データ戦略部について
「データ分析を用いてグループ全体の意思決定に貢献する」というミッションを掲げるデータ分析専門組織になります。
データ戦略部は以下3つのオフィスに分かれており、それぞれの役割は以下のようになります。
・プロダクトアナリティクスオフィス：データ分析によるグループ内プロダクト(例：アプリゲーム)の収益向上。
・データストラテジーオフィス：データ分析プロジェクトの企画/推進によるグループ横断での事業上の意思決定支援。
・データサイエンスオフィス：統計解析(例：予測、シミュレーション)によるグループ横断での事業上の意思決定支援。
部門人数：約40名
部署の詳細については以下に記載されています。
https://www.wantedly.com/companies/company_9704487/post_articles/339977
▼データ戦略部ピッチ資料
https://speakerdeck.com/bandainamconexus/bandainamukonekusasu-detazhan-lue-bu-shao-jie-zi-liao
機械学習チーム(ML Ops含む)について
データ戦略部内にて新たに立ち上がったチームになります。
機械学習モデル開発PoC及びWebサービスへのデプロイを通して、グループ全体の売上向上に貢献する事をミッションにしています。
▼機械学習チーム内の職種について
機械学習エンジニア、インフラエンジニア（機械学習）、PMの3職種があります。
それぞれの職種の違いは以下のような形になります。
・機械学習エンジニア：主に機械学習モデル開発PoCと推論結果の提供を担当
・インフラエンジニア（機械学習）：主に推論結果提供のためのシステム開発、ML共通基盤開発を担当
・PM：主に要求定義やプロジェクトマネジメントを担当
募集背景
データ戦略部の組織拡大に伴う増員のためとなります。
業務内容
機械学習機能開発 （主にモデル開発PoC。推論結果の提供）を担当して頂きます。
詳細は以下になります。
▼具体的な業務の例
・グループ内のECサービスへのレコメンド機能提供。
・グループ内のニュースアプリ(特定IPに関するニュースを提供)へのレコメンド機能提供。
・プロダクト間のユーザー送客導線最適化のための課金復帰有無の予測モデル開発。
・反実仮想機械学習による施策効果の推定
・その他、MLエンジニア発信でのML技術検証PoC。
▼担当業務範囲の詳細
・ビジネス要求をもとにしたモデルの性能要件定義
・モデル開発の方針設計 (データ洗い出し。EDA。特徴量選定、手法選定)
・モデル開発と精度改善 (モデル構築。ハイパーパラメーターチューニング。オフライン精度検証)
・オフライン性能検証結果のレポーティング
・本番環境下の推論結果提供用のAPIサーバー構築
・システム稼働後の機械学習モデルの精度モニタリング
・チームが提供する機械学習機能の品質担保 (チームメンバーのコードレビュー、開発方針レビュー)
ポジションの魅力
・立ち上げ期なので、技術的裁量を持って機械学習チームの技術選定を行う事が出来る。
・立ち上げ期なので、機械学習機能開発による事業貢献余地が大きい。
・機械学習機能開発を切り口にして、バンダイナムコグループ内の多様な事業に関わるチャンスがある。
必須スキル・経験
▼データサイエンス力
・探索的データ分析の方針設計が出来る。
・データ特性に合わせた前処理を行う事が出来る。
・サービス特性やビジネス要求を踏まえた特徴量選定を行う事が出来る。
・定番論文を参照して機械学習モデル開発に応用出来る。
・オフライン性能検証のための指標を設計出来る。
・精度向上のためのハイパーパラメーターチューニングが出来る。
▼エンジニアリング力
・クラウドサービス(特にGCP)を利用した開発経験
・Pythonを利用した開発経験
・アーキテクチャ設計力 (機械学習パイプラインの設計)
▼ビジネス力
・施策提案力 (事業課題やIP戦略を実現するための機械学習施策の考案)
・要件定義力 (ビジネス要求をもとにしてモデル性能要件を定義出来る水準)
▼実務経験
・サーバーサイドエンジニアとしての実務経験
・機械学習モデル開発の実務経験
▼語学力
・日本語能力試験N1（ビジネスレベル以上）
歓迎スキル・経験
▼データサイエンス力
・最新論文を参照して機械学習モデル開発に応用出来る。
・Kaggleでの入賞経験
▼エンジニアリング力
・GCPを利用した機械学習モデル開発の経験
・コンテナ技術(例：Docker)に関する知見
・ワークフロー(例：Airflow)に関する知見
▼実務経験
・Dev Opsエンジニア(もしくはインフラエンジニア)としての実務経験
開発環境
・分析基盤：BigQuery
・統合分析環境：Jupyter, Vertex AI
・BIツール：Looker, Google Data Portal
・CI/CD：Cloud Build, GitHub Actions
・コンテナ技術：GKE, Cloud Run
・ワークフローエンジン：Cloud Composer
・監視ツール：Cloud Monitoring
・インフラ構成管理：Terraform
・コード管理：GitHub
・ツール類：Slack / Google Workspace / Chatwork
※別技術スタックもフレキシブルに採用可能です。
※データ分析環境の詳細は以下の記事を参照下さい。
https://www.wantedly.com/companies/company_9704487/post_articles/340890
求める人物像
・エンタメビジネスに対して何らか興味がある方
・チームワークを重視出来る方
▼機械学習エンジニアインタビュー
『機械学習チームワークをファンの体験価値に還元する』
| 職種 / 募集ポジション | 機械学習エンジニア |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員 |
| 給与 |
|
| 勤務地 | |
| 定員 | 1名 |
| 採用フロー | 書類選考 ↓ 一次面接（現場責任者による面接） ↓ ※一次面接通過の場合、適性検査を受けていただく場合があります。 （応募職種にてパーソナリティを十分発揮いただけることを確認するため） ↓ 二次面接（部門責任者による面接） ↓ 最終面接（役員による面接） ※対面での実施となります ↓ 内定 ※なお、面接は原則平日9時～20時の間で実施となります |
| 勤務時間 | 9:00〜17:30（休憩1時間） ※フレックスタイム（コアタイム:11時～15時） ※リモートワーク可能 ※残業あり(平均20時間/月） |
| 休日・休暇 | 年間休日１２５日 ※土日祝、夏期休暇、年末年始休暇等 |
| 福利厚生 | ・ABW手当 ※テレワーク環境のサポートを目的に毎月定額を支給しています ・有給休暇取得推奨日 ※有給休暇が取得しやすいように、推奨日を設定しています ・入社日から有給休暇利用可能 ※入社日に有休が付与されます 4～9月入社：10日、10～12月入社：6日、1～3月入社：3日 有休は半休での取得も可能です ・社員食堂（マルシェ） ※メニューは日替わり定食やどんぶり、そば、うどんからパスタセットまで豊富、多くの社員が利用しています ・退職金制度 ※確定拠出年金及び確定給付企業年金 ・財形貯蓄制度 ・持株会制度 ・慶弔御見舞金 ※結婚や出産の際にはお祝い金が支給されます。 特に出産のお祝いは1子、2子出産時は20万円、3子の出産時には300万円が支給されます。 |
| 会社名 | 株式会社バンダイナムコネクサス |
|---|---|
| 所在地 | 〒108-0014 東京都港区芝五丁目３７番８号 |
| 設立日 | 2017年8月3日 |
| 資本金 | 450,000,000円 |
| 株主 | バンダイナムコエンターテインメント（100%） |
| 代表者名 | 代表取締役社長 手塚 晃司 |
| 事業内容 | オンラインゲームおよび配信するプラットフォーム、IPファン向けサービスの開発・運営・分析など |