【140兆円市場を、再発明する。】 これからの社会変革において、デジタルによる変化は避けられません。 急速にデジタル活用の需要が高まり、「DX」はバズワードになっています。 ただ、DXはバズで終わらせてはいけません。 DXには、生活やビジネスを激変させるインパクトがあります。 日本のインターネットビジネスの最先端で成長してきたサイバーエージェントは、デジタルを正しく、良い方向で社会実装をしていく責務があると考えています。 その1つとして、私たちは技術力とデザイン力を武器に小売業界の再発明にチャレンジしています。 全ての人の生活の中にある「買い物体験」を進化させることは、産業を動かすほどのインパクトがあります。海外の小売企業が爆発的に進化し成功した例では、サイバーエージェントが強みとする「広告事業、メディア事業」が成功のポイントとなっています。 もちろん、海外事例の真似だけで日本のデジタル化が正しく進むわけではありません。 サイバーエージェントでは、日本に最適な「DX」を推進することで、USのウォルマート、中国のニューリテール戦略を超える、「日本の小売、再発明」を実現します。 『140兆円市場を、再発明する。』 小売企業の変革に覚悟のある仲間を募集します。

【アプリを中心とした、未来の購買行動をつくる】 小売企業の「DX」の中心にはアプリがあります。 これまでの顧客接点は店頭が中心でしたが、アプリを活用することで新たな購買体験を創出できます。 例えば、クーポンやセールなどのお得な情報の獲得から店舗での商品検索、決済までシームレスに完結することができます。さらに、ECでの商品購入や配送状況の確認までも全てアプリ上で可能です。 このように、アプリはこれからの購買行動の中心となり、小売企業が店舗に限らずデジタル上でも顧客と接点を持ち続けることができる最も重要な顧客接点の場になると考えています。 そのために、私たちはパートナーとして小売企業の進化のハブとなるべく、顧客にとって使いやすいアプリやECサービスの開発に注力をしており、アプリを通してオンラインとオフラインを統合したデータ分析・活用による新しいサービスの創出や、顧客ごとに最適化された購買体験の実現を目指しています。 ▽アプリ開発・EC開発・UXグロース事業 ●小売企業の事業を進化させるアプリ開発 私たちは、パートナーとして小売企業の事業成長を共に目指しています。 小売企業と顧客の接点がアプリ中心となるなかで、良いアプリやECサービスを作ることをゴールとするのではなく、事業成果へ繋がるサービス設計や運用が重要です。 そのため、私たちはアプリ活用の先にある購買体験を重視しており、小売企業毎に最適なUXを追求することで、1つ1つ個別での開発や、その後の運用まで一気通貫して行っています。 ●あらゆるテクノロジーと連携した、リアル行動のUX設計 私たちは顧客に使われるアプリをつくるためUXを最重視しています。 例えば、小売企業のアプリに関連するテクノロジーは、POSシステムやAIカメラ、ビーコンなど多岐に渡ります。アプリを単体として捉えるのではなく、店舗における実際の利用シーンや、関連テクノロジーとの連携までを考えた最適なUI/UXをデザインしていきます。 さらに作って終わりではありません。これまでサイバーエージェントのメディア事業においてtoC向けアプリの開発運用で培ってきた知見を活かして、運用改善まで一気通貫して支援し、”育っていくアプリ”を実現します。 ▽データグロース事業 ●データを事業価値へ変換する データを整理することが私たちのゴールではありません。私たちは小売企業がもつデータを、事業成果に変えていきます。 デジタルとリアルをデータで繋ぎ、事業価値へ変換していきます。 そのためにも、事業成果を出すための理想の設計から必要なデータ基盤の構築を行います。さらにそこから事業成果の可視化・分析を行うことで新しい事業価値を生み出します。

継続して価値を提供するためにチームとしての力を最大化して開発しようという組織風土があります。最新の情報キャッチアップができるようGoogle I/OやAWS re:Invent、国際学会などの海外で開催されるカンファレンスへの参加制度、勉強会やゼミ制度などがあり、切磋琢磨できる環境があります。 日々最新技術やマーケット情報が飛び交う環境下で 技術感度の高いエンジニアと一緒に この大きな時代の転換期にこそできる挑戦をしませんか？

業務内容 小売×テクノロジーの領域において、事業内容・課題を各エンジニアや責任者と議論して理解し、機械学習アルゴリズムを用いて、ビジネス課題を解決することをミッションとしています。 また、データサイエンティストとも連携し、収集されたデータの利用方法を検討、新しいモデルを試作をする事も求めます。 具体的な業務としては - レコメンド / 検索アルゴリズムのプロダクト実装 - 機械学習システムのCI / CD / CM - 機械学習モデルの学習・評価に必要なログ設計 - 継続的な機械学習モデルの改善のためのMLOps - A/Bテストシステムの設計・実装 などです。 使用技術例 - 機械学習 - 実験デザイン、A/B Testing - Python / R / tableau - Go / Scala - AWS / GCP / Snowflake 応募資格 【必須スキル】 - 機械学習アルゴリズムをプロダクション環境に導入し改善した経験 - 事業・ビジネスを理解した上で、機械学習システムの設計ができること - 機械学習の基本的な理解 - Pythonなどを使った分析・モデル作成・可視化の経験 【あれば尚良】 いずれかに該当する方 - バックエンド、データベースなどの周辺領域に関する理解・知識 - 事業課題にあった論文の調査やそれを読解してトレースが出来る能力 - 国内外での論文投稿、論文発表、勉強会登壇実績