【協業リテールメディア】データサイエンティスト

現在サイバーエージェントではAI×購買データを活用し、市場規模が140兆円ある小売業界に変革を起こすべく「世界一のお買い物体験をつくる」をビジョンに掲げています。 当社の強みであるデジタル領域の知見を実際の小売業界の店舗に応用し、「デジタルとリアルを横断した新しい購買体験の提供」や「社会課題解決にむけたDX推進」を行っています。 さらに事業規模の大きい新たな柱として「リテールメディア：小売企業のオウンドアプリや店舗を広告媒体とする事業」を掲げています。 メディアと購買データを活用した前例のない広告事業の創出を通じて、データの価値を最大限活かした広告プロダクトを開発します。 これまでの消費財マーケティングや消費者の日常行動に大きなインパクトを与えられる領域と考えております。 リテールメディアを高いレベルで成立させるためには、データサイエンスや経済学の技術が必要不可欠です。私たちはデータサイエンスや経済学の技術を活用しながら、大きく次の3つの実務に取り組んでいます。 ①パートナーである小売企業様との協業DX推進 小売企業と並走し、営業/プロジェクトマネージャー/エンジニア/デザイナーなどで構成されるクライアント単位のプロジェクトチームにおいて、データサイエンティストとしてDX推進をします。 課題設計/データ分析/ABテストなどを活用した検証/運用オペレーションの設計などに幅広く携わります。小売企業の担当者への効果的な説明なども考える必要があります。また、スキルセット/キャリア志向によっては、機械学習エンジニアとして本番環境への機械学習アルゴリズムの実装 / 運用に携わることもあります。以下は具体的な業務の一例です。 ・反実仮想を考慮したクーポンの効果検証、クーポンターゲティング施策の設計・実施 ・アプリ内コンテンツ（チラシ、クーポン、ECにおける商品）の推薦 ・アプリの行動ログと購買データをかけ合わせた、リアルな購買におけるUI / UX改善 ②リテールメディア開発と広告効果最大化 因果推論や機械学習といった手法を活かし、広告効果最大化のための開発や分析、運用フレームの構築などを行なってます。累計数兆円規模になる業界最大手小売業のデータをフルに活用した分析や最適化が可能です。現在取り組んでいる/今後取り組む可能性がある技術的なトピック例は以下の通りです。 ・来店/購買/競合商品の購買といった複数指標への因果効果のモニタリング ・因果推論を活用したプライバシーに配慮しながらの効果検証と改善 ・単一KPIの因果効果の最適化ではなく多目的な最適化 ③データサイエンス/経済学を活用した自社プロダクトの開発 ①や②の実務内、またはその他のCAのサービスの中で培ったデータサイエンス技術を小売にとって最適なプロダクトとして落とし込みます。以下のような技術を開発しています。 ・経済学を活用した商品価格最適化サービスの開発 ・bluetoothビーコンを用いた店内測位による顧客行動計測 ・小売オウンドアプリ/ECにおける検索や推薦サービスの開発

・ 仮説構築からデータ分析まで、機械学習や統計モデリングの手法を用いて、研究もしくはビジネス課題を改善・解決するまでの一連の経験 ・Python / R / SQLなどを使った分析・モデル作成・可視化の経験 ・ 機械学習の基本的な理解 ・ 事業・ビジネスを理解した上で、分析・提案ができること ・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

・どのような価値を技術によって提供したいかを考え、説明できる方 ・主体性をもって取り組める方 ・愛着をもってサービス開発にとりくめる方 ・技術への探究心があり、根拠を説明できる方 ・チーム開発を大切にできる方 ・前向きなコミュニケーションが取れる方

〜（給与形態：年俸制）

応相談 経験・能力を考慮の上、当社規定により優遇致します。

昇給：2回

・データサイエンティスト

【仕事の魅力】 ■データサイエンスの効果を最大化する二つの裁量権 サイバーエージェントはよく「裁量権がある」と言われる会社ですが、データサイエンティストにとって大きく二つのことを意味します。 ❶技術選定の裁量権 データサイエンスを実践する上での環境など技術選定についての裁量権があります。プログラミング言語や各種クラウド環境などがサービスの特徴に合わせて選定され、新しい技術にもチャレンジしやすい環境です。 ❷タスク選定の裁量権 データサイエンティストにとって最も重要な「どんな課題に取り組むべきか」という問いに各メンバーが向き合います。データサイエンティストに限らず組織のメンバーとのディスカッションを通じて取り組むべきタスクを決めていきます。 ■日本有数のAI研究組織 AI Labとの密接な関わり AI事業本部のデータサイエンティストとAI Labのリサーチャーの協業は活発です。 オフィスでは同じフロアにいるので、リアルで捕まえて雑談したり、DMで声をかけたりするコストが低いです。機械学習 / 強化学習 / 経済学 / CV / NLPなどあらゆる分野の研究のトップランナーに、現場の分析課題の整理から、どういった技術で解けるのか / 解けないのか、実務で使う上での落とし穴などを気軽に相談できます。 場合によっては、プロジェクトを一緒に進めることもあり、それが事業成果や研究成果につながった事例もあります。

正社員

定時時間制

10:00〜19:00

東京都渋谷区渋谷2丁目24番12号渋谷スクランブルスクエア22F

一部リモート

健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険

受動喫煙防止措置

退職金制度、社員持株会制度

124日

土日祝休み、有給休暇、リフレッシュ休暇、年末年始休暇、夏季休暇、慶弔休暇

育児休暇、産前産後休暇

住宅手当