【データサイエンティスト】CDSO直下！全プロダクトの各種データ・AIの利活用に0から携わりませんか？

当社は、「人口減少社会において必要なインターネット事業を創造し、ニッポンを元気にする」というミッションのもと、創業9年で9事業、12拠点、従業員数365名と急成長を続けてまいりました。ですが、組織はまだ整備されていないベンチャーフェーズで、掲げるミッション実現に向けては、組織・事業ともに課題が山積みです。

そんな課題や困難を成長のチャンスと捉え、会社と個人の志を実現するために「仕事に熱狂し、市場価値を高めたい」という想いをお持ちの方と、ネクストビートは共に挑んでいきたいと思っています。

そしていち早く市場価値を高めていただくために、一領域で成果を出していただいた方には、複数領域での経験をスピーディーに積んでいただけるチャンスを、とことん与えます。
それが可能なのも、ネクストビートが「スピード」×「組織成長」を兼ね備えた"ベンチャー"であるからだと考えています。

「スピード」：経営陣との距離が近くスピーディーな意識決定が行え、オールインハウス体制の中で即実行が可能です。
「組織成長」：9年で9事業・従業員数365名・12拠点と組織を拡大して参りました。組織成長に伴い、その分求められる役割りも増える見込みです。

また組織力強化に向け、今まさに「文化創り」を行っており、リモートではなくあえて出社の体制をとることで、より密なコミュニケーションをとっています。
ネクストビートは仲間と切磋琢磨し、自身の市場価値を上げていただきながら、より大きなミッションに挑める会社です。私たちと共に、"未来の「ふつう」”を創っていきませんか？

■現在注力していること

ネクストビートでは、ミッションに基づく課題 × ビジネスチャンスを見極め、ドメインを設定しプラットフォーム事業を展開するという戦略をとっています。
　　　　　　　　　　　　
・STEP1：「子育て支援領域」でプラットフォーム事業を展開
・STEP2：ライフイベント・地方創生・グローバルの3本柱でプラットフォーム群を構築
・STEP3：複数領域にて未来の「ふつう」となる事業を次々と展開

現在は「子育て支援領域」で培ったノウハウ・アセットを活かし2つのプラットフォームを構築しています。

(1)保育園の課題解決toBプラットフォーム
・保育士転職支援サービス（採用支援）
・保育施設向け業務管理システム（労務管理）
・新規サービス（開発中）

(2)子育ての課題解決toCプラットフォーム
・子育て情報メディア
・ベビーシッターマッチングアプリ
・子育てフレンドリーな宿泊施設予約サイト
・新規サービス（開発中）

■業務内容
ネクストビートが運営する全サービスのデータを用いて、事業ごとにビジネス課題の抽出、課題分析～解決に向けた提案や機械学習による効率化を行っていただきます。

・BtoC, BtoBの営業データを用いた業務プロセス改善のための課題分析
・人事データを用いたピープルアナリティクス
・上記データを用いたレコメンドアルゴリズム開発
・BI等を用いた分析結果をアクションにつなげるための仕組み構築

■取り扱うデータ（例）
・顧客の属性データ、顧客の時系列情報
・自社社員の行動（架電履歴等）データ
・WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等
・自社サイトのアクセスログデータ（ビュー、クリック、スクロール）
・テキストデータ（求人票のデータ、経歴データ等）
・音声データ（通話）
※事業特性上、大容量データをリアルタイムに処理する機会はございません。

■募集背景
ネクストビートでは、データドリブン経営をより強化するために、専門の組織「Business Technology Division」を立ち上げました。 本組織では、全社的なデータマネジメントと、弊社の主要サービスである保育士バンク！をはじめとした各種サービスへの社内外の各種データ・AIの利活用、さらに、AIを活用した新たなサービス立ち上げなど、幅広い領域に対応していきます。

■実現したいこと
(1)各事業のビジネス課題の解決・業務改善
・社内でビッグデータの

■組織の特徴と体制
(1）全事業に横断的に関われる組織
データサイエンティストとしての専門性を深めることはもちろん、全事業に横断的に関われる組織のため、営業・エンジニア・マーケターなど他職種と共に仕事を進めることが多く、データ分析以外の領域に業務や知識を広げることが可能です。

(2）豊富なチャレンジの機会
データに関する課題に対して様々な挑戦を行う機会があります。

・インハウス体制のため提案～実装、効果検証まで幅広い業務に携われる
・CDSO（Chief Data Science Officer）直下のポジションのため、様々な場面で意思決定に携われる
・職務経歴書や求人票、電話ログ等の非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用

・ビジネス、バックオフィスのチームと直接やりとりをしつつ課題設定～分析設計、分析、運用までをワンストップで対応する能力を得られる
・Google Cloud（BigQueryなど）や、Pythonを用いたAI・機械学習モデルの構築経験を得られる
・全社が「お客様」になるので、幅広い業務知識を得ることが可能
・スピード感を求められる環境に順応することでのフットワーク、瞬発力の向上
・PoCで終わらない、AI・機械学習の実サービスへの導入経験を得られる