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データサイエンティスト

学習データから新しい価値創造を行うデータサイエンティストを募集!

株式会社グロービス

株式会社グロービス members

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  • 技術のわかるPMになりたいという思いから、ソーシャルゲームのサーバーサイドエンジニア、データ分析エンジニアとしてキャリアをスタート。
    進学メディアのUI/UX、SEO、ビッグデータ分析などを担当する中でWebディレクション方法を学ぶ。
    それらの経験を活かしてプロダクトマネージャーに転向し、運用型広告プロダクトやデータを活用した広告プロダクトの立ち上げを行う。
    その後食べログのデータサイエンス担当として、データサイエンスチームを立ち上げ、食べログのUX向上や利益貢献に繋がる機械学習PJTを推進。
    現在はプロダクトマネージャーとして、教育データを用いた価値創造とデータを用いた既存事業の成長支...

  • グロービスデジタルプラットフォーム データサイエンティスト
    SQL, Python, BIが得意です。
    少し前までグロービス学び放題のtoCサイドのユーザ行動分析、施策立案、レポーティングをやっていました。
    最近は機械学習方面に注力し、サービスのレコメンドエンジンの改善を担当しています。

  • これまでeラーニング、アセスメント、モバイルラーニングなど、主に社会人向けデジタルコンテンツ事業のリーダーとして、数々のコテンツ事業の立ち上げ・拡大に従事してきました。
    現在はグロービスデジタルプラットフォーム事業部の統括リーダーとして、学習プラットフォームの構築と運営の全面に関与しています。
    教育はデジタルによりいつでもどこでも、自分が必要な学びを、快適な環境で学べることができる時代になりましたが、社会人向けの教育はいまだそのような状況には至れておらず、これから変革が本格化します。この変革を一緒に進めくれる仲間と、日々新しいチャレンジをしています。

    また加えて、グロービス経営大学院の...

What we do

  • グロービス学び放題
  • スマートフォン版グロービス学び放題

教育がデジタルで大きく変わろうとする中、これまでに作り上げた学習コンテンツや仕組みのデジタルシフトを促進すべく、統合された学習環境=「グロービスラーニングプラットフォーム」の構築や、グロービス学び放題(https://hodai.globis.co.jp/)というビジネスナレッジの動画学び放題サービスを提供しています。

Why we do

  • 参加型のクラスを展開しています
  • 「ヒト」・「カネ」・「チエ」

グロービスは、経営に関する「ヒト」・「カネ」・「チエ」の生態系を創り、社会の創造と変革を行うことをミッションに1992年に設立されました。

企業リーダー育成を目的としたビジネススクール運営をメインに、その他出版やベンチャーキャピタル事業を手がけています。この分野ではすでに国内での実績があり、アジアを始めとして海外にも進出しています。

リアルで揺るぎない地位を築いたグロービスが近年、力を入れているのがビジネス講座動画のオンライン配信事業。独立採算の Globis Digital Platform(GDP)事業部を創設し、社長直々の命によりエンジニア採用を急速に拡大、エンジニアオリエンテッドな組織づくりを進め、「グロービス学び放題」を始め会社が保有する豊富なコンテンツをネットで配信するビジネスを展開しています。

How we do

  • カフェのような雰囲気の中開発しています
  • フリースペースでディスカッション

■LEAD OUT (GDP WAY)
- Leading edge
最先端のデジタルテクノロジーや教育理論、経営理論に触れ、積極的に取り入れ、最先端のサービスを創る。

- Enjoyment
顧客をハッピーにするために自分たち自身が情熱を持って楽しむ。常に変化を楽しみ、創る喜びを感じ、仲間と笑い合いたい。

- Agile
変化が激しい世の中においてスピードの速さが命。何事にも速く判断する、速く動くことを意識。

- Data driven
感覚的につかんでいるものを、データで検証する姿勢を常に持つ。データからの解釈が価値創造につながる。

- Open & connect
イノベーションは自社だけでできると思うのは間違い。ドアを開け、外に出て、知恵のある人と繋がり、巻き込む。

- User centric
購買する顧客、そして、サービスを使うエンドユーザーの体験価値を高める。ユーザーの気持ち・感情を常に考え、サービスを開発・改善する。

- Teamwork
共に働く社内外の仲間が存在するから、仕事ができることを忘れはならない。周囲を積極的にサポートし、ハートフルにコミュニケーションする。

■多様なメンバーが参画しています
元ベンチャーの経営者、スタートアップの創業者(CTO)、大企業の新規事業メンバー、データサイエンティストなど、多様なメンバーがこの事業に参画しており、刺激的なチームで働くことができます。

●働き方
- リモートワーク可
- フレックス制度(コアタイム 14:00-15:00 の 1 時間)
- 実働 7.5 時間/日
- 平均残業時間実績値:20 時間/月
- フリーアドレス
- カフェスペースでのドリンク無料
- 休日の社外セミナー参加時の振休取得可
- 経費で書籍が購入できる
- 副業可
- 時短勤務制度あり
- 経験豊富なパートナーエンジニアに学べる環境
- エンジニアの声が響きやすい環境
- 自由と自己責任(With great power comes great responsibility)
- 社内のエンジニア勉強会多数

●その他
- Pivotal Tracker を用い、Scrum スタイルでアジャイル開発を実施しています
- GitHub Flow と WIP を駆使したチーム開発です
- マイクロサービスアーキテクチャーを採用しています
- フロントアプリケーションはSPAを導入しています
- ノートPC(最新 MacBook Pro 15" または Let's Note お好きなほう)、27"ディスプレイを支給
- エディタや IDE、その他のツールはご自由にお使いください。

Description

■チームの紹介
https://www.wantedly.com/companies/globis/post_articles/186152

■業務概要
・データによる価値創造を目的としたデータ分析PJTにおけるデータ分析業務。

■業務詳細
・ビジネス理解と業務理解 (PM支援のもと)
・ビジネス要求ヒアリング (PM同席のもと)
・ビジネス理解や業務理解やビジネス要求を踏まえた上で分析方針の設計
 (基礎分析→仮説構築も含む)
・統計モデル構築方針の検討
 (説明変数選定、手法検討、性能評価方法検討)
・統計モデルの実装 (ライブラリ利用)
・統計モデルの解釈
 (説明変数寄与度の解釈。ビジネスに活かす示唆の検討)
・分析結果のレポーティング
・追加で取得すべきデータの提案"

■必須条件
下記に列挙するデータ専門性とビジネス力を全て保持している事。

[データ専門性]
 ・データ前処理:異常値、外れ値、欠損値の処理やデータの標準化を適切に実行出来る。
 ・データ操作:SQLやPythonなどを利用して、SQLにおけるJOIN、GROUP BY、CASE文、副問合せなどといった処理が出来る。
 ・プログラミング能力:代表的なライブラリ(例:scikit-learn)を利用した統計モデル構築を自力で行う事が出来る。
 ・統計:統計検定準1級レベルの記述統計、推測統計、ベイズ統計の知識を持つ。加えて統計検定2級レベルの知識をビジネスへ反映させる事が出来る。
 ・ビジネスアナリティクスの実務経験:データ分析を用いてビジネス上の課題解決を行った実績を持つ。
 ・データ分析の実務経験:分析要求ヒアリング、分析要件定義、分析作業、レポーティングという分析の一連業務の実務経験を持つ。
 ・モデル開発の実務経験:線形モデルをRやPythonで自力で構築出来る。構築した線形モデルの説明変数の寄与度を読み解き、ビジネス上の意思決定に貢献出来る。

[ビジネス力]
 ・コミュニケーション能力:相手の理解度に合わせて説明粒度を調整して説明する力。
 ・論理的思考力:構造的に物事を捉える力。ゴールからの逆算思考力。
 ・問題解決能力:深堀りして本質的に解決すべき問題を捉える力。問題に対する解決策として最適な分析方針を決める能力。

■歓迎条件
下記に列挙する項目のいずれかを満たしている事。

[データ専門性]
 ・SQL:SQLの構文を一通り知っていて、記述、実行できる。(DML、DDLの理解。各種JOINの使い分け。集計関数とGROUP BY。CASE文。副問合せなど)。必要であれば数百行のSQLを解読する事が出来る。
 ・機械学習:はじめてのパターン認識に相当する機械学習の知識。)
 ・Deep Learning:GoodfellowのDeepLearning本レベルの知識を持つ。
 ・統計モデル構築:RやPythonを用いて、階層ベイズモデル、線形混合モデルの構築が出来る。

■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。
・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。
・教育領域の課題解決がメインとなるので、社会的意義の大きいテーマに取り組める。

■開発環境
・インフラ:GCP(データ解析基盤)/ AWS(ユーザー向けサービス)
・分析基盤:BigQuery / Data Portal / Tableau
・監視:Stackdriver Logging / Stackdriver Monitoring / Stackdriver Trace
・データ基盤:GAE / GCS / Datastore / Pub Sub / Dataflow
・その他:GitHub / Slack / Qiita:Team

Highlighted posts

Basic info
Looking for データサイエンティスト
Job type Mid-career
Company info
Founder 堀 義人
Founded on February, 1992
Headcount 442 members
Industries Consulting / Survey / IT (Internet/Mobile) / Education / Research

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Location

東京都千代田区二番町5-1 住友不動産ビル