機械学習プロダクトマネージャー／機械学習案件のサービス要件の定義など
【業務内容】
機械学習案件の実現のため、機械学習のプロダクトマネジメントを担当していただきます。
機械学習の社会実装において、プロダクトマネジメントは大変重要な役割を担います。何を解決するか定めないままモデルを開発に入ってしまったり、本当に解決すべきものが解決できないまま進行してしまったり、そもそもの課題を読み違えていたことがリリース後に判明したりして頓挫してしまう機械学習案件が数多く存在し、プロダクトマネジメントの失敗が機械学習案件の失敗に直結するケースが多く散見されます。
機械学習を用いてサービス上の何をどこまで解決するか、作られたモデルが本当に解決につながっているのか、そのモデルが学習可能であり継続的に学習し提供し続けられるようにできるのか等、機械学習プロダクトの意思決定に責任を持ち、業務を進めていただける方を募集します。
具体的には、下記の解決を想定しています。
・機械学習案件のサービス要件の定義
・案件のビジネス・サービス的な性質や性能許容を踏まえた、モデル要件(モデル性能,システム,KPIの目標値)の打ち出し
・PoC・実地試験(ABテスト)・リリースなど、各検証段階での成功要件の定義と検証デザイン・定性/定量効果測定整備
・機械学習モデルに学習させるためのデータセットの調達(使えそうなサービス上のデータを探索、ない場合はオペレーション構築やマニュアル整備など)
【既存システムの技術要素／キーワード】
・Google Cloud Platform(BigQuery, Vertex AI,Cloud Composer)
・BIツール(Tableau, Looker)
・アクセス解析ツール(AdobeAnalytics)
・業務ツール(GitHub, Teams, Confluence, Asana, Miro)
【独り立ちまでのイメージ】
オンボーディングが会社レベル、本部レベルとチームレベルで整えられており、業務に必要なツールのアカウントの発行や基本的な業務知識のインプットを入社から数日の間に行います。
機械学習プロダクトマネージャーの場合、サービスについての理解も重要になりますが、サービスの方針説明、および、月次のサービス報告については録画を用意しておりますので、こちらでキャッチアップしていただきサービスへの理解を進めていただきます。また、各推進領域を担当しているPMやディレクターと協調して案件を進めていくことになりますので、その方からキャッチアップしていただき進めていただく形になります。
【仕事の面白み】
▼社会的なインパクトが大きい業務であること
9000万MAU（2022年9月現在） のユーザーが利用しているサービスに携わるため、仕事のインパクトが大きく、多くのユーザに価値を届ける仕事に携わることができます。
▼多様な適用領域が存在していること
食べログは単なる検索サービスではなく、ネット予約サイトでもあり、口コミサイトでもあります。さらに、近年コロナ禍で利用されるようになった食品EC,テイクアウトデリバリー, 飲食店DX事業を新規事業として立ち上げてまいりました。これらのサービス群に対して機械学習という立ち位置から関わる横軸組織であるため、様々なサービスと関わることができ、適用先が豊富です。
▼データが利用可能であること
機械学習を推進する組織によくあるケースとして、データはあるが利用できないという状況があります。我々のチームはデータ基盤を導入し、担当者を置いて、ニーズが高い領域から順にETLパイプライン実装、および、データ追加を継続的に行っております。また同じチーム内に存在しているため、データ追加対応を優先的に進めることできます。
▼事業部内の組織であること
事業部内の組織になるため、事業部のサービス/ビジネスに直接貢献できます。
▼在宅勤務でも働きやすい環境であること
現在は在宅勤務での働き方が主流となっております。緊急事態宣言が発出されていなければ出社も可能です。
コロナ禍を期に在宅勤務で働くための環境が整備されており、在宅勤務環境下でもコミュニケーションがとりやすい環境になっております。例えば、コラボレーションツールとしてMiro/Asana/Teamsを採用しています。
本求人にご応募いただくと……
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。
【必須条件】
下記いずれかのご経歴をお持ちの方
・プロジェクトマネジメント/プロダクトマネジメント関連職種での実務経験
・データサイエンティスト/機械学習エンジニア/データアナリストとしての経験/スキルがある方
【歓迎条件】
・コンピューターサイエンス/データサイエンスの知識、あるいは、学位を有していること
・データ/AIを用いたプロジェクトの推進経験
・様々なステークホルダーと合意形成できる優れたコミュニケーション能力
・KPI目標の達成に顕著に貢献した経験
【求める人物像】
・自律的に推進することができる方
・実現のために専門性に依らずあらゆる手段を講じてくれる方
・ユーザ目線をもってサービスの改善に尽力できる方
募集要項
| お仕事No. | CJ：483225368 |
|---|---|
| 勤務先名 | 株式会社カカクコム |
| 職種 | 機械学習プロダクトマネージャー／機械学習案件のサービス要件の定義など |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 勤務地 | 東京都 渋谷区宇田川町 |
| 最寄駅 | 各線 渋谷駅から徒歩5分 |
| 給与 | 年収：661万～1000万円 月収：34万9000円 賃金：月給制 賞与：年2回（6月・12月） ※詳細は面談時にお伝えいたします |
| 就業時間 | コアタイム：10:00～15:00 休憩時間：就業時間中に1時間 フレックスタイム勤務（標準労働時間は1日8時間） ※業務の都合上、時間外労働が発生することがあります ※ご経験に応じ、管理監督者および裁量労働（残業手当支給無）での採用となる可能性がございます。 （詳細は面談時にお伝えいたします ） |
| 屋内の受動喫煙対策 | あり（喫煙室あり） |
| 福利厚生 | 健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、団体生命保険 残業手当（1分単位で全額支給）、家族手当（支給条件有）、在宅勤務環境手当 カカクコムが創業来?切にしてきた「働く楽しさ」に加えて、「働きやすさ」を併せて実感できる会社を?指しています。 今後も、利?状況を加味しながら、従業員の声を反映した積極的な制度の?直しを?っていきます。 【福利厚生】 ・確定拠出年?制度 ・従業員持株会 ・社内部活動補助 ・無料?間ドック（定期健康診断） ・EAPカウンセリングプログラム ・慶弔見舞金 ・育児短時間勤務（最?12年間（?供が?学校を卒業するまで）取得可能、コアレスフレックスタイム制の選択が可能） ・??学習?援制度あり 【エンジニア向け支援】 ・勉強会の実施 価格.comを含む会社全体での勉強会が3ヶ月に1回開催されます。 食べログエンジニア全体向けの勉強会は平均月1回のペースで開催しています。 また、食べログの各エンジニアチーム内での勉強会も不定期で開催されています。 ・技術書籍の購入 会社の資産となりますが、技術書は予算の範囲内で自由に購入可能です。長期の貸出もOKです。毎月多くのエンジニアが技術書を購入しています。 ・セミナー参加 就業時間内での参加が可能です。有料セミナーに参加する場合は事前に相談の上、会社が費用を負担します。 ・社内外イベントの運営支援 会場の提供や協賛等の支援を行います。食べログは毎年開催されるRubyKaigiのスポンサーを務めています。 |
| 休日休暇 | 完全週休2?制 所定休???・?・祝?、年末年始（12/29?1/3） 休暇?夏季休暇3?、特別夏季休暇2?、有給休暇、慶弔休暇、産前産後休暇、育児休暇（最?で?供が3歳になる年の年度末まで取得可能）、?供の看護休暇（年間10?とし、内5?は有給休暇 ?が複数いる場合は年間20?とし、内10?は有給休暇） ※有給休暇??社?に応じて最?10?付与 |
| 試用期間 | 3カ月 |
| 更新日 | （この求人情報は更新から94日経過しています） |
企業情報
| 社名 | 株式会社クリーク･アンド･リバー社 |
|---|---|
| 所在地 | 〒105-0004 東京都港区新橋四丁目1番1号 新虎通りCORE |
| 設立年月日 | 1990年3月20日 |
| 事業内容 | エージェンシー事業（派遣･紹介） プロデュース事業（請負･アウトソーシング） ライツマネジメント事業（知的財産） 教育事業 |
| URL | https://www.cri.co.jp/ |
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