- なぜ募集しているのか
- 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。 - どんな仕事か
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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/データエンジニアリング/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
・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
(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 - 求められるスキルは
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必須 ・ 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
求める人物像
・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歓迎 ・国内外での論文投稿、論文発表、勉強会登壇実績
・データ分析から事業案を提案した経験
・顧客のやりたいことを汲み取り、成果につながる施策を定義・提案できる能力
- 雇用形態は
- 正社員
- どこで働くか
- 東京都
- 勤務時間は
- 10時～19時 （職種によっては裁量労働制適用）
- 給与はどのくらい貰えるか
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年棒:600万円 ～
（経験・能力を考慮の上、当社規定により優遇致します） - 待遇・福利厚生は
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■社内制度
・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・マッサージルームの利用
・社内勉強会、ゼミ制度
・海外カンファレンス派遣制度
■各種保険
健康保険（関東ITソフトウェア健康保険組合加入）、雇用保険、労災保険、厚生年金保険
■福利厚生
住宅補助、従業員持株会、家賃補助制度、社内カウンセリング制度、慶弔見舞金制度、社内親睦会費補助制度など - 休日休暇は
- 週休2日制（土曜・日曜）、祝日、夏期休暇（3日間）、
年末年始休暇（12月29日～1月3日）、年次有給休暇（初年度10日間）、慶弔休暇、
リフレッシュ休暇（勤続2年間で5日間）など - どんな選考プロセスか
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・履歴書と職務経歴書のデータでのご提出
・面接計2～3回
・適正検査（1次面接以降に受検いただきます。web上の簡単な性格診断です。）
・リファレンスチェック（最終面接後も可能ですのでご相談しながら進めさせてくださいませ）
参考資料：https://backcheck.jp/api/company/instruction_resources/talent?locale=ja
掲載期間23/04/17～23/04/30
求人No.MDKDU-app-center/DS
