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[リードデータサイエンティスト] Ed TechやHR Techデータを用いた新しい価値創造や既存事業成長のためのデータ分析や統計モデル開発を担当

年収:800万 ~ 1500万

採用企業案件

部署・役職名 [リードデータサイエンティスト] Ed TechやHR Techデータを用いた新しい価値創造や既存事業成長のためのデータ分析や統計モデル開発を担当
職種
業種
勤務地
仕事内容 【募集背景】
これまでの教育事業で培ったノウハウを活かし、現在弊社ではEd -Tech領域に大きく舵を切っています。
その実現のためにデジタル部門を創設してエンジニア組織を構築し、内製のEd-Techプロダクト開発を行っています。
具体的には、ビジネス動画のサブスクリプションサービスや法人向けの学習管理を目的としたサービスを開発しています。

そして現在は自社内で保持する学習データとHRデータの活用にも本腰を入れ始めています。
データ活用の方向性としては、データによるマネタイズの実現と教育やHR業界におけるインパクト創出の2パターンで考えています。
詳細は記載出来ないのですが、例えば下記のようなテーマを想定しています。
 ・データマネタイズの例:学習行動データを用いたハイパフォーマー分析手法の確立
 ・業界インパクト創出の例:学習効果の定量化

具体的な進め方としては、下記のような2ステップで複数PJTを進行しています。
 ・Step1:各テーマに関するPoC(=社内コンサル部門やクライアントとの共同PJT)を実施し、実現可能性とニーズの検証を行う。
 ・Step2:ニーズが存在し実現可能性が担保されたテーマを事業化やサービス化する。

同時に既存事業成長支援に向けたデータ分析業務も行っています。
詳細は記載出来ないのですが、例えばLTV予測といったテーマになります。

そのために、データ専門性の高い人材を集めたデータサイエンスチームを立ち上げ、現在急ピッチで体制強化を進めています。
尚チーム内でのRole(=役割分担)は下記のようにしています。
 ・Biz Dev:法人顧客を深く理解し法人顧客の課題解決に繋がる汎用的な商品を企画する。事業戦略立案や推進も担う。
 ・プロダクトマネージャー:データ分析PJTや機械学習PJTのプロジェクトマネジメントを担う。事業部門担当者とデータ人材間の翻訳を担う。
 ・データサイエンティスト:データ分析や統計モデリングを駆使して、既存事業のビッグイシュー解決を行う。データビジネスのための統計分析も行う。(高度データ専門性 ✕ ビジネス力)
 ・BIアナリスト:BIを通して、既存事業の運営に欠かせないデータ可視化を行う。社内の業務効率化のためのデータ可視化も担う。(データ専門性 ✕ ビジネス力)
 ・データエンジニア:データ基盤の設計・構築と安定運用を行う。機械学習モデルの安定運用(ML Ops)も担う。
 ・機械学習エンジニア:機械学習モデル開発を通して、既存事業の成長に貢献する。(データ専門性 ✕ エンジニアリング力)

このうち、データサイエンティスト領域のコアメンバー(立ち上げメンバー)となるリードデータサイエンティストを募集します。

【職務内容】
下記2つの業務を担当して頂きます。
 ①データによる新しい価値創造のためのデータ分析
 ②既存事業成長支援のためのデータ分析

①の方が比重が高めですが、チームやプロジェクトの状況次第では②の比重が高くなる事もあります。

また各業務の詳細は以下になります。
(いずれもPdMが付くのでPdM業務はスコープ外となります)

①データによる新しい価値創造のためのデータ分析
 ・BizDevが検討した事業戦略を実現する上で必要なデータの検討。
 ・統計的な信頼性を担保するための適切なデータ取得方法の検討。
 ・取得したデータの分析 (基礎分析→統計モデリング)。
 ・データ分析結果やデータ取得方法をビジネスサイドにレポーティング。
 ・同時に分析結果をBizDevにも説明し、事業戦略の見直しにも役立てる。

②既存事業成長支援のためのデータ分析
 ・PMと連携して、データ分析で解決すべき事業イシューを選定。
 ・基礎分析を通して、選定したイシューがデータ分析で解決出来そうかを見極める。
 ・解決出来そうであれば、統計モデルなども使った本格的なデータ分析を進行。(モデルは解釈性を重視)
 ・データ分析結果を踏まえたイシュー解決方法(=施策)を検討。
 ・データ分析結果と検討した施策をビジネスサイドにレポーティング。
労働条件 【待遇等】
<給与>
前職の給与をベースに、経験・能力を考慮し、規定に従い相談の上決定します。
・給与改定は年1回7月に実地します。
・入社2年目以降は別途プロフィットシェアリングが支給されます

<勤務時間>
フレックスタイム制

<待遇>
◇交通費全額支給(上限10万円)
◇各種社会保険有り(健康保険、雇用保険、労災保険、厚生年金)
◇退職金制度有り(定年:60歳)
◇持ち株制度有り
◇教育制度及び資格補助
 ・経営大学院受講支援制度
 ・海外短期留学支援制度など
 ・自己啓発支援(年間上限20万円)

<休暇・休日>
・週休二日制(基本、土日休み)
・有給休暇:年間20日(翌年繰越により最大40日)<試用期間中は5日>
・年末年始休暇(12月29日~1月4日)、結婚休暇、忌引き休暇、災害ボランティア休暇、出産・育児休暇、サバティカル休暇(勤続5年/10年目に付与)
応募資格

【必須(MUST)】

▼データ専門性
 ・参照系SQLを使ってデータ前処理、集計などが自在に実施出来る。
 ・データ設計能力 (新規取得するデータの要件定義など)
 ・統計の専門性 (階層ベイズも理解理解してるレベル)
 ・ライブラリ等で統計モデル構築をするためのプログラミング能力 (Python, R, stanなど)

▼ビジネス力
 ・事業ドメイン把握能力
 ・レポーティング能力 (プレゼンテーション能力も含む)
 ・論理的思考力
 ・相手の理解度に合わせて説明内容の厳密性を調整する高いコミュニケーション能力

▼実務経験
 ・データ分析の豊富な実務経験 (ビジネスアナリティクス。マーケ分析など)
 ・データ分析結果をもとにした施策を提案し実行フェーズに進めた経験。
 ・統計の専門性をビジネスに応用した経験 (例:統計モデルリングでLTV予測を実施し売上向上に貢献した)

【歓迎(WANT)】

▼データ専門性
 ・機械学習の専門性
 ・ライブラリ等で機械学習モデル構築をするためのプログラミング能力 (Python)

▼実務経験
 ・機械学習モデル開発の実務経験
 ・HR Tech領域でのデータ分析実務経験
 ・若手データサイエンティストの育成経験

[ポジションの魅力]
・少量ではあるが、非常に濃いHRデータと学習データを分析出来る。
・自身が行ったデータ分析結果をビジネス化やサービス化に繋げるチャンスがある。
・チームの立ち上げ期なので、大きな裁量を持ちコアメンバーとして活躍するチャンスがある。
・データ活用の黎明期なのでホワイトスペースが大きい。
・高い専門性を持ったメンバー(データエンジニア、機械学習エンジニア、プロダクトマネージャー)と仕事をする事で知見を広げる事が出来る。
・経営層のデータ活用への温度感が高いので、強いバックアップのもとデータ活用に取り組む事が出来る。
・フレックスタイム、リモートワーク、服装自由、自己啓発支援制度や経営大学院への通学支援制度等、自己成長を目指す方が働きやすい環境である。

[開発環境]
・インフラ:GCP(データ関連)/ AWS(ユーザー向けサービス)
・ETL:CloudComposer (Airflow)
・サーバーレス環境:GAE / CloudRun
・インフラ管理:GKE / Docker
・DWH:BigQuery
・監視:Stackdriver
・可視化ツール:Data Studio / Tableau
・分析環境:Jupyter Notebook
・その他:GitHub / Slack / Qiita:Team
アピールポイント 自社サービス・製品あり ベンチャー企業 教育・研修制度充実 資格支援制度充実 女性管理職実績あり シェアトップクラス 2年連続売り上げ10%以上UP 産休・育休取得実績あり
更新日 2020/01/09
求人番号 1075679

採用企業情報

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