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。
・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。
部門人数：約43名（2023年7月時点）
部署の詳細については以下にも記載されています。
Machine Learning システムセクションについて
機械学習モデルの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ないしコスト削減に貢献する事をミッションにしています。
▼Machine Learning システムセクション内の職種について
MLエンジニア、MLOpsエンジニア、ML PdM（PjM）の3職種があります。
・MLエンジニア：機械学習モデルのPoCと一部のML基盤タスク（Ex.推論APIの構築）
・MLOpsエンジニア：ML基盤開発
・ML PdM（PjM）：MLプロダクト拡大戦略の策定、要求定義やプロジェクトマネジメント
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
▼具体的なML案件の例（以下、全てバンダイナムコグループ内のプロダクトに限定）
・ECサービスへのレコメンド提供
・特定IPに関するニュースアプリ/ニュースサイトへのレコメンド提供
・ECサービスへの「不正検知（=転売ユーザ検知）システム」の提供
・スマホゲームへの「不正検知（=チートユーザ検知）システム」の提供
・スマホゲーム間のユーザー送客効果の最適化のための「課金有無の予測モデル」開発
・反実仮想機械学習による施策効果の推定
・グループ内でのAI活用のハブとしてのコンサルティング業務
▼担当業務範囲の詳細
・MLプロダクト拡大戦略、ロードマップの策定、ビジネスインパクト創出までのシナリオ策定
・（必要であれば）MLプロダクトを通して解決すべき顧客課題の深掘りや定量/定性分析
・（必要であれば）MLプロダクト導入先のwebサービス/アプリの新規ログ開発依頼
・ビジネス要求をもとにしたモデル/ML基盤の要件定義
・MLエンジニアのモデルPoCのタスク管理
・MLOpsエンジニアのML基盤構築のタスク管理
・オフライン検証のレポート作成（※MLエンジニアと協業）
・ABテスト設計（※MLエンジニアと協業）
・MLプロダクトの導入成果の報告レポート作成（※MLエンジニアと協業）
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MLチームの技術選定を行う事が出来る。
・立ち上げ期なので、ML機能開発による事業貢献余地が大きい。
・ML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。
スキル・経験
▼データサイエンス力
・下記のMLエンジニアのタスクの内容が理解でき、方針を策定できる
(a)探索的データ分析(EDA)
(b)データ前処理
(c)サービス特性やビジネス要求を踏まえた特徴量エンジニアリング
(d)オフライン検証の設計
(e)ABテスト設計
(f)ほか
▼ビジネス力
・データの取り扱いに関する利用規約、法令やガイドラインの理解力
・施策提案力 (事業課題やIP戦略を実現するためのMLプロダクトの考案)
・要件定義力 (ビジネス要求をもとにしてモデル要件を定義出来る水準)
・ドキュメント作成能力
・依頼元(主に事業サイド)との折衝能力
・エンジニアリングチームのプロジェクトマネジメントの知見
・推進力 (ロジックと情熱で人を巻き込んで物事を強く推進していく力)
・エンタメビジネスの知見
▼エンジニアリング力
・システム企画力 (どんなシステムがどんな処理をどんな順で行うかを整理する力)
・クラウドサービス(特にGCP)を利用した開発ないし開発ディレクション経験
・Pythonを利用した開発ないし開発ディレクション経験
▼語学力
・日本語能力試験N1（ビジネスレベル以上）
開発環境
・データ基盤：GCS, BigQuery
・分析環境：GCE+IDE（Jupyter, VSCode, etc）※内製で開発者向けプラットフォームを構築しています
・BIツール：Looker Studio（旧：Google Data Portal）, Looker
・CI/CD：GitHub Actions
・API：GKE
・ワークフローエンジン：Prefect, Cloud workflow, Cloud Run
・監視ツール：Cloud Monitoring, Datadog
・インフラ構成管理：Terraform Cloud
・コード管理：GitHub
・ツール類：Slack(Teams) / Google Workspace / Notion
※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://speakerdeck.com/bandainamconexus/bandainamukonekusasu-detazhan-lue-bu-shao-jie-zi-liao?slide=34
求める人物像
・チームワークを重視出来る方
・エンタメビジネスに対する興味
・自走力/巻き込み力
・事業や組織の状況を俯瞰的に捉えられる方
▼Machine Learning システムセクション マネージャーのインタビュー
『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 | MLプロダクトマネージャー |
|---|---|
| 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） ※残業あり(平均20時間/月） ※勤務スタイル：テレワーク/オフィス/サテライトオフィス（Activity Based Workingに基づく） |
| 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 ・インプットデー ※月1回、エンターテインメントに関するテーマを決めて業務外のインプット活動ができます ・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 |