| お仕事No. | CJ：495387080 |
|---|---|
| 勤務先名 | 株式会社エニグモ |
| 案件名 | BUYMA データサイエンティスト【プライム市場上場】 |
| 給与 | 年収：600万～1200万円 ※待遇は経験、能力を考慮して決定致します ※年2回人事考課があります ※業績目標を達成した場合、業績賞与の支給があります |
| 職務内容 | 【概要】 エニグモは、世界176ヶ国に1000万人超の会員を擁するソーシャルショッピングサイト「BUYMA（バイマ）」を運営しています。BUYMAは世界中に在住する20万人のパーソナルショッパー（出品者）から、世界中のあらゆるアイテムを購入できる、CtoC×越境ECという今までにない新しいマーケットプレイスです。 BUYMAは国内最大級の海外ファッションECサイトへと成長してきました。現在はファッション領域にとどまらず、インテリア・家具、アウトドア・スポーツ、ビューティー等の新カテゴリーを強化し、個人・法人問わず、世界中から非日常の特別な商品が手に入るマーケットプレイス『Specialty Marketplace』の拡大を図っております。 さらに、BUYMAのグローバル展開を担う「GLOBAL BUYMA（英語版BUYMA）」は、北米を中心に順調に拡大しており、弊社成長戦略の重要な柱となっております。 BUYMAは数あるECサイトの中でも圧倒的なSKU数を誇り、出品数は638万品以上あり、日々世界各国からの膨大な出品購買データが蓄積されています。また、購入者側・出品者側両方の戦略に携ることができるのは、BUYMAならではです。 将来的にもBUYMAのサービスとしての競争優位性を獲得・維持していくためには、そういった豊富なデータを機械学習で活用し、BUYMAをAIベースのサービスにすることが必須であると考えています。そこで、データサイエンティストとしてサービスの開発に携わっていただける方を募集します。 【仕事内容】 BUYMAのサービス価値の最大化をデータサイエンスを用いて実現していただきます。 BUYMAやスタイルハウスの運用を通じて得られるデータを用い、機械学習モデル・アルゴリズム開発からサービスへの落とし込み（機械学習システム開発）までをご経験・希望により、一貫しておこなっていただけるポジションです。 ▼具体的なプロジェクト ・類似画像検索 ・出品商品IDの名寄せ・正規化 ・レコメンデーションアルゴリズム開発 ・検索結果並び順パーソナライズ ・不正検知アルゴリズム開発 ・生成AIを用いたコンテンツ生成や対話型UXの提供 【ポジションの魅力】 ・データ基盤開発・機械学習モデル開発およびプロダクトへの機能実装を同部署で行っている為、業務が縦割りでなく裁量を持ち働ける環境です。 ・BUYMAがもつユーザーの購買・出品双方からの膨大なデータを分析し、サービスの課題を特定し、改善提案ができます。 ・少人数の組織なため、企画運営チームとの距離が近く、企画立案、改善のサイクルが早く、事業への貢献をダイレクトに実感できます。 ・技術志向の高い社員が多く、毎週技術勉強会を開催しています（自由参加です）。外部セミナーや書籍購入補助もありますので、プライベートでも勉強される方や向上心の高い方には成長しやすい環境です。 【技術スタック】 言語：Python 3.X SQL、Shell Script DB：BigQuery BI：Looker、Redash コード管理：GitLab コミュニケーション：slack、zoom、esa、redmine 機械学習基盤：Kubeflow PIpelines、Vertex AI ※必要ならば、御自身で分析環境を選んでいただきます。 |
| 職務内容2 | HIGH-FIVEエージェントより下記サポートをさせていただきます。 ★本求人にまつわる非公開情報の開示★ Web上に公開できないコンフィデンシャルな内容を含め、社内の雰囲気や実際の働き方など、求人票には載っていない詳細情報をお伝えいたします。 ★選考ポイントを押さえた各種対策★ 募集元の採用担当者と日々やりとりをしているため、本求人が重視しているポイントをもとにした効果的な選考サポートが可能です。 |
| 業務経験 | 【必須要件・スキル】 ・Pythonで分析、予測モデル作成ができるプログラミング経験 ・回帰・分類・クラスタリングといった機械学習に関する知識や強い関心 ・相関関係・因果関係の理解や、各種検定等、基礎的な統計分析の知識 ・機械学習や統計分析の手法を用いた分析結果を分かりやすく伝えられる能力 ・サービス、システムを理解した上で、仮説の構築、施策の提案・推進をできる能力 【歓迎要件・スキル】 ・機械学習を用いて実際にサービス改善やグロースさせたご経験 ・マーケティングチームや他のエンジニアと一緒に問題解決をしてみたいという思い ・精度と時間的コスト等のバランスを考慮し、課題に適した分析方法を選択できること ・Kaggle等のデータ分析コンペの参加経験 ・数理最適化アルゴリズムの知識や実装経験 ・必要に応じて御自身で書籍・論文等から知識を吸収する学習意欲 ・SQLを使ってデータ抽出されたご経験 |
| 勤務地 | 東京都 港区赤坂 |
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