通過ランク:A

【データサイエンティスト】全事業、全部署のデータを扱う!ビジネス課題抽出~解決に向けた提案やデータ活用を。

正社員
求人メインイメージ

「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」
これは創業時から変わらないネクストビートの理念です。

人口減少、高齢化、過疎化など、日本の課題を前に、取り組むべきことはたくさんあり、そんな難題を乗り越えた先にこそ、世界に示せる未来があるはずだと考えています。

これらの課題に先回りしながら、ライフイベント・地方創生・グローバル事業に取り組み、進化するテクノロジー・推進力・ベンチャーマインドで新たなソリューションを開発し、「未来のふつう」創り続けていきます。

私たちと一緒に「未来のふつう」を創っていきませんか?

職種名
データサイエンティスト
給与(想定年収)
700万 〜 1,200万円
(※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません)
勤務地
東京都
開発言語
Python3
クラウドプラットフォーム

Amazon Web Services、Google Cloud(Google Cloud Platform)、Salesforce

開発内容タイプ

自社製品/自社サービス

特徴
オンライン面談可 服装自由 ノートPC+モニタ別途支給 1920x1200以上のモニター環境を提供 残業30H以内 女性エンジニアが在籍 若手歓迎 産休育休取得実績あり 女性リーダー活躍中 ベテラン歓迎
募集人数
若干名
求人イメージ画像2
求人イメージ画像3
必須要件
以下すべてのご経験をお持ちの方からのご応募をおまちしています!
・研究開発(画像処理,自然言語処理,機械学習,AIなど) 実務2年以上
選考フロー

paiza(コーディングテスト)

カジュアル面談/通常面接(1~2回)

内定

※選考フロー、面接回数は状況に応じて変更になる可能性があります
全事業、全部署のデータを扱えるだけでなく、成果のフィードバックを現場からダイレクトに得られる環境です!

■具体的な業務内容
・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。

■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利活用を推進し、データの民主化を実現するための取り組み推進
・ビジネス課題に対して、データサイエンス/機械学習を適用する領域を広げていき、ビジネス側のメンバーと連携しながら課題解決を推進
・データサイエンス/機械学習をPoCとして進めるだけでなく、実際の業務プロセスに載せるためのMLOPs基盤の構築/改善

(2)人材紹介事業におけるサービスの質向上
・最適な転職活動を支援するための求職者と園を適切なマッチングを目的とする、数値データや自然言語データを用いたレコメンデーションエンジンの開発
・転職活動や業務で忙しい求職者とコミュニケーションを取るために、過去実績から最適なタイミング/手段での連絡を提案

■得られる経験
・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
・Google Cloud(BigQueryなど)や、Pythonを用いたAI・機械学習モデルの構築経験
・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

仕事のやりがい

・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

開発部門の特徴・強み

(1)全事業に横断的に関われる組織
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

技術向上、教育体制

キャリアプランは「マネジメントライン」と「スペシャリストライン」の2軸を設定、2軸を跨ぐことも可能なため、自分だけのキャリアを形成することが可能です。

■マネジメントライン
・特徴:チームや組織のマネジメントで組織と事業に貢献する
・職種:プロジェクトマネージャー 等

■スペシャリストライン
・特徴:技術調査や選定、技術指導などの技術面で組織と事業に貢献する
・職種:データアナリスト・機会学習エンジニア・データエンジニア 等

開発支援ツール
Jira、GitHub
AI・データ分析

BigQuery、scikit-learn、Jupyter notebook

環境
Tableau
組織構成

配属部署
Business Technology Division
配属上司経歴

執行役員CDSO 烏谷 正彦
慶應義塾大学総合政策学部卒。コンサルティング業務を行うアクセンチュア株式会社に入社し、システムコンサル・CRM業務コンサルなどを従事。2015年株式会社TrueDataに転職、購買データの分析業務を推進するとともに、データサイエンスの組織・仕組みづくり、システム開発、新規ソリューション立ち上げなど、データサイエンス業務全般を担当。2022年4月株式会社ネクストビートCDSOに就任。

平均的なチーム構成

勤務地
東京都渋谷区恵比寿4丁目9−10 Daiwa恵比寿4丁目ビル
給与体系・詳細

■賃金形態:年俸制(年俸を12分割)
■賃金の決定方法:当社規定により決定いたします(ご経験やスキルによっては上限金額以上での提示も可能)
 ・基本給:401,038円~687,500円
 ・固定残業代:40時間分、182,295円~312,500円(超過分は別途支給)
 ※その他定額手当は、支給がある場合のみご記載ください

給与(想定年収)
700万 〜 1,200万円
(※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません)
勤務時間

10:00〜19:00

休憩時間:1時間

平均残業時間:平均25時間/月

休日休暇

・完全週休2日制
・祝日
・有給休暇
・夏季休暇 (特別休暇として3日付与)
・年末年始休暇
・慶弔休暇
・産前産後休暇、育児休暇
・介護休暇

諸手当

【自己研鑽】
・プログラミングWEB講義の費用負担制度
・グロービスeMBA受講制度
・ビジネス書籍購入制度
・英語レッスン
・NorthStarChallenge(新規事業立案制度)

【生産性向上】
・3rdプレイス手当
・ベビーシッター利用制度
・家事代行利用補助制度
・病児保育補助制度

【社内コミュニケーション】
・Crew's anniversary(誕生日祝い)
・Crew's bar(社内外交流イベント) ※東京のみ
・サミット(全社総会)
・部活動サポート
・チーム達成会、食事費用負担

【その他】
・社会保険完備
・交通費支給(上限あり)
・社内分煙(屋外にビル共用の喫煙所/拠点により違いあり)

昇給・昇格

給与改定:年2回

保険

■社会保険
・雇用保険
・労災保険
・健康保険
・厚生年金

試用期間

3ヵ月

企業メインイメージ

株式会社ネクストビート

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、 「子育て支援」から「地方創生」まで。事業を通じて社会の課題に向き合い、 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。 ◇組織の特徴と体制 1)エンジニアが自ら考え実行、効果検証まで当事者になれる環境 1つのプロダクト開発に携わるエンジニアは10名以下。 プロダクトバックログは、事業に関わるすべての部署の案件を集約しています。 エンジニアも自ら考え、実現できる環境で、開発、効果検証まで一貫して取り組むことで、エンジニアがこだわり抜いたプロダクト開発を実現しています。 また、スクラムイベントでは、開発も含む事業関係者が参加し、案件の優先度を決定します。 ビジネスサイドとの密な連携により、背景や意図を理解した上で開発をおこなうため、 自分の業務に納得感を持って取り組むことができます。 2)「顧客ファースト」を大切にするカルチャー 技術自体を目的化したり、開発スピードを重視するあまり妥協したコードを書くということはありません。 ユーザーの方に長期的に安定して価値を提供するためにも、技術負債を生まないことが重要なため、技術の本質を理解した設計や実装を大切にしています。 3)さまざまなビジネスモデルの開発経験が積める BtoC、CtoC、BtoBの3種類のビジネスモデルのプロダクトをすべてScalaを基本として開発しているため、異なるビジネスモデルのプロダクト開発に関わる機会があります。 また、個人の希望や事業の状況に合わせて柔軟に体制変更をおこなっているので、1社の中でさまざまな開発経験が積める環境です。
通過ランク:A

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