【メディア事業部】データサイエンティスト / Ameba

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勤務地

東京都

職種

データサイエンティスト

モダンな技術を採用
技術試験なし

求人情報

仕事内容

【業務内容】 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

必須条件

・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・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
求める人物像
・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

歓迎要件

・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

想定年収

〜(給与形態:年俸制)
想定年収補足
応相談 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により優遇します。 ※半期ごとの目標管理制度を導入しており、評価に応じて年俸を見直します。 ※選考の中で最終的なスキル・経験を加味した後、正社員・契約社員どちらかでの採用となります。

おすすめポイント

★会社のビジョン 「21世紀を代表する会社を創る」をモットーに、インターネットを核とした成長産業での積極的な事業展開を進めています。グローバルなインターネットサービスの開発に取り組み、世界に通用する企業を目指しています。 ★Ameba事業部の再強化 Ameba事業部は収益の核となっており、これまでのゲーム中心の戦略から、ネイティブアプリや動画配信へと幅広く展開を進めています。アドテクの強化も進め、広告配信の効果を高めています。 ★技術者のための最高の環境 研究開発の支援として年間10万円の補助金と勉強時間を提供し、技術者に最適な環境を整備しています。自社開発を推進し、サンフランシスコ支社を通じた国際的な連携を図っています。デスクは広く、最高の設備で技術力向上をサポートしています。

ポジション

職種
・データサイエンティスト

配属先

部署の特徴・業務環境
【チームの体制、働く環境について】 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。

開発環境

開発言語
Python
データ分析
R
DB・DWH
BigQuery

雇用形態

正社員

勤務形態

定時時間制
勤務形態補足
職種によっては裁量労働制適用
就業時間
10:00〜19:00

予定勤務地

東京都渋谷区宇田川町40-1

福利厚生

保険
健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険
健康・医療
受動喫煙防止措置

制度

財産形成
退職金制度、社員持株会制度

休日・休暇

年間休日日数
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・介護
育児休暇、産前産後休暇

諸手当

住宅手当

その他

その他補足
・グッジョブ制度(開発環境・生産性改善支援制度) ・ビタミンバー・リラクゼーションルーム・マッサージルーム ・社内勉強会、ゼミ制度 ・海外カンファレンス派遣制度 ・社内親睦会費補助制度

選考情報

選考内容

選考情報
書類選考,面接

サイバーエージェントグループの企業情報

企業について

・メディア事業・インターネット広告事業・ゲーム事業・投資育成事業

会社情報

企業名
サイバーエージェントグループ
企業理念
21世紀を代表する会社を創る
設立年月日
1998年03月
本社所在地
〒150-0042 東京都渋谷区宇田川町40番1号Abema Towers
資本金
21億4748万3647円
売上高
478億6000万円
上場
プライム
上場企業
社宅・家賃補助制度
持ち株会制度
従業員100名以上
従業員1000名以上
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Border

サイバーエージェントグループ

【AI Shift】フルスタックエンジニア/Go,TypeScriptエンジニア

■必須条件

■大卒以上 ・開発実務経験7年以上 ・GCPやAWS等のパブリッククラウド上での開発経験2年以上 ・Docker等のコンテナ技術の利用経験2年以上 ・開発リードの経験

700万円〜900万円

フルスタックエンジニア

サイバーエージェントグループ

【メディア&IP事業本部】MLエンジニア

■必須条件

・機械学習、画像処理についての専門知識と実務経験 ・Pythonを使用したデータの分析変換、モデルの実装の能力と実務経験 ・PyTorchやTensorFlowなどの機械学習フレームワークの実務経験 ・LLMに関する専門知識 CVに関する国内外での論文投稿、発表、登壇実績 AI関連のCV以外の分野の専門知識、特にNLP領域の経験 物体検出、セグメンテーション、深度推定など、特定タスクの高度な専門知識・経験 画像処理や幾何学処理に関連するアルゴリズムの最適化の経験 GPUに最適化されたプログラミングの開発経験

AI・機械学習エンジニア

サイバーエージェントグループ

【ピグ事業部】UI/UXデザイナー(ピグ新規サービス)

■必須条件

■大卒以上 ・Illustrator、Photoshopの実務経験(7年以上) ・UI/UXデザイナーとしての実務経験 ・スマートフォンでのサービス開発/運用・UI設計の実務経験(もしくは)グラフィックデザイナーとしての実務経験・Webに関する基礎知識

504万円〜804万円

UI・UXデザイナー

こんな募集もおすすめ

Border

GMOインターネットグループ株式会社

東京/正社員/データサイエンティスト

■必須条件

以下をすべて満たした方 ●実際にプロダクトもしくは研究で機械学習/深層学習を活用して実績を出した経験がある ●情報系の知識やスキルがあり、データサイエンティストで求められているスキル(統計解析、機械学習など)を一通り身に着けている、もしくは一つの特化した強みを持つ ●Pythonが書ける

700万円〜1,000万円

データサイエンティスト

GMOインターネットグループ株式会社

東京/正社員/データサイエンティスト(マネージャー候補)

■必須条件

【必須スキル/経験】 ●プロジェクトをリードされたご経験(テックリードやプロダクトマネージャに相当するポジション) ●チームでのWebアプリケーション開発・運用経験が3年以上 ●最新のテクノロジーを積極的にキャッチアップし、アウトプットし続ける姿勢 ●課題解決に向けて技術的な提案をした経験 ●Webアプリケーションの脆弱性に関する基本的な知識

900万円〜1,500万円

データサイエンティスト

GMOインターネットグループ株式会社

東京/正社員/データサイエンティスト(バイオインフォマティクス)【老化細胞研究/東京大学医科学研究所】

■必須条件

以下をすべて満たした方 ●バイオインフォマティクス(ドライ解析)の研究経験がある ●博士号を取得している ●機械学習・深層学習の知識がある ●RかPythonが書ける

900万円〜1,500万円

データサイエンティスト

IT菩薩モロー

この求人を監修した人

毛呂 淳一朗 「IT菩薩モロー」

YouTubeでITエンジニアの転職やキャリアに関する情報を発信するキャリア系インフルエンサー。YouTubeチャンネル登録者数は3.4万人(2025年4月時点)。

エンジニア採用担当としての経験も豊富で、企業が求める人材や視点も熟知。その経験を活かし、現在はITエンジニア特化のキャリア支援企業「キッカケエージェント」を立ち上げ、月間120人のITエンジニアと面談を行う。エンジニアのキャリア志向と企業課題の解決を両立する最適な人材紹介を提供。

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※1:2025/01/01~2025/12/31までの入社者465人中、半年以内に退職した人が7人。
※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。

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