Amebaは2004年9月にブログからスタートし、ピグ、マンガ、占い、ドットマネーと様々なサービスを生み出し続け、今では会員数6500万/月間来訪者数(MAU)2200万という社会的インフラサービスと言える規模にまで成長してきました。 「つくる、つむぐ、つづく、Ameba LIFE」をブランドビジョンとして掲げ、 「人と情報をつなぎ・暮らしが豊かに育ち続けるための機会を提供する」という信念のもと、「Ameba」というメディアを軸に、様々な新規事業を展開しています。 これからも人々の暮らしと心を豊かにするために、日々サービスをともに磨き上げていく仲間を募集しています。 Amebaブランドサイト：https://about.ameba.jp/ Ameba組織・文化について：https://about.ameba.jp/ameyoko/

Amebaのデータサイエンティストは3名、機械学習エンジニアは6名のメンバーとなっています。 メインとする職種は分かれているもののプロジェクト状況や本人の志向性に応じて領域の境界線は動的に変わります。 専門職種として育成や評価を適切に行うため、所属はメディア事業部の横軸組織のAmeba担当となります。 横軸組織にはデータサイエンティストと機械学習エンジニアが約25名在籍しており、相談やナレッジ共有が気軽に行える環境です。

[仕事内容] データ分析による意思決定支援と機械学習システムの改善支援に取り組んでいます。 データ分析は、要件整理、データ収集、データ分析、施策実施、効果検証、といったプロセスをビジネスメンバーや機械学習エンジニアと一緒に取り組み、問題の発見から解決まで一貫した支援を行います。 ABEMAやタップルなどCAが複数のメディアを持っている強みを活かすためにサービス間で連携を行い、効率化と品質向上を目的としたデータ分析タスクの標準化にも取り組み、持続可能なサービス貢献ができることを目指しています。 [このプロジェクトで経験できること] ・KPI設計や現状把握するためのダッシュボード作成 ・事業の抱える問題を発見し解決策の提案 ・ユーザーやコンテンツの価値・品質の定量化や属性推定 ・過去データを活用したKPI予測 ・レコメンドや検索や広告配信などMLシステムのアルゴリズムのPoCや開発支援 ・ABテストの効果測定と要因の探索 [主な利用技術] Python / R / Tableau / SQL / Hive / Bigquery / Shell [必要経験・スキル・条件] ・統計解析、機械学習の基礎知識がある（統計検定2級相当以上） ・統計解析、機械学習を実務レベルで応用した経験が3年以上ある ・論理的思考能力やコミュニケーション能力といったビジネススキルがある ・事業やビジネスを理解した上で、問題の発見と解決するための提案ができる ・SQLを用いたデータ抽出の実務経験がある ・PythonやRなどを使ったデータ分析・モデル作成・可視化ができる [歓迎する経験・スキル] ・ビジネスモデルの異なる複数サービスでのデータ分析経験がある ・プロジェクトマネジメントの経験がある ・論文などを読解してそのトレースが出来る能力がある [求められるマインド] ・分析結果に対してなぜそのような結果となったのか深く考えられる方 ・データ分析結果を活用した事業貢献が目的であり、技術はそのための手段であるという意識を持っている方 ・チームやプロジェクトを跨いだスケールさせるような思考や行動できる方