グループ内への機械学習システムのモデル開発を担うMLエンジニアを募集！

株式会社バンダイナムコネクサス

Mid-career

Ryo Matsuura

データ戦略部ゼネラルマネージャー

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廣井利希

大学卒業後、データ分析系のスタートアップ企業でゲーム分析部を率いる。アナリストとして分析・コンサルティング業務を行いながらも、新規顧客への営業、クオリティ管理やチームのリソースマネジメントなどチームビルド全般に従事。その後ゲーム分野でのより深い事業貢献を志しゲーム企業へ転職し、分析チームを立ち上げ多数のモバイルオンラインゲームの分析を担当。チームを軌道に乗せCEDEC登壇も経験。現職株式会社バンダイナムコネクサス入社後は、データ戦略室室長（現・データ戦略部）として立ち上げに携わり、データ分析組織の組織構築や戦略策定を主導している。

What we do

私たち株式会社バンダイナムコネクサスは、新しいアソビを開拓し続け、世界に最新・最高のエンターテインメントをお届けすることを目指す会社です。社名「nexus（つながり・絆）」の名の通り、バンダイナムコグループが展開する多彩な事業をつなげ、IPファンのお客様との結びつきをより強めるサービスを展開。直近では世界的なカンファレンス・TEDに弊社役員が登壇するなど、グローバルな活動も行っています。 ■バンダイナムコグループと私たちについて■ バンダイナムコグループは、玩具や店舗展開からデジタル領域まで世界でも有数の多業種に渡るエンターテインメント事業を展開。その中で私たちは、事業共通するIPを軸にお客様との理解を深め、これまでにないエンターテインメントを生み出すことをミッションとしております。事業単体では到達できない新たな発想や基盤構築を実現するべく、「事業単体／横断データ分析」や「IPファン向け情報発信の機能開発・運営」「商品連動を可能にしたブラウザゲームプラットフォーム”enza”の展開」などを通じて、バンダイナムコグループ各社との緊密な連携を日々行なっております。ネクサスの名のもと、グループ全体を俯瞰し、世の中をワクワクさせる取り組みを追及し続けます。もっとバンダイナムコネクサスについて詳しく知りたい方はこちら https://bandainamco-nexus.co.jp/careers/

Why we do

私たちはチームとして認識を共有すべく、以下のチームミッション・ビジョンも策定しています。 ■MISSION■ IP軸ビジネスにおけるマルチタッチポイントデータの分析・活用を推進し、ビジネスとプロダクトに関わるあらゆる意思決定に対して、最適にデータドリブン化された意思決定フローを実現する。 ■VISION■ 世界で最も深くエンターテインメント事業とその顧客を理解し、世界で最も多様なエンターテインメントデータを分析・活用する専門家集団である。

How we do

2020年12月に改装した新オフィス（フリーアドレス席やオフィス中央のパントリー）

防音ボードのある集中ブース

■チームステートメント■ ・親しみやすさとホスピタリティ・大きなビジネスインパクトを生み出す影響力・不可能を可能に変える、あらゆるレイヤーのデータ分析技術・課題解決のための本質的な議論を惜しまず、構造化して良い方向に変えていく力 ■オフィス環境・働き方■ 現在は約70名ほどのメンバーが活躍中。オフィスには社員食堂（マルシェ）があり、日替わり定食やどんぶり、そば、うどんからパスタセットまで豊富なメニューを用意。いつも多くの社員でにぎわっています。また、フレックスタイム制も導入しており、ワークライフバランスを保ちやすい環境です。 ※勤務スタイル：テレワーク/オフィス/サテライトオフィス（Activity Based Workingに基づく） ※勤務地変更の範囲：会社が指定する場所 ■開発環境■ ・分析基盤：BigQuery ・統合分析環境：Jupyter, Vertex AI ・BIツール：Looker, Google Data Portal ・CI/CD：Cloud Build, GitHub Actions ・コンテナ技術：GKE, Cloud Run ・ワークフローエンジン：Cloud Composer ・監視ツール：Cloud Monitoring ・インフラ構成管理：Terraform ・コード管理：GitHub ・ツール類：Slack / Google Workspace / Chatwork ※別技術スタックもフレキシブルに採用可能です。 ※データ分析環境の詳細は以下の記事を参照下さい。 https://www.wantedly.com/companies/company_9704487/post_articles/340890 ※プロフィールを拝見した上でご連絡を差し上げておりますため、できる限り詳細までご記載をお願いいたします。 ※すべての方に面談のご案内を差し上げているわけではございませんので、ご了承いただけますと幸いです。

As a new team member

【MLポジションについて】機械学習モデルのPoC及びWebサービスへのデプロイを通して、グループ全体の売上向上ないしコスト削減に貢献する事をミッションにしています。・MLエンジニア：機械学習モデルのPoCと一部のML基盤タスク（Ex.推論APIの構築）・MLOpsエンジニア：ML基盤開発・ML PdM（PjM）：MLプロダクト拡大戦略の策定、要求定義やプロジェクトマネジメント【業務内容】 ▼具体的なML案件の例（以下、全てバンダイナムコグループ内のプロダクトに限定）・ECサービスへのレコメンド提供・特定IPに関するニュースアプリ/ニュースサイトへのレコメンド提供・ECサービスへの「不正検知（=転売ユーザ検知）システム」の提供・スマホゲームへの「不正検知（=チートユーザ検知）システム」の提供・スマホゲーム間のユーザー送客効果の最適化のための「課金有無の予測モデル」開発・反実仮想機械学習による施策効果の推定・グループ内でのAI活用のハブとしてのコンサルティング業務 ▼担当業務範囲の詳細（※GCPを採用）・ビジネス要求をもとにしたモデルの要件定義・モデル開発の方針設計 (EDA、特徴量選定、手法選定) ・モデル開発と精度改善 (ハイパーパラメーターチューニング、オフライン精度検証) ・オフライン検証結果のレポート作成・推論APIサーバー構築・システム稼働後のMLモデルの精度モニタリング・チームが提供するML機能の品質担保 (チームメンバーのコードレビュー、開発方針レビュー) ※業務内容変更の範囲：会社が指定する業務【ポジションの魅力】・立ち上げ期なので、技術的裁量を持ってMLチームの技術選定を行う事が出来る。・立ち上げ期なので、ML機能開発による事業貢献余地が大きい。・ML機能開発を切り口にして、バンダイナムコグループ内の多様な事業に関わるチャンスがある。【求める人物像】・チームワークを重視出来る方・エンタメビジネスに対する興味・自走力/巻き込み力・事業や組織の状況を俯瞰的に捉えられる方【スキル・経験】 ▼データサイエンス力・探索的データ分析の方針設計が出来る。・データ特性に合わせた前処理を行う事が出来る。・サービス特性やビジネス要求を踏まえた特徴量選定を行う事が出来る。・論文やTechBlogを参照してMLモデル開発に応用出来る。・オフライン検証のための指標を設計出来る。・精度向上のためのハイパーパラメーターチューニングが出来る。 ▼エンジニアリング力・クラウドサービス(特にGCP)を利用した開発経験・Pythonを利用した開発経験・アーキテクチャ設計力 (MLパイプラインの設計) ・コンテナ技術(例：Docker)に関する知見・ワークフロー(例：Airflow, Prefect)に関する知見 ▼ビジネス力・施策提案力 (事業課題やIP戦略を実現するためのML施策の考案) ・要件定義力 (ビジネス要求をもとにしてモデル性能要件を定義出来る水準) ▼実務経験・サーバーサイドエンジニアとしての実務経験 ▼語学力・日本語能力試験N1（ビジネスレベル以上）【開発環境】・データ基盤：GCS, BigQuery ・分析環境：GCE+IDE（Jupyter, VSCode, etc）※内製で開発者向けプラットフォームを構築しています・BIツール：Looker Studio（旧：Google Data Portal）, Looker ・CI/CD：GitHub Actions ・API：GKE ・ワークフローエンジン：Prefect, Cloud workflow, Cloud Run ・監視ツール：Cloud Monitoring, Datadog ・インフラ構成管理：Terraform Cloud ・コード管理：GitHub ・ツール類：Slack(Teams) / Google Workspace / Notion これからどんなことをしてみたいか、まずはお話してみませんか？是非お気軽に「話を聞きにいきたい」ボタンよりエントリーしてください！もっとバンダイナムコネクサスについて詳しく知りたい方はこちら https://bandainamco-nexus.co.jp/careers/

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