
・データを用いた分析、施策案の考案

【現在採用している技術やツール】
社内共通：Google Workspace、Slack、Notion、freee

【配属先情報】
リテールコンサルティング部7名

【リモート勤務について】
リモート可：原則週3回の出社は必要

【募集部門】
データ・AIソリューション本部 データソリューション統括部 データサイエンス部

【組織概要】
データ・AIソリューション本部は、全社的なAIの活用方針やアプローチの策定、AIを活用したビジネスやサービスの開発・支援を目的として、25年度上期に設立されました。ミッションは「データとAIで顧客の課題を解決し、業務効率化とビジネス価値の最大化を図る」ことです。これまで各サービス・プロダクトごとに定めていたデジタル・データ戦略を、全社的に統一し、データ・AI戦略の推進力を高めることを目指しています。

【職務責任】
当社が運営する「doda」は、会員登録数約934万人（2024年12月末時点）を誇る国内最大級の転職サービスです。日々膨大な量のオンラインおよびオフラインのデータが生み出されており、そのデータを活用して事業を創造・変革・成長させることが重要なテーマとなっています。

本ポジションでは、「データ活用による人と仕事の新たな出会いの創出」をミッションとし、事業における転職支援数を最大化するために、データに基づいた問題発見、課題設定、データ活用企画、モデリング、効果検証を担当していただきます。

具体的には、生成系AIや他のグループと共通する技術に関しての活用や機械学習全般を行っていく部門に所属し、マッチング・レコメンド機能開発、行動予測モデル開発、集客最適化アルゴリズム開発などを行っていただきます。
プロダクト部署や経営企画と連携しながら、データサイエンティストとして事業成長に取り組んでいただきます。

【担当業務例】
▼具体的には下記の様な業務を想定しております。
・生成AIの開発・改善
・LLMを活用した検索キーワードの改善
・LLM活用の評価・レビュー
・職務経歴書の自動生成機能の開発・改善
・レコメンド施策の企画／運用
・プロダクト施策における意思決定の促進
・業務改善の企画／分析
・Python、R、SQLなどを用いた解析やモデル開発（レコメンド、需要予測、最適化、CRM分析など）
・数理統計や機械学習の活用

【技術環境】
・言語：Python、R、SQL、Java／Scala、C／C++／C#など
・DB：Oracle／PostgreSQL／MySQL／Redshift／BigQuery／Azure Databricks
・クラウドサービス：Azure、AWS、Google Cloud
・ソースコード管理：GitHub、GitLab
・プロジェクト管理：Backlog、Loop＋Planner
・課題管理、コミュニケーション：Slack、Teams

【はたらき方】
ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。
・有給休暇の消化は推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です
・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です
・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給、モニターなどの備品貸出のサポートがあります
・エンジニアとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます
・自己研鑽のための、書籍代の支給、学会の出張費用／学会の年会費、クラウド費用支給、新サービスの検証代等の支給のフォロー等を行っています

【ポジションの特徴】
・事業会社ならではの上流工程から経験できます。事業部へ提言し新たな施策を実行するなど、現場起点で形にしていただけます。
・技術的な制約が少なく、様々なチャレンジができる環境です。
・検証からリリースまで3～6か月程度の期間で繰り返して進められるため、多様な経験ができ、ユーザーに届くところまで見届けられます。

【所属組織について】
統計解析や機械学習を用いてモデル開発を行うデータサイエンティスト、データインフラ＆BI化を推進するエンジニア、サービス企画や事業運営を担当するビジネスメンバーなど、異なる強みを持ったメンバーが集まっています。データをもとにマーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などを総合的に判断し、事業を成長させていきます。

【キャリアパス】
・人材育成、組織作りなどマネジメントに興味がある方はマネジメントコースへ、専門性を極めたい方はエキスパートコースへと、それぞれに応じたキャリアパスを用意しています。
・新規事業起案プログラム「Drit」があり、会社のバックアップを受けながら新規事業立ち上げに挑戦することも可能です。

【弊社担当者より】
社内外のデータを活用し、doda事業における転職決定数を最大化するための各種モデル開発や機能開発をお任せします。

【勤務地備考】
・在宅勤務／リモートワーク可（出社頻度は通勤スタイルにより異なります）
・通勤スタイル：ワークスタイルB（リモート勤務／週1～2日出社　※月4日以上～10日以下出社）
※リモートワーク手当：月3000円支給

【主な業務内容】
・法人顧客を中心とした顧客データの分析・集計
・マーケティングチームに提供するデータモデルの実装、メンテナンス
・分析・集計業務の自動化や業務改善など

【期待する役割】
・自ら課題を見極めて、主体的に解決まで取り組むこと
・様々なチームやメンバーを巻き込み、案件を推進すること

【業務内容】
グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。
その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
東京大学医科学研究所様との老化細胞の共同研究のプロジェクトに参加していただきます。
バイオインフォマティクス（ドライ解析）でホットなシングルセル解析の分野において、今もっとも注目されている研究の1つである「老化細胞」の最先端の研究
最新の生成AIの基盤モデル（Foundation Model）や様々な機械学習を応用し、且つデータやAIモデルの本質を深く掘り下げて、老化細胞の遺伝子に関するメカニズムを解き明かす研究

また、AI研究開発室ではビジネスの様々なプロジェクトも行っており、共同研究をやりながらもしくはその後に他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積むことが可能です。

▼フィンテック（Fintech）のプロジェクト
GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます。

▼アドテク（Adtech）のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB（リアルタイム入札）において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP（Demand-Side Platform）の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います。

▼アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます。

▼その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します。

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します。
・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います。

【ポジションの魅力】
生物学の最先端の1つである老化細胞と、最先端のAI技術を駆使する非常にチャレンジングな研究に関わることができ、人類の未知のメカニズム解明に貢献できます
最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます
重要な3つのスキル（課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます。
別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます
グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます
本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます
また、老化細胞の共同研究以外のプロジェクトに関わる場合は以下の魅力があります。
GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります
世界トップクラス規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます
時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます
全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます
アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです

【利用技術】
▼解析手法
シングルセルRNA解析、遺伝子発現解析

＜機械学習＞
Transformer系（大規模言語モデル、シングルセル生成AIモデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習／勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR、Random Forest、ExtraTree、Ada Boost、XGBoost、LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）

＜統計分析＞
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC、ブートストラップ法など）、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

▼開発技術／環境
プログラミング／フレームワーク
R、Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）
クラウド／オンプレ（ミドルウェア）
SHIROKANE
GPUワークステーション
Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど）
AWS（S3、Athena、EMR／Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど）
MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop／HDFS
ConoHa（GPUサーバー）
大規模言語モデル（LLM）関連
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace

【雇用元】
GMOインターネットグループ株式会社

【勤務地】
東京都渋谷区桜丘町26番1号 セルリアンタワー
大阪府大阪市北区大深町3番1号 グランフロント大阪タワーB23階

【業務内容】
グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。
その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。
東京大学医科学研究所様との老化細胞の共同研究のプロジェクトに参加していただきます。
バイオインフォマティクス（ドライ解析）でホットなシングルセル解析の分野において、今もっとも注目されている研究の1つである「老化細胞」の最先端の研究
最新の生成AIの基盤モデル（Foundation Model）や様々な機械学習を応用し、且つデータやAIモデルの本質を深く掘り下げて、老化細胞の遺伝子に関するメカニズムを解き明かす研究

また、AI研究開発室ではビジネスの様々なプロジェクトも行っており、共同研究をやりながらもしくはその後に他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積むことが可能です。

▼フィンテック（Fintech）のプロジェクト
GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます。

▼アドテク（Adtech）のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB（リアルタイム入札）において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP（Demand-Side Platform）の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います。

▼アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます。

▼その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します。

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します。
・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います。

【ポジションの魅力】
生物学の最先端の1つである老化細胞と、最先端のAI技術を駆使する非常にチャレンジングな研究に関わることができ、人類の未知のメカニズム解明に貢献できます
最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます
重要な3つのスキル（課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます。
別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます
グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます
本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます
また、老化細胞の共同研究以外のプロジェクトに関わる場合は以下の魅力があります。
GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります
世界トップクラス規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます
時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます
全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます
アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです

【利用技術】
▼解析手法
シングルセルRNA解析、遺伝子発現解析

＜機械学習＞
Transformer系（大規模言語モデル、シングルセル生成AIモデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習／勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR、Random Forest、ExtraTree、Ada Boost、XGBoost、LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）

＜統計分析＞
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC、ブートストラップ法など）、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

▼開発技術／環境
プログラミング／フレームワーク
R、Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）
クラウド／オンプレ（ミドルウェア）
SHIROKANE
GPUワークステーション
Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど）
AWS（S3、Athena、EMR／Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど）
MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop／HDFS
ConoHa（GPUサーバー）
大規模言語モデル（LLM）関連
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace

【雇用元】
GMOインターネットグループ株式会社

【勤務地】
東京都渋谷区桜丘町26番1号 セルリアンタワー
大阪府大阪市北区大深町3番1号 グランフロント大阪タワーB23階

【業務内容】
グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。

以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。

▼アドテク（Adtech）のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB（リアルタイム入札）において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP（Demand-Side Platform）の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います

▼アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます

▼その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します
・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います

【利用技術】
▼解析手法
＜機械学習＞
Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学／勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR、Random Forest、ExtraTree、Ada Boost、XGBoost、LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）

＜統計分析＞
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC、ブートストラップ法など）、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

▼開発技術／環境
＜プログラミング／フレームワーク＞
・Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
・PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）

＜クラウド／オンプレ（ミドルウェア）＞
・Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど）
・AWS（S3、Athena、EMR／Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど）
・MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop／HDFS
・ConoHa（GPUサーバー）

＜大規模言語モデル（LLM）関連＞
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace

▼開発ツール
Atlassian（Jira、Confluence）、Trello
VS Code、PyCharm、Jupyter
GitHub（Copilot）、
Tableau、Looker Studio、metabase
ChatGPT、Gemini、Claude

▼開発手法
アジャイル開発（scrumベース）

【ポジションの魅力】
GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります
世界トップクラス規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます
時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます
担当するプロジェクトのビジネス領域や、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます
重要な3つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます
別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます
グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます
グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます
全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます
本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます
アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです

【雇用元】
GMOインターネットグループ株式会社

【仕事内容】
（1）クライアントニーズに応じたデータ分析、独自モデルの設計および実装
（2）開発したモデルの精度検証および資料作成、クライアントへの報告
※まずは実務に慣れていただき、最終的にはクライアントへのニーズヒアリング・提案活動やプロジェクト全体のマネジメントを担っていただく想定です

▼業務詳細
1．クライアントニーズに応じたデータ分析、独自モデルの設計および実装
（1）データ整理
（2）データ分析
（3）モデル構築、実装
（4）設計方針の資料作成、クライアント報告
2．開発したモデルの精度検証および資料作成、クライアントへの報告
（1）精度検証方針設計、検証
（2）資料作成、クライアント報告
3．その他
クライアントのニーズヒアリング、提案活動、プロジェクトマネジメント

【入社後のキャリアパス想定】
実力次第ではありますが、該当ポジションで経験を積んでいきながら案件規模の大きいプロジェクトをリードしたり、グループマネージャーへとキャリアアップしていけるポジションです。スペシャリスト志向の方に合わせたキャリアパスもあります。
※多様性に富んだ働き方のニーズに合わせ、柔軟で自由なキャリアパスが可能です

【勤務地】
組織パフォーマンスを最大化させるために、ワークプレイスの選択肢を幅広く用意しています。
・オフィス
・在宅勤務（リモート勤務手当：4,000円／月）
・シェアオフィス

▼勤務地に関する備考
業務上必要または当人の事情により大阪へ転勤の可能性あり

【仕事内容】
リクナビ、ゼクシィ・Airレジといったリクルートの各サービスプロダクトにおけるAdobe Analyticsを活用したデータ取得の要件定義、設計、開発、検証業務を通じてユーザー行動データの取得と活用を支える役割を担って頂きます。

▼Adobe Analyticsを用いた計測要件の定義
・各サービスのKPIやUX改善目標に基づいたトラッキング設計
・プロダクトマネージャーやデータアナリストとの要件すり合わせ

▼タグマネジメントツールの実装・管理
JavaScriptによるカスタムイベントの実装

▼実装後の検証・デバッグ
・Adobe Debuggerやネットワークモニタを用いたデータ確認
・実データと仕様の突合による品質担保

▼データフィードやAPIを活用したデータ連携
・BigQueryやBIツール（Tableau等）との連携設計
・データサイエンティストとの協業による分析基盤の整備

▼データガバナンス・運用効率化の推進
・権限管理やレポートスイートの最適化
・管理APIを用いた自動化・運用負荷の軽減

ポジションの魅力
▼社会的インパクトの大きいデータに関われる
リクルートグループの大規模サービス群の裏側で、数百万〜数千万規模のユーザーデータを扱い、社会に影響を与える意思決定を支援できます。
▼技術とビジネスの両面で成長できる
単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。
▼スキルアップ支援
社内勉強会や技術共有文化も活発で、学び続けられる環境です。
▼キャリアの広がり
BI領域、プロダクトグロースエンジニア（データエンジニア）、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動により様々な領域にスキルやキャリアを広げることができます。

【開発環境】
計測・分析基盤：Adobe Analytics、Tags、Adobe Data Feeds／API連携
プログラミング言語：HTML／CSS／JavaScript
データ連携・分析：BigQuery、SQL、Tableau／Looker Studio
その他：GitHub／GitLab（バージョン管理）、Jira／Confluence（タスク・ドキュメント管理）、Slack等

【勤務地】
※就業の場所は、業務上の都合により変更することがある。
※中国・四国エリアにオフィスがないため、当面の間、自宅を就業場所として勤務いただくことを想定しています。

【仕事内容】
リクナビ、ゼクシィ・Airレジといったリクルートの各サービスプロダクトにおけるAdobe Analyticsを活用したデータ取得の要件定義、設計、開発、検証業務を通じてユーザー行動データの取得と活用を支える役割を担って頂きます。

▼Adobe Analyticsを用いた計測要件の定義
・各サービスのKPIやUX改善目標に基づいたトラッキング設計
・プロダクトマネージャーやデータアナリストとの要件すり合わせ

▼タグマネジメントツールの実装・管理
・JavaScriptによるカスタムイベントの実装

▼実装後の検証・デバッグ
・Adobe Debuggerやネットワークモニタを用いたデータ確認
・実データと仕様の突合による品質担保

▼データフィードやAPIを活用したデータ連携
・BigQueryやBIツール（Tableau等）との連携設計
・データサイエンティストとの協業による分析基盤の整備

▼データガバナンス・運用効率化の推進
・権限管理やレポートスイートの最適化
・管理APIを用いた自動化・運用負荷の軽減

【ポジションの魅力】
▼社会的インパクトの大きいデータに関われる
リクルートグループの大規模サービス群の裏側で、数百万〜数千万規模のユーザーデータを扱い、社会に影響を与える意思決定を支援できます。
▼技術とビジネスの両面で成長できる
単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。
▼スキルアップ支援
社内勉強会や技術共有文化も活発で、学び続けられる環境です。
▼キャリアの広がり
BI領域、プロダクトグロースエンジニア（データエンジニア）、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動により様々な領域にスキルやキャリアを広げることができます。

【開発環境】
計測・分析基盤：Adobe Analytics、Tags、Adobe Data Feeds／API連携
プログラミング言語：HTML／CSS／JavaScript
データ連携・分析：BigQuery、SQL、Tableau／Looker Studio
その他：GitHub／GitLab（バージョン管理）、Jira／Confluence（タスク・ドキュメント管理）、Slack等

【勤務地】
※就業の場所は、業務上の都合により変更することがある。
※北海道エリアにオフィスがないため、当面の間、自宅を就業場所として勤務いただくことを想定しています。

【仕事内容】
リクナビ、ゼクシィ・Airレジといったリクルートの各サービスプロダクトにおけるAdobe Analyticsを活用したデータ取得の要件定義、設計、開発、検証業務を通じてユーザー行動データの取得と活用を支える役割を担って頂きます。

▼Adobe Analyticsを用いた計測要件の定義
・各サービスのKPIやUX改善目標に基づいたトラッキング設計
・プロダクトマネージャーやデータアナリストとの要件すり合わせ

▼タグマネジメントツールの実装・管理
JavaScriptによるカスタムイベントの実装

▼実装後の検証・デバッグ
・Adobe Debuggerやネットワークモニタを用いたデータ確認
・実データと仕様の突合による品質担保

▼データフィードやAPIを活用したデータ連携
・BigQueryやBIツール（Tableau等）との連携設計
・データサイエンティストとの協業による分析基盤の整備

▼データガバナンス・運用効率化の推進
・権限管理やレポートスイートの最適化
・管理APIを用いた自動化・運用負荷の軽減

【ポジションの魅力】
▼社会的インパクトの大きいデータに関われる
リクルートグループの大規模サービス群の裏側で、数百万〜数千万規模のユーザーデータを扱い、社会に影響を与える意思決定を支援できます。
▼技術とビジネスの両面で成長できる
単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。
▼スキルアップ支援
社内勉強会や技術共有文化も活発で、学び続けられる環境です。
▼キャリアの広がり
BI領域、プロダクトグロースエンジニア（データエンジニア）、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動により様々な領域にスキルやキャリアを広げることができます。

【開発環境】
計測・分析基盤：Adobe Analytics、Tags、Adobe Data Feeds／API連携
プログラミング言語：HTML／CSS／JavaScript
データ連携・分析：BigQuery、SQL、Tableau／Looker Studio
その他：GitHub／GitLab（バージョン管理）、Jira／Confluence（タスク・ドキュメント管理）、Slack等

【勤務地】
※就業の場所は、業務上の都合により変更することがある。
※東北エリアにオフィスがないため、当面の間、自宅を就業場所として勤務いただくことを想定しています。

【仕事内容】
リクナビ、ゼクシィ・Airレジといったリクルートの各サービスプロダクトにおけるAdobe Analyticsを活用したデータ取得の要件定義、設計、開発、検証業務を通じてユーザー行動データの取得と活用を支える役割を担って頂きます。

▼Adobe Analyticsを用いた計測要件の定義
・各サービスのKPIやUX改善目標に基づいたトラッキング設計
・プロダクトマネージャーやデータアナリストとの要件すり合わせ

▼タグマネジメントツールの実装・管理
JavaScriptによるカスタムイベントの実装

▼実装後の検証・デバッグ
・Adobe Debuggerやネットワークモニタを用いたデータ確認
・実データと仕様の突合による品質担保

▼データフィードやAPIを活用したデータ連携
・BigQueryやBIツール（Tableau等）との連携設計
・データサイエンティストとの協業による分析基盤の整備

▼データガバナンス・運用効率化の推進
・権限管理やレポートスイートの最適化
・管理APIを用いた自動化・運用負荷の軽減

【ポジションの魅力】
▼社会的インパクトの大きいデータに関われる
リクルートグループの大規模サービス群の裏側で、数百万〜数千万規模のユーザーデータを扱い、社会に影響を与える意思決定を支援できます。
▼技術とビジネスの両面で成長できる
単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。
▼スキルアップ支援
社内勉強会や技術共有文化も活発で、学び続けられる環境です。
▼キャリアの広がり
BI領域、プロダクトグロースエンジニア（データエンジニア）、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動により様々な領域にスキルやキャリアを広げることができます。

【開発環境】
計測・分析基盤：Adobe Analytics、Tags、Adobe Data Feeds／API連携
プログラミング言語：HTML／CSS／JavaScript
データ連携・分析：BigQuery、SQL、Tableau／Looker Studio
その他：GitHub／GitLab（バージョン管理）、Jira／Confluence（タスク・ドキュメント管理）、Slack等

【勤務地】
※就業の場所は、業務上の都合により変更することがある。
※東海エリアにオフィスがないため、当面の間、自宅を就業場所として勤務いただくことを想定しています。

【仕事内容】
リクナビ、ゼクシィ・Airレジといったリクルートの各サービスプロダクトにおけるAdobe Analyticsを活用したデータ取得の要件定義、設計、開発、検証業務を通じてユーザー行動データの取得と活用を支える役割を担って頂きます。

▼Adobe Analyticsを用いた計測要件の定義
・各サービスのKPIやUX改善目標に基づいたトラッキング設計
・プロダクトマネージャーやデータアナリストとの要件すり合わせ

▼タグマネジメントツールの実装・管理
JavaScriptによるカスタムイベントの実装

▼実装後の検証・デバッグ
・Adobe Debuggerやネットワークモニタを用いたデータ確認
・実データと仕様の突合による品質担保

▼データフィードやAPIを活用したデータ連携
・BigQueryやBIツール（Tableau等）との連携設計
・データサイエンティストとの協業による分析基盤の整備

▼データガバナンス・運用効率化の推進
・権限管理やレポートスイートの最適化
・管理APIを用いた自動化・運用負荷の軽減

【ポジションの魅力】
▼社会的インパクトの大きいデータに関われる
リクルートグループの大規模サービス群の裏側で、数百万〜数千万規模のユーザーデータを扱い、社会に影響を与える意思決定を支援できます。
▼技術とビジネスの両面で成長できる
単なるデータ処理にとどまらず、課題発見・要件定義・改善提案まで一貫して関われるため、データエンジニアとしてもビジネスパーソンとしてもスキルアップが可能です。
▼スキルアップ支援
社内勉強会や技術共有文化も活発で、学び続けられる環境です。
▼キャリアの広がり
BI領域、プロダクトグロースエンジニア（データエンジニア）、データアナリスト、テクニカルPM、データプランナーなど、兼務や異動により様々な領域にスキルやキャリアを広げることができます。

【開発環境】
計測・分析基盤：Adobe Analytics、Tags、Adobe Data Feeds／API連携
プログラミング言語：HTML／CSS／JavaScript
データ連携・分析：BigQuery、SQL、Tableau／Looker Studio
その他：GitHub／GitLab（バージョン管理）、Jira／Confluence（タスク・ドキュメント管理）、Slack等

【勤務地】
※就業の場所は、業務上の都合により変更することがある。
※北陸甲信越エリアにオフィスがないため、当面の間、自宅を就業場所として勤務いただくことを想定しています。

【仕事概要】
OLTAは「あらゆる情報を信用に変え、あたらしい価値を創出する」をミッションとして、SMB（中小企業など小規模事業者）の強みを最大化する新たな「与信プラットフォーム」の構築を目指しています。
日本企業の約99％を占める「SMB」が保有している「情報」を「信用」に変換することで、企業のパフォーマンスを最大限に発揮し、日本経済が更に発展していく未来を創っていきたいと考えています。
今回募集しているデータサイエンティストのポジションでは、OLTAのミッション実現のコアとなる与信プラットフォームを支えるモデリングを行っていただきます。なかなか扱うことがない希少価値の高いデータ（企業の資金繰り情報、財務諸表など）から、モデリングを通して事業価値の創出を担っていただきます。

【募集背景】
日本初のオンライン型ファクタリングサービス「OLTAクラウドファクタリング」に加え、2024年7月には独自与信を採用した「法人カード」をリリースし、事業成長を加速させています。
経営陣やビジネスサイドと協業し、与信モデルの新規構築や既存の与信モデルの精度向上・データ分析を担っていただく仲間を募集しています。

▼仕事の具体的内容
・機械学習を用いた、信用スコアリング、不正検知エンジンなどの開発、運用
・プロダクトや業務フローへのモデルのつなぎ込み（webエンジニア／プロダクトマネージャーとのコミュニケーション含む）
・既存の機械学習モデルの運用、改善
・ビジネス上の課題に対する定量分析、結果のビジネスサイドへの共有
・リスクのポートフォリオ管理のモニタリング、分析、改善案の提案、PDCAの推進

【入社後の役割／チーム体制】
与信モデルの改善やクレジットカード向けの与信モデルの開発について、ビジネス課題の把握から要件定義・実装・プロジェクト推進までリードをお任せしたいと考えています。現在在籍しているデータサイエンティスト1名と連携しながら推進いただきます。
また、データ基盤の整備は進めておりますが、データの整形や加工は必要に応じてお願いする予定です。
OLTAのチームは、ミッション実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する環境です。

※リモート勤務可能

【職務内容】
マイベストは、「ユーザーの生活を豊かにする」というビジョンのもと、“選択”という領域に特化した国内最大級の商品比較サービス「マイベスト」を開発・運営しています。
現在は、月間3,000万人以上のユーザーに利用されるサービスに成長を続けており、今後もIPOやさらなる海外展開に向けて組織を拡大中です。
2023年には、アプリもリリースしており、単なる情報メディアではなく、ユーザーの意思決定を総合的にサポートするプラットフォームを目指しています。人間の行動の中でも最も複雑な“選択”において、各個人の行動特性を理解し、より良い意思決定をサポートできるサービスへと進化させていく重要な段階にあります。
このような成長フェーズにおいて、経営の意思決定スピードを向上させるためのデータドリブンな経営管理体制の強化が求められています。本ポジションでは、経営数値の可視化やKPI設計を通じ、事業成長を支える業務を担っていただきます。

▼具体的な業務は、以下のとおりです。
・経営データの可視化およびレポーティング
・予実管理の仕組み構築・運用（KPI・OKR管理）
・経営層・事業責任者へのレポート作成・改善提案
・BIツールやExcelを活用したデータ分析・モデリング

【ポジションの魅力】
・経営陣と近い距離で、KPI管理や経営レポーティングを通じて意思決定をサポートできる
・データドリブンな経営管理の仕組みを構築・改善し、事業部門と連携して経営戦略の実行に貢献できる
・IPOや海外展開を見据えた成長フェーズの企業で、経営数値のプロフェッショナルとして実務経験を積める

※リモートワーク制度あり

【サービスについて】
全社横断組織としてSansan、Bill One、Eightなどのサービスに関するデータ利活用に関わります。

【組織ミッション】
技術本部は、技術を磨くだけでなく、磨いた技術を用いてビジネスの課題解決に取り組み、事業の成長をリードすることを目指しています。技術本部の強みを生かし、ビジネスデータとテクノロジーを組み合わせたプロダクトや新機能を開発することで、当社の非連続な成長をけん引します。

【具体的な業務】
Data warehouseに蓄積されたデータを使いやすい形に加工・提供することにより、業務を改善します。
データソースは、Salesforce、Gainsight、各プロダクト（Sansanなど）の顧客行動データなどです。

▼具体的な業務としては以下を想定しています。
（1）業務フロー・課題のヒアリングとソリューション提案
a．社内の各担当者・チームへ直接ヒアリングを行い、現場の課題を深堀りします。
b．データ活用を軸にした解決策を提案し、実際に開発・運用までを担当します。
c．リリース後のフィードバックを回収しつつ、継続的にPDCAを回すことで運用改善を加速させます。

（2）ダッシュボードの設計・開発
a．ビジネスの要件に合致し、利用者が直感的に意思決定できるダッシュボードを設計・開発します。
b．開発フローやデザインの進め方は柔軟に対応可能です。
c．新規機能や高度な分析要件についてはアジャイルリリース、既存のダッシュボードなど重要度が高いものについては慎重にフィードバックを得るなど、合理的で柔軟な開発体制を整えています。
d．成果物のアウトプットだけでなく、ビジネスインパクト（アウトカム）が評価されます。

※ SalesforceはSalesforce, Inc.の商標であり、許可のもとで使用しています。

【募集背景】
社内の各プロダクトの開発において、データ活用へのニーズが急増しており、より多角的かつ高度な分析・可視化の要望が増えています。
これまで蓄積してきたデータを、さらに価値ある形で提供するための人材を募集します。

▼以下のような技術的な課題に挑戦していきたいと考えています。
・柔軟かつ効率的なデータモデリングの確立
ダッシュボードの設計・開発において、追加要件に対応しやすく、初回リリースを迅速に行えるデータモデリング手法を確立することが重要な課題です。
・設計と実装におけるアウトプットの最適化
設計の自由度がある一方、ロジックの分散や技術的負債の増加を防ぎつつ、アウトプットの量と質のバランスを取ることが求められます。優先順位、そしてトレードオフすることも考えながら、データ活用を推進していきます。
　
こうした課題を解決するため、データ活用人材として大きく成長できるポジションを募集します。

【本ポジションの魅力】
・最先端のデータ活用事例を探求できる
・現時点で1000IDほどのユーザーを対象に業務を遂行でき、非常にインパクトを生み出しやすい環境である
・プロダクトごとに異なる課題があり、多様なデータ活用のチャレンジに取り組める
・フィードバックがカジュアルかつ丁寧に行われる環境であり、自分の提案や開発が本当に役立っているかを検証できる

【組織構成】
アナリティクスエンジニア、データサイエンティストが数名所属するチームに所属します。
チームの一つ上の組織レイヤーには、4チーム、20名程度のメンバーが所属しています。
本チームの他には、Sansan Labs企画開発、新規事業（Sansan BI）、データ基盤の3チームがあります。

【開発環境】
開発言語：Python、SQL
データベース・Data warehouse：BigQuery
ETL／ELT：Cloud Composer、Cloud Workflows、dbt（data build tool）
BIツール：Looker、Looker Studio
インフラ：Google Cloud、AWS
構成管理：Terraform
バージョン管理、コラボレーションツール：GitHub、Slack、Notionなど

【仕事概要】
株式会社Helpfeelでは"テクノロジーの発明により、人の可能性を拡張する"をビジョンに掲げ、
・情報をナレッジにするメディアキャプチャーツール「Gyazo」
・ドキュメント文化が育つナレッジベース「Helpfeel Cosense」
・問い合わせ削減もCX改善もできるAI-FAQ「Helpfeel」
というナレッジマネジメントに主軸を置いた3つの事業を運営しております。

その中でもHelpfeelは、iPhoneの日本語入力システムを開発した弊社テクニカルフェローが発明した特許を取得している（※1）世界初の革新的な技術「意図予測検索」にもとづいており、圧倒的な検索ヒット率を実現し、ユーザーのどんな質問表現にも適切に答えることができます。現在、多数のユーザーはFAQで疑問を解決できていないとまで言われており、恒常的に課題を抱えるカスタマーサポートの世界において、革命をもたらす注目のSaaSこそがHelpfeelです。
現在は業界を問わず様々なトップクラスのブランド約600サイト以上に導入されています。
（※1）特許番号第7112155号、第7112156号

カスタマーサポート業界に参入しているSaaSの中では技術力が群を抜いて高く、長期的にはSalesforceのような圧倒的トップの座を構築しようと事業展開を進めており、主力のHelpfeel事業は2020年以降、毎年2倍以上の事業成長を達成しております。
2023年には合計20億円の資金調達を達成し、シリーズDというラウンドで数年以内のIPOを目指しより一層の事業成長を進めていこうというタイミングです。
今後さらなる事業拡大に向け優秀な人材の採用に力を入れています。
本ポジションではセミナーや展示会などで獲得したリードのナーチャリング部分にフォーカスして業務を行っていただきます。

【業務内容】
・インバウンドでの顧客獲得に関する企画立案
・コスト調整
・ナーチャリングの企画、検討、実行
・メール集客最大化施策、データ分析
など

【利用ツール】
・Slack
・Gyazo
・Helpfeel Cosense
・Google Workspace
・Google Analytics
・Hubspot
・Salesforce

【勤務地】
フルリモートワーク

▼京都オフィス
〒602-0023
京都府京都市上京区御所八幡町110-16かわもとビル5階

▼東京オフィス
〒104-0032
東京都中央区八丁堀2-14-1 住友不動産八重洲通ビル4F

【仕事概要】
株式会社Helpfeelでは"テクノロジーの発明により、人の可能性を拡張する"をビジョンに掲げ、
・情報をナレッジにするメディアキャプチャーツール「Gyazo」
・ドキュメント文化が育つナレッジベース「Helpfeel Cosense」
・問い合わせ削減もCX改善もできるAI-FAQ「Helpfeel」
というナレッジマネジメントに主軸を置いた3つの事業を運営しております。

その中でもHelpfeelは、iPhoneの日本語入力システムを開発した弊社テクニカルフェローが発明した特許を取得している（※1）世界初の革新的な技術「意図予測検索」にもとづいており、圧倒的な検索ヒット率を実現し、ユーザーのどんな質問表現にも適切に答えることができます。現在、多数のユーザーはFAQで疑問を解決できていないとまで言われており、恒常的に課題を抱えるカスタマーサポートの世界において、革命をもたらす注目のSaaSこそがHelpfeelです。
現在は業界を問わず様々なトップクラスのブランド約600サイト以上に導入されています。
（※1）特許番号第7112155号、第7112156号

カスタマーサポート業界に参入しているSaaSの中では技術力が群を抜いて高く、長期的にはSalesforceのような圧倒的トップの座を構築しようと事業展開を進めており、主力のHelpfeel事業は2020年以降、毎年2倍以上の事業成長を達成しております。
2023年には合計20億円の資金調達を達成し、シリーズDというラウンドで数年以内のIPOを目指しより一層の事業成長を進めていこうというタイミングです。
今後さらなる事業拡大に向け優秀な人材の採用に力を入れています。
本ポジションではセミナーや展示会などで獲得したリードのナーチャリング部分にフォーカスして業務を行っていただきます。

【業務内容】
・インバウンドでの顧客獲得に関する企画立案
・コスト調整
・ナーチャリングの企画、検討、実行
・メール集客最大化施策、データ分析
など

【利用ツール】
・Slack
・Gyazo
・Helpfeel Cosense
・Google Workspace
・Google Analytics
・Hubspot
・Salesforce

【勤務地】
フルリモートワーク

▼京都オフィス
〒602-0023
京都府京都市上京区御所八幡町110-16かわもとビル5階

▼東京オフィス
〒104-0032
東京都中央区八丁堀2-14-1 住友不動産八重洲通ビル4F

【仕事内容】
総合広告代理店としてクライアントビジネスの更なるグロースを目的に、EC事業の領域を支援しています。クライアントEC事業に対して、ECサイトの構築・リプレイスからマーケティングツールの導入、デジタルマーケティング等サイト運用全般の各種支援業務をご経験や得意領域に応じて担っていただきます。これまでのご経験を活かして、クライアントビジネスの支援が可能です。

▼具体的には
※これまでご経験された領域に応じてご担当いただきます。
・クライアントが掲げたKPI達成に向けたECサイトのコンテンツ企画立案、販促計画立案
・ECサイト全体のUIUX改善のプランニング、実行
・CRMやCXのプランニング、実行
・KPI達成に必要なUI／UX改善の提案と実施
・外部パートナーを使ったサイト更新、メルマガ制作、メルマガ配信、SNSなどのディレクションと進行管理
・Googleアナリティクス・BIツール等を使用した各種分析
・ECプラットフォームの選定と導入、運用支援
・マーケティングツール（マーケティングオートメーション、Web接客、BI、EFO、レコメンドエンジン等）の選定から導入、運用支援
等

【配属部署のミッション・ビジョン】
・Mission：クライアントのECを主体としたEビジネス戦略を支援することで、EC売上はもちろんのこと、店舗も含めた会社全体の売上拡大に寄与すること
・Vision：クライアントの中長期的なＥビジネスパートナーとなる

【仕事の魅力】
ほとんどのクライアントではEコマースの活用は当たり前になっており、また中長期戦略で重点強化チャネルと位置付けられている分野です。そこに携われることは大変にやりがいのある仕事であり、またこの分野のノウハウの蓄積は個人としても大きな武器になります。

【得られる専門性】
・EC販売戦略
・データベースマーケティング
・GAなどのアクセス分析
・UX／UIコンサルティング
・ECシステム、プラットフォーム構築・運用
など

【採用の背景】
受注案件の増加によるリソースの増強

【当該部署の在宅方針・状況】
ハイブリッド勤務として、週2日以上の出社としております。（全社共通）

【備考】
2019年1月に株式会社アサツーディ・ケイは、持株会社体制へと移行したため、株式会社ADKマーケティング・ソリューションズでのご入社となります。

【仕事内容】
データ活用コンサルタントとして、Webサイトのアクセスログや顧客の属性データ、アンケート回答データなどを用いた分析業務・施策立案業務を担っていただきます。

▼具体的には
（1）KPI設計や改善シミューレーション、ダッシュボード構築等、クライアントの目標達成に向けたPDCAコンサルの推進及び実行。
（2）GAやAdobeAnalyticsを用いた分析やレポーティング業務。それに対応する計測設計やタグ実装、イベント設定の実施。
（3）オウンドメディアのCVR（コンバージョン率）改善に向けてWEB接客ツール（KARTEなど）やA／Bテストツールを用いた改善施策の立案および実行。
（4）MAツールによる、行動ログ×属性ログを掛け合わせたコミュニケーションシナリオの立案。
（5）定量調査やデプスインタビュー調査による情報をもとにしたターゲットペルソナやCJM開発。

（1）～（5）のような業務領域において、KPI設計、ターゲット設定の戦略工程から、施策実行に至る下流工程までの一連の業務を担当いただく予定で考えております。

▼案件例
・大手銀行：オウンドメディア新規立ち上げから携わり、記事サイト、商品のナーチャリングサイトの立ち上げ・運用を実施。戦略～実装までのPDCA支援、KARTEを用いた施策立案・実行、PJ支援
・大手通信系：サイト分析全般を実施。ターゲット顧客へのアプローチ施策の立案～実行（パーソナライズ、訴求メッセージングの分析等）、CVR改善の提案
・大手保険会社：顧客育成基盤、CDPの構築、Salesforce、KARTEの運用、商品を用いたデータの取得から全体設計までを伴走

▼ポジションの魅力
・オウンドメディア周りの課題に対して、上流の課題把握段階から、その後の施策実行まで一気通貫で携わることができる
・大手クライアントを担当し、案件課題に対する提案力、解決力、分析力を身に着けられる
・データの分析やリサーチ業務に閉じず、データを基にした改善提案、実行を一気通貫して行うことができる

▼キャリアパスについて
・入社～半年：先輩社員と案件伴走　
・将来的に：他部門との連携、コンペ、全体リードを行う実案件のリーダー

【配属先情報】
所属部門：エクスペリエンス＆コマース1部門（XC1）

▼組織・風土
・本人の志向性を重視しプロジェクトへアサイン、キャリア開発を支援する風土です。
・5割が中途入社。代理店、コンサルファーム、事業会社など様々なバックグラウンドのメンバーが所属しております。
・最先端の技術や知識に興味のある方が多く、ナレッジ共有も盛んです。
・定期的な1on1のミーティングを実施しており、上長と連携しながら部門全体でのキャリア開発を支援しております。
・資格取得や外部研修のための費用支援制度があります。

【勤務地】
組織パフォーマンスを最大化させるために、ワークプレイスの選択肢を幅広く用意しています。
・オフィス
・在宅勤務（リモート勤務手当：4,000円／月）
・シェアオフィス

【職務内容】
当社は、様々な事業・産業で働く人々が仕事で必要とする、ありとあらゆるモノを取り扱うECサイトを運営しています。自社でディストリビューションセンターを有し、仕入れから物流までを一貫し自社で行うことで、商品点数2000万点のうち45万点が翌日出荷が可能という高度な物流サービスを実現しており取扱商品数の拡大・出荷量の増加に対応するため、今後毎年ベースでディストリビューションセンターを新設予定です。
本ポジションでは、データを活用して、サプライチェーンおよび物流に関する業務改善の企画・実行、および未来への価値創造を担っていただきます。サプライチェーンや物流にデータを活用する取り組み自体、まだ比較的新しい分野ということもあり、希少な経験を積むことができます。
まずは、依頼を受けたデータ抽出の仕事を通じて当社のデータに習熟しつつ、下記のような案件を通じてキャリアを伸ばしていただく予定です。自らデータ分析を行うだけにとどまらず、社内のエンジニア・データサイエンティストと連携して戦略実施に必要なシステム改修を行ったり、海外の親会社と連携して英語でディスカッションを行うなど、多様なチャレンジの場があります。

【主な役割】
・「季節性のある商品」の定義高度化、運用
・非在庫商品（取寄、直送）の納期分析
・ロケ（各商品が入る倉庫の棚）最大納入個数の定量化
・手動発注業務の効率化、自動化
・在庫戦略（どの商品をどの倉庫に在庫させるか）の高度化

【勤務地】
大阪府／東京都

【職務内容】
当社は、様々な事業・産業で働く人々が仕事で必要とする、ありとあらゆるモノを取り扱うECサイトを運営しています。自社でディストリビューションセンターを有し、仕入れから物流までを一貫し自社で行うことで、商品点数2000万点のうち45万点が翌日出荷が可能という高度な物流サービスを実現しており取扱商品数の拡大・出荷量の増加に対応するため、今後毎年ベースでディストリビューションセンターを新設予定です。
本ポジションでは、データを活用して、サプライチェーンおよび物流に関する業務改善の企画・実行、および未来への価値創造を担っていただきます。サプライチェーンや物流にデータを活用する取り組み自体、まだ比較的新しい分野ということもあり、希少な経験を積むことができます。
まずは、依頼を受けたデータ抽出の仕事を通じて当社のデータに習熟しつつ、下記のような案件を通じてキャリアを伸ばしていただく予定です。自らデータ分析を行うだけにとどまらず、社内のエンジニア・データサイエンティストと連携して戦略実施に必要なシステム改修を行ったり、海外の親会社と連携して英語でディスカッションを行うなど、多様なチャレンジの場があります。

【主な役割】
・「季節性のある商品」の定義高度化、運用
・非在庫商品（取寄、直送）の納期分析
・ロケ（各商品が入る倉庫の棚）最大納入個数の定量化
・手動発注業務の効率化、自動化
・在庫戦略（どの商品をどの倉庫に在庫させるか）の高度化

【勤務地】
大阪府／東京都

【職務内容】
具体的には、以下のような業務を担当してもらいます。
・データを元にした仮説戦略立案と検証、ビジネス上有益な傾向や統計的因果関係の解明
・高度な統計学や解析技術・解析手法を駆使した、解析難易度の高い案件の推進
・レコメンドアルゴリズム開発
・A／Bテストの設計と効果検証
・データウェアハウス設計及び改善
・データドリブンな組織文化の推進
・ETLプロセスの設計・実装（Dataform、dbt、TROCCOなどのツールの活用）