シニアデータサイエンティスト/機械学習エンジニア

kubellでは、「Chatwork」を中心に、BPaaS、新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。 シニアデータサイエンティスト/機械学習エンジニアは、これらのデータを活用し、予測モデルや分類モデルの構築、AI/LLMを用いた業務効率化、データマネタイズなどを通じて、事業に直接的なインパクトを与えます。 kubellにおけるデータサイエンス領域の第一人者として、技術選定から分析基盤の整備、組織文化の醸成まで幅広くリードしていただきます。 <主な役割> 機械学習や統計的手法を駆使し、プロダクトの改善や業務効率化、新規価値の創出をリードする役割です。 また、データサイエンス文化の啓蒙や、再現性のある分析プロセスの確立など、組織的なケイパビリティ向上にも貢献いただきます。 <主な業務> 機械学習モデル構築、予測分析、AI/LLM活用、データパイプライン構築、MLOps基盤の整備 <具体的には> ● 学習データと機械学習モデルの設計・構築 ・データサイエンスの手法を用いた予測モデルや分類モデルの構築・評価 ・ユーザー属性推定モデル、有料転換予測モデルなどの開発 ・機械学習モデルのビジネス装着と効果測定 ● AI/LLMを活用した業務効率化 ・LLMを用いた業務自動化の検証と実装 ・セールス活動の要約 ・分析、業務プロセスの自動化支援・生成AIコーディングの活用推進 ● データマネタイズ・新規価値創出 ・データセリング・データマネタイズの企画と実行 ・データアセットの棚卸しと価値評価 ・外部パートナーとの連携によるデータ活用の推進 ● データパイプラインの設計・実装(MLOps) ・機械学習モデルの学習・推論パイプラインの設計・実装 ・Snowflakeを中心としたデータ処理プロセスの最適化 ・継続的なモデルモニタリングと改善サイクルの構築 ● 組織づくりと文化醸成 ・データサイエンス領域の立ち上げメンバーとして、標準プロセスの策定やナレッジマネジメントを主催 ・社内勉強会の開催や情報発信を通じた、データ活用文化の醸成 ・将来的なデータサイエンスチームの組成に向けた採用・育成基盤の整備 ● チーム協業とステークホルダー連携 ・データアナリスト、データエンジニア、BizOpsとの連携 ・ビジネス部門とのコミュニケーションを通じて、AI/MLソリューションの提案と導入支援 ・クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進 【変更の範囲】 ・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む)

【1】「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ ⚫︎導入社数95.3万社以上、775.2万アカウントという超巨大なコミュニケーションプラットフォームである「Chatwork」は、一般的なBtoB企業では持ち合わせていない事業特性とその特性から多種多様のデータを保有しています。 (例)プロダクトデータのみならずユーザープロファイルデータ、顧客データに紐づく従業員データ、マーケティング/セールス活動や、新規事業/オウンドメディア/グループ会社など ⚫︎大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています ⚫︎圧倒的なデータ量もさることながら、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です 【2】kubellグループの事業戦略推進の支援 ⚫︎事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得ることができます ▶︎「コミュニケーションプラットフォーム戦略」 ビジネスチャット「Chatwork」のユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支える。 データ基盤の観点からPLG(Product-Led Growth)の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォームの確立に貢献できる。 ▶︎「BPaaS戦略」 「Chatwork アシスタント」をはじめとする業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化。 Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できる。 ▶︎「インキュベーション戦略」 R&Dの進展をサポートし、グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援。 非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られる。 【3】クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援 ⚫︎0→1、1→10、10→100〜、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です ⚫︎プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます ⚫︎データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です 今後のキャリアパス ● テックリード・スペシャリストへの道 ・データサイエンス領域のテックリード ・複数プロジェクトの技術リード、アーキテクチャ設計 ・組織全体のデータ戦略策定への参画 ・若手メンバーの育成とメンタリング ● マネジメントへの道 ・チーム構築、採用、組織運営 ・事業部門との協業推進、ステークホルダーマネジメント ● 事業リードへの道 ・エンベッド配置による特定事業のデータ責任者 ・事業KGI/KPI達成に対する直接的な責任 ・事業戦略とデータ戦略の統合リード ● クロスドメインへの拡張 ・データサイエンス、データエンジニアリング、BizOpsなど複数領域のスキル拡張 ・MLOps、DataOps、AnalyticsOpsなど新しい領域への挑戦 ・データマネタイズ、データセリングなど新規事業の推進

必要なスキル・経験 ●1〜3の各項目において、それぞれ複数の経験・要件を満たす方 1.業務経験 ・データサイエンスまたは関連分野での実務経験(5年以上) ・チーム開発経験および他部門との協業経験 ・機械学習モデルの構築・評価・運用のリード経験 ・ビジネス課題に対する機械学習ソリューションの企画・実装経験 2.技術スキル ・Pythonの実務経験(5年以上) ・データの前処理、探索的データ分析(EDA)、特徴量エンジニアリング ・機械学習モデルの構築・評価・運用の実務経験 ・分類、回帰、クラスタリング、レコメンデーションなど多様な手法の実装経験 ・モデルの評価、改善、A/Bテストによる効果検証 ・本番環境へのモデルデプロイとモニタリング経験 ・SQLの実務経験(3年以上) ・クラウドデータウェアハウスの実務経験 ・AWS、GCP、TreasureData、Snowflakeなどでの本番運用経験 ・Gitなどのバージョン管理ツールの実務経験 3.ソフトスキル ・優れたコミュニケーション能力とプレゼンテーションスキル ・自主的に問題を発見し、解決策を提案・実行するプロアクティブな姿勢 ・複雑なデータセットとアルゴリズムを理解し、ビジネスに対する戦略的インパクトを説明する能力 ・チームワークスキルとリーダーシップ ・プロジェクトマネジメントスキル

あると望ましいスキル・経験 ●下記いずれかの経験をお持ちの方 ・0→1フェーズでの技術選定や分析環境の立ち上げ経験 ・データサイエンス領域における組織文化の醸成や、標準化プロセスの策定経験 ・分析結果や開発したモデルの活用により、サービス改善や事業成果(KGI/KPI)へ具体的なインパクトを与えた経験 ・分析プロジェクトのリード経験、またはチームメンバーのメンタリング経験 ・pandas、numpy、scikit-learn、TensorFlow/PyTorchなどの高度な使用経験 ・複雑なデータパイプラインの設計・実装経験 ・統計分析の実務経験 ・仮説検定、A/Bテスト、因果推論、ベイズ統計などの実践的な活用 ・実験計画法の設計と実装 ・複雑なクエリの作成(JOIN、サブクエリ、ウィンドウ関数など) ・大規模データの効率的な処理 ・AWS、GCPをはじめとするクラウドプラットフォームを用いたビッグデータ処理に関する知識・経験 ・dbtの使用経験 ・データパイプラインの設計・実装経験(ETL/ELTプロセス) ・データ基盤と外部ツール(Salesforce, Marketo, Googleスプレッドシートなど)とのデータ連携経験 ・ビジネスインサイトを引き出すためのデータビジュアライゼーションスキル ・非構造データ(テキスト・音声)分析に関する知識と実務経験 ・AI / ML Opsに関する理解 ・データセキュリティおよびガバナンスに関する知識と実務経験 ・新規事業や業務支援サービスにおけるデータ活用経験、BtoB向けSaaSプロダクトに関する理解

・データ分析を通じて事業成長に貢献したい人 ・ビジネスの場で起きている事象から問題を特定し、コミュニケーションを取りながら解決策の提案ができる方 ・困難な事にも主体的に取り組める方

正社員

期間の定めなし(試用期間3ヶ月)

応相談

東京都港区南青山1-24-3 WeWork 乃木坂 ハイブリッドワークを推進しておりますが、チームビルディングのため、週3日程度はオフィス出社となります。

フレックスタイム制

(メインタイム* 10:00-16:00) *業務遂行の推奨時間帯

土日 、国民の祝日、年末年始

個々人が目指す働き方やキャリアをより良いものにするための制度を用意しています。 ・"働く"や"キャリア"におけるダウンサイドリスクの排除(子育てや介護、自身の健康不良など) ・コーポレートバリューをより体現するためのサポート(スキル取得など)

社会保険(健康保険・厚生年金・介護保険) 労働保険(労災保険・雇用保険) *関東ITソフトウェア健康保険組合加入 *法令の定めの通り

敷地内禁煙