仕事内容
リクルートグループのシニアデータサイエンティストとして、豊富なデータインサイトを扱い、幅広い領域で新たな価値創造に貢献します。担当事業の戦略に基づき、データ活用プロダクトの企画、モデル設計、実装、改善を通じて意思決定支援や売上・利益最大化を推進します。技術選定における裁量が大きく、新しい開発手法の検討から実施まで主体的に取り組める環境です。
仕事の内容
- リクルートグループのシニアデータサイエンティストとして、多くのユーザーやクライアントの活動から得られる豊富なインサイトを扱います。
- 幅広い領域において新たな価値の創造に貢献します。
- 担当事業の戦略に基づき、意思決定支援、売上・利益最大化となるデータ活用プロダクトの企画/モデル設計/実装および改善を行います。
- プロダクトにおけるWebアクセスログ、アンケート、売上、効果などのデータを用いた戦略の提案/推進を担当します。
- 営業現場におけるデータ活用支援、マーケティングにおけるコスト最適化分析、マーケットの需要に応じた市場予測/最適化、アクション・売上最大化のための最適化などの業務を担当します。
- 全ての業務への配置転換の可能性があります。
組織紹介
- 株式会社リクルート データ推進室は、リクルートにおけるデータ利活用、データガバナンス・マネジメント、データプロダクト開発と運用に責任を持つ組織です。
- データ推進室には約300名の従業員が所属し、データサイエンス/エンジニアリング/ビジネスの様々な専門性を持つ社員がいます。
- 株式会社インディードリクルートテクノロジーズ ＨＲプロダクト データソリューションユニットは、HR事業におけるデータ利活用、データガバナンス・マネジメント、データプロダクト開発と運用を担います。
- 配属先は株式会社リクルート プロダクト開発 データ推進室、または株式会社インディードリクルートテクノロジーズ ＨＲプロダクト データソリューションユニットのいずれかとなります。
- 株式会社リクルートでの採用ですが、株式会社インディードリクルートテクノロジーズへの出向の可能性があります。
- 本人の志向と適性を考慮の上、最適な配属部署が検討されます。
開発環境
- プログラミング言語はSQL、 Python、R、Hive／Spark等を使用します。
- インフラはGoogle Cloud (BigQuery等)とAWS (EC2、EMR、Redis、S3等)を使用します。
- チーム開発ツールはJIRA、Confluence、Bitbucket、Gitlab／Gitlab CI、Slack等を使用します。
ポジションの魅力
- サービス推進の観点で合理性が認められれば、積極的に新たな技術や手法が採用されるため、技術選定における裁量が大きい環境です。
- 開発手法はサービス規模や成長ステージによって様々ですが、より良い手法とわかれば開発途中で手法を切り替えるフットワークの軽さがあります。
- リクルートグループの開発組織・環境や技術面は変革期を迎えており、新しい開発手法の検討から実施までをエンジニア一人ひとりが主体者として積極的に取り組むことが求められます。
求めるスキル・経験
必須
線形代数や微分積分・確率統計の基礎的知識、もしくは機械学習や数理最適化などの分析の基礎的知識（大学時代の経験可） Linear機械学習モデル開発経験統計解析
歓迎
専門的な学術論文やドキュメントの読解力(機械学習、深層学習、数理最適化等の専門知識の分野） 機械学習モデル開発経験
国際学会での発表や査読付き国際論文でのアクセプト経験 プレゼンテーションライティング・編集経験
募集要項
- 職種
- データサイエンティスト
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 695万〜1100万円
- 勤務地
- 東京都 千代田区
- 出社・リモート
- リモート中心 / リモート可
- レベル
- リーダー
- 勤務時間
- スーパーフレックス（コアタイムなし） / 実働8時間 / 休憩60分
- 休日休暇
- 年間休日140日 / 完全週休2日制 / 祝日休み
- 給与の詳細
- 賞与 年2回 / 昇給 年2回 / みなし残業 月35時間
- 試用期間
- 6ヶ月
福利厚生・制度
選考プロセス
- 書類選考
- 面接（3-4回程度）
- 適性試験
- コーディングテスト
- リファレンスチェック （場合により）
- 内定
途中リファレンスチェックを実施する場合がございます。 ご依頼する場合はご本人様へ直接案内いたします。