株式会社バンダイナムコネクサス データサイエンティスト の求人一覧
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統計分析、研究開発の中心を担うリードデータサイエンティスト募集！
データ戦略部について データ戦略部は、バンダイナムコグループにおける各事業データの集約・分析を行い、戦略立案や意思決定へ貢献することを目的としたデータ分析専門組織です。6つの組織で、次の役割を担っています。 ・「プロダクトアナリティクス課」：データ分析によるグループ内プロダクトの収益向上 ・「ビジネスソリューション課」：ゲームを中⼼とした新規商品企画/開発、プロモーション戦略の策定/実⾏場⾯における、データ活⽤⽀援や⼿法開発 ・「ストラテジー＆コンサルティング課」：グループ各社の事業戦略策定や意思決定のためのデータ活⽤⽀援 ・「IPストラテジーオフィス」：IP軸戦略の世界観確立、事例創出 ・「データプロダクト課」：データマネジメントを通したデータ活用推進と、機械学習アプリケーションでの事業貢献 ・「データサイエンスオフィス」：予測やシミュレーション等の分析テーマへの取り組みを通した意思決定支援 部門人数：約60名 ▼部署の詳細については下記ページもご参考ください。 https://speakerdeck.com/bandainamconexus/bandainamukonekusasu-detazhan-lue-bu-shao-jie-zi-liao データサイエンスオフィスについて 統計や機械学習を用いる高度な分析や研究開発を担当 データサイエンティストの役割 高いデータ専門性を活かしたデータ分析から示唆を導き出し、ビジネス上の意思決定に貢献する事が期待役割になります。(データ専門性とビジネス力の両方が求められる) 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 下記2種類の業務を担当します。 ①アドホック分析 (定常的ではない分析業務) ②自動分析 (社内ツールやBIツール上でデータ分析結果を定常的に提供する業務) 各業務の具体例は以下になります。 ▼①アドホック分析の業務例 ・新規ゲームタイトルのリリース後のアプリダウンロード数予測 ・コンシューマーゲームのパッケージ版の販売数予測 ▼②自動分析の業務例 ・自動分析ダッシュボード ・コンシューマゲームのモニタリングダッシュボード また上記2つの業務は専任のPMと連携しながら進める形を取っています。 その中でリードデータサイエンティストがメインで担当する業務内容は以下になります。 ▼モデリング、データ分析 ・ドメイン知識に基づく洞察から有効な特徴量を効率的に作成する。 ・機械学習や深層学習の定番論文を調査して理解し、実装し評価する。 ・代表的な統計モデルを数学的背景も含めて理解し、目的に合わせて適切に選定して利用する。 ・統計検定の知識も活かしながら、透明性の高いデータ分析を行う。 ▼分析結果報告 ・図などのグラフィカル要素も駆使したわかりやすい資料を作成する。 ・相手の専門知識レベルに合わせて説明の厳密性を調整し、分析レポートを報告する。 ▼チームの分析の品質担保 ・若手データサイエンティストの成果物のレビューを行う。 ・若手データサイエンティストに対して、分析ゴール設定や方針設計面でのアドバイスを行う。 ※業務内容変更の範囲：会社が指定する業務 ポジションの魅力 ・バンダイナムコグループが展開する多様なエンターテイメント事業のデータを用いた分析が可能。 ・フレックスタイム制、リモートワークなどメリハリの効いた働き方が可能。 ・拡大するデータ組織の中でチームをリードするという経験を得る事が出来る。 ・役員直轄のデータ組織なので強力なバックアップのもと、事業横断的な分析が出来る。 必須スキル・経験 ▼エンジニアリング力 ・SQLを用いたデータ抽出能力 (相関サブクエリ、with句を理解し正しく使用できるレベル) ・Pythonを用いたデータ加工、モデル構築能力 (典型的なデータ加工処理。ライブラリを用いたモデル構築) ▼統計／数学の知識 ・大学または大学院で物理/数学を学んできた経験 ・数理モデル構築の経験 ・統計検定2級またはそれに相当する知識（因果推論、時系列予測、ベイズ理論など） ▼機械学習の知識 ・大学または大学院で機械学習を学んできた経験 ・機械学習を用いたモデル構築の経験 ・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル開発に関する知識 ▼実務経験 ・メンバーを率いてプロジェクトをリードした経験。 ・データ分析やモデリングによって事業課題を解決した経験。 ▼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 ▼エンジニアリング力 ・応用技術情報試験レベルの知識を持ち、実務に応用する事が出来る。 ▼データ専門性 ・事業ドメイン知識も踏まえた形でKPIツリーを作成出来る。 ▼ビジネス力 ・データ保護に詳しい人物からの説明を理解し、データ分析実務でやってはならない事を判断出来る。 開発環境 ・分析基盤：BigQuery ・分析環境：Jupyter, SPSS Modeler ・BIツール：Looker, Google Data Portal ・ツール類：Slack / Google Workspace / Chatwork 求める人物像 ・当事者意識を持ち周囲を先導して業務遂行できる方 ・論理的かつ客観的に物事を考えられる方 ・分かりやすく、伝わりやすい分析報告ができる方 ・ビジネス貢献を意識した分析ができる方 ・エンタメビジネスに対する興味 (エンターテイメントをデータで科学する事へ興味があると可) ・個人だけでなくチーム全体のデータ分析力向上に貢献出来る方 ・Mission/Visonに共感していただける方 ▼データサイエンティストのインタビュー ・社員インタビュー 『自ら提案し、より良い分析結果を目指す』 ・チームインタビュー 『汎用性があるからこそ挑み続ける』 続きを見る
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統計分析、研究開発を担うデータサイエンティストを募集！
データ戦略部について データ戦略部は、バンダイナムコグループにおける各事業データの集約・分析を行い、戦略立案や意思決定へ貢献することを目的としたデータ分析専門組織です。6つの組織で、次の役割を担っています。 ・「プロダクトアナリティクス課」：データ分析によるグループ内プロダクトの収益向上 ・「ビジネスソリューション課」：ゲームを中⼼とした新規商品企画/開発、プロモーション戦略の策定/実⾏場⾯における、データ活⽤⽀援や⼿法開発 ・「ストラテジー＆コンサルティング課」：グループ各社の事業戦略策定や意思決定のためのデータ活⽤⽀援 ・「IPストラテジーオフィス」：IP軸戦略の世界観確立、事例創出 ・「データプロダクト課」：データマネジメントを通したデータ活用推進と、機械学習アプリケーションでの事業貢献 ・「データサイエンスオフィス」：予測やシミュレーション等の分析テーマへの取り組みを通した意思決定支援 部門人数：約60名 ▼部署の詳細については下記ページもご参考ください。 https://speakerdeck.com/bandainamconexus/bandainamukonekusasu-detazhan-lue-bu-shao-jie-zi-liao データサイエンスオフィスについて 統計や機械学習を用いる高度な分析や研究開発を担当 データサイエンティストの役割 高いデータ専門性を活かしたデータ分析から示唆を導き出し、ビジネス上の意思決定に貢献する事が期待役割になります。(データ専門性とビジネス力の両方が求められる) 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 下記2種類の業務を担当します。 ①アドホック分析 (定常的ではない分析業務) ②自動分析 (社内ツールやBIツール上でデータ分析結果を定常的に提供する業務) 各業務の具体例は以下になります。 ▼①アドホック分析の業務例 ・新規ゲームタイトルのリリース後のアプリダウンロード数予測 ・コンシューマーゲームのパッケージ版の販売数予測 ▼②自動分析の業務例 ・自動分析ダッシュボード ・コンシューマゲームのモニタリングダッシュボード また上記2つの業務は専任のPMと連携しながら進める形を取っています。 その中でデータサイエンティストが担当する業務内容は以下になります。 ▼モデリング、データ分析 ・代表的な線形モデルを理解し、目的に合わせて適切に選定して利用する。 ・代表的な機械学習手法を理解し、目的に応じて正しく選定して実装し評価出来る。 ・基本統計量や仮説検定(例：カイ二乗検定)を用いたデータ分析を行う。 ▼分析結果報告 ・資料作成の基本(例:1スライド1メッセージ)を抑えた形で分析レポートを作成する。 ・プレゼンテーションの基本を抑えた形で分析報告を行う。 ※業務内容変更の範囲：会社が指定する業務 ポジションの魅力 ・バンダイナムコグループが展開する多様なエンターテイメント事業のデータを用いた分析が可能。 ・フレックスタイム制、リモートワークなどメリハリの効いた働き方が可能。 ・分析経験豊富なデータサイエンティストが多数在籍してるので、データ分析スキルを磨く事が出来る。 必須スキル・経験 ▼エンジニアリング力 ・Pythonを用いたデータ加工、モデル構築能力 (典型的なデータ加工処理。ライブラリを用いたモデル構築) ▼統計／数学の知識 ・大学または大学院で物理/数学を学んできた経験 ・数理モデル構築の経験 ・統計検定2級またはそれに相当する知識（因果推論、時系列予測、ベイズ理論など） ▼機械学習の知識 ・大学または大学院で機械学習を学んできた経験 ・機械学習を用いたモデル構築の経験 ・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル開発に関する知識 ▼実務経験 ・EC、WEBサービス、ゲーム等、事業におけるデータ分析の実務経験 ・需要予測・効果検証、改善提案、KPI設定・設計、最適化、予測、レコメンドなどの経験 ▼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 ▼エンジニアリング力 ・SQLを用いたデータ抽出能力 (相関サブクエリ、with句を理解し、正しく使用できる) ▼データ専門性 ・事業ドメイン知識も踏まえた形でKPIツリーを作成出来る。 ▼ビジネス力 ・データ保護に詳しい人物からの説明を理解し、データ分析実務でやってはならない事を判断出来る。 開発環境 ・分析基盤：BigQuery ・分析環境：Jupyter, SPSS Modeler ・BIツール：Looker, Google Data Portal ・ツール類：Slack / Google Workspace / Chatwork 求める人物像 ・当事者意識を持ち周囲を先導して業務遂行できる方 ・論理的かつ客観的に物事を考えられる方 ・分かりやすく、伝わりやすい分析報告ができる方 ・ビジネス貢献を意識した分析ができる方 ・Mission/Visonに共感していただける方 ▼データサイエンティストのインタビュー ・社員インタビュー 『自ら提案し、より良い分析結果を目指す』 ・チームインタビュー 『汎用性があるからこそ挑み続ける』 続きを見る
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