JOB ID:55118
給与 | 1000万円 〜 1500万円 |
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業種 | |
勤務地 | 東京都 |
業務内容 | 募集背景 タイミーはスポットワーク市場のリードカンパニーとして大量のデータを蓄積されており、未開拓かつデータから明らかにすることで、大きな事業インパクトを見込める取り組みが数多く存在しています。以下が例となります。 様々な変数を考慮した掲載募集の埋まり度合い予測 労働経済学、マッチング理論等を応用したマッチングの最適化 プッシュ通知やデジタル広告配信の最適化 タイミーの事業活動ダイナミズムのモデリング 上記のようなR&D活動を加速させ、社会実装を進めていきたいと考えています。 また、事業成長に伴い営業人員が急増している中、営業生産性向上が全社的な課題となっています。営業活動にレバレッジを効かせるため、データサイエンス的なアプローチでの取り組みを始めていますが、この取り組みを更に加速させるため、新たな仲間を募集しております。 業務内容 ご志向に応じて、R&D、社内向け業務改善いずれかの業務に取り組んでいただきます。 <R&D> テーマ選定 論文調査を含む技術調査及び検証 具体の分析や、実験設定、モデリング・エンジニアリング業務 実証実験 レポート作成 改善のための仮説検証 論文執筆・発表 実運用に向けた開発業務 <社内向け業務改善> 全社的な社内課題に対し、データアナリストや事業部のメンバーとコミュニケーションを取りながら、主に下記の業務を推進いただきます。 プロジェクト組成 KPI設計 効果検証の設計 具体のモデリング・エンジニアリング業務 モニタリング・運用体制の構築・実施 改善のための仮説検証 データエンジニアリング部の特徴 ・データエンジニアリング部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。 ・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。 ・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 ※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 ・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。 ※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」 ・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。 タイミーのシニアデータサイエンティストとして働く魅力 「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができます。 機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。 施策の設計から携わることが可能です。 データ基盤の整備は別のチームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。 考慮する変数が多くモデリングする対象が複雑かつ、アイテムのライフスパンが短いため難易度が高いですが、 高いレベルで「データサイエンス力」「ビジネス力」や「データエンジニア力」を体現しているデータサイエンティストと一緒に働くことができ、アジリティ高く施策や検証を行うことができます。 グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。 インタビュー記事 採用要件 MUST ハードスキル ・データ分析によってビジネス上の課題を解決したご経験(直近含めて5年以上) ・SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工のご経験(直近含めて5年以上) ・クラウドにおける機械学習システムの構築・運用経験(特にGCP、もしくはAWS) ・データサイエンス系のプロジェクトマネジメント経験(3年以上) ・効果検証・因果推論の知識と経験 ・GitHubまたはgitホスティングサービスを用いた開発経験 ソフトスキル ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・当社のバリューにフィットする方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、ステークホルダーと交渉し、プロジェクト組成から実装までやりきれる方 ・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方 WANT ・プログラミング言語による、web系開発の実務経験 ・経営もしくはそれに近い立場での課題解決の経験 |
福利厚生 / 待遇 | ・各種社会保険完備 ・交通費支給 ※上限3万円/月 ・実績に応じて昇給有(年2回) |
勤務時間 | フレックスタイム制(コアタイム 12:00~16:00) 標準勤務時間 10:00~19:00 ※1日8時間勤務×月勤務日数分が1ヶ月の勤務時間数となります |