募集情報

どんな仕事か: ▼職務内容

モノタロウの推薦チームの役割

当社の推薦チームは、顧客に的確な商品を推薦するために、B2Bサイト上の商品推薦システムや販促システムを内製で開発しています。私たちのチームでは、推薦コンテンツ生成、推薦ランキング、ユーザーターゲティング、商品情報グラフの構築、リピート注文予測などの分野でアルゴリズムを開発し、ユーザー体験の向上に取り組んでいます。さらに、ユーザーに対して分かりやすい形で推薦をお伝えするためのUIUXの改善も進めています。

B2B ECサイトにおける挑戦

・推薦によるビジネス貢献が大きい

・取り扱い商品数が多く、パーソナライズの必要性や影響度が大きい

・多くの商品属性の中から、顧客の業務要件にマッチする商品を推薦

・サイト・メール・アプリ・紙媒体などタッチポイントごとの最適な推薦の提供

推薦チームの環境

・約5名のデータサイエンティストが在籍

・他、機械学習/バックエンド/フロントエンドエンジニア、UI/UXデザイナーなど、推薦チーム全体で約15名のメンバーが在籍

・GCP上に開発環境を構築しており、BigQueryに集約された全社のデータを分析や開発業務で利用

推薦チームの運営方針

・ユーザー体験向上とビジネス成果が最優先（技術の導入や評価が目的ではありません）

・ロードマップを実現するために、継続的な実験によってサービス改善の有効性を定量的に検証

・新しい技術の情報収集に重点を置き、WSDMやSIGIRなどの学会へ積極的に参加

・一部の業務での成果を論文として発表

今後の挑戦

・新しい技術を活用した推薦の更なる改善

・推薦によるCustomer Life Time Valueの向上や中長期的なビジネス成長の実現

▼主な役割

・推薦アルゴリズムの研究開発

・推薦サービスの企画・推進（経験を積んだ後）
求められるスキルは: 必須 ▼求めるスキル・経験

・2年以上の情報検索/情報推薦/データマイニング/自然言語処理の一つ以上の分野の研究開発の実務経験（アカデミックでの経験を含む）　

・上記分野の最先端の技術についての知見

・データ分析能力に基づく優れた技術洞察力・思考力・意思決定・問題解決力

▼あると望ましいスキル・経験

・情報処理分野や統計分野の修士以上の学位

・情報検索・推薦分野の論文発表経験

※博士号をお持ちの方は、選考中・内定条件面の決定の際に考慮させていただきます。
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 大阪府
給与はどのくらい貰えるか: 400～800万円

会社概要

社名: 株式会社MonotaRO

事業内容・ 会社の特長: 日本最大級のBtoBオンラインストアの開発・運営をしています。「資材調達ネットワークを変革する」をミッションに、世界のあらゆる現場・産業に無駄な手間をかけることなく”モノが足る”世の中を作っていく事を目指しています。ITエンジニアリングやデータサイエンスを駆使し、1800万点のアイテムから欲しいものがすぐに見つかる「高い検索性」、50万点の商品は当日出荷が可能な「短納期の利便性」を実現しています。

2000年の設立以来、2009年に東証一部上場（現在プライム市場上場）を果たし、10年以上連続で売上高前年比20％以上の成長を続けてきました。2018年には経営学の権威マイケル・ポーター氏に由来し創設された「ポーター賞」を受賞、2017年には世界的経済誌「Forbes」が発表した「世界で最も革新的な成長企業」ランキング2017で6位にランクインするなど、モノタロウのユニークなビジネスモデルは日本だけでなく世界からも注目を集めています。このような評価をいただき、昨年度売上高は1000億円を達成、現在も3.5年で売上高・経常利益が2倍になるスピードで成長を続けています。

【グローバル展開】

「間接資材をネット通販する」ビジネスモデルは、世界を見ても非常にユニークなものです。今後は、さまざまな形で国外の事業とも関わっていきます。

▼海外事業

・当初はシンガポールを市場として英語版サイトを立ち上げるも、東南アジア諸国から多数の引き合いがあり、順調に売上を拡大中。

▼海外子会社

・2013年1月に、韓国子会社「Navimro」を設立。2018年度は通期で黒字を達成する計画。

・2016年10月に、インドネシアのネット通販会社を子会社化。

・2018年7月に、中国子会社で事業スタート。

▼コンサルティング事業（Monota

取扱い紹介会社

株式会社マイナビ

厚生労働大臣許可番号：13-ユ-080554
紹介事業許可年：2007年

登録場所: 本社

〒104-0061　東京都中央区銀座四丁目12番15号歌舞伎座タワー25F

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【本社/大阪】 データサイエンティスト（推薦）

データサイエンティスト

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