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&MLOps募集！
IPビジネスエンハンス部 データサイエンスオフィスの役割 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 リードデータサイエンティスト＆MLOps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) 1.高い分析技術力を活かし、データから示唆を導き出すことでビジネス上の課題解決を行う(高い分析技術とビジネス力の両方が求められる) 2.分析モデルのデプロイおよび、各種施策を実施するデータ分析基盤の運営を行う(MLエンジニア力が求められる) 3.上記二つを高いレベルで実施しつつ、メンバーのマネージメント・育成も行う 募集背景 IPビジネスエンハンス部の組織拡大に伴う増員のためとなります。 業務内容 データサイエンスオフィスでは主に以下2種の業務を担当します。 (1)分析PoC ▼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 ・広告ビジネスにおける広告媒体ごとの広告費用最適化 必要となるスキルは以下になります。 1.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できる 2.データの生成過程を理解し、その観測を表す数理モデルを構築できる 3.分析結果をビジネス活用に繋げて議論できる (2)モデル運用開発 ▼業務例 ・機械学習モデルの分析基盤開発および運用本番環境へのデプロイ・運用 ・データETL・データパイプライン設計・開発 ・Internal Developer Platform(=モデル開発者向けプラットフォーム)の開発 必要となるスキルは以下になります。 1.データ前処理、モデル開発、デプロイ、運用などを含む機械学習ライフサイクルの知見がある 2.データエンジニアリングとパイプライン構築ができる その中でリードデータサイエンティスト&MLOps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・数学の知識も活かしながら、透明性の高いデータ分析を行う。 ▼分析基盤開発のPM ・分析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 ▼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。 ・グループ戦略にデータ利活用投資が含まれている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) ・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 ▼統計／数学の知識 ・大学または大学院で物理/数学/情報工学を学んできた経験 ・数理モデル構築の経験 ・統計検定準1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 ・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 ・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 ・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 ・CI/CD：GitHub Actions ・IaC：Terraform Cloud ・クラウド：Google Cloud ・ツール類：Slack / Google Workspace / Chatwork / Notion ・コード管理：GitHub 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 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&MLOpsを募集！
IPビジネスエンハンス部 データサイエンスオフィスの役割 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 データサイエンティスト＆MLOpsの役割 1.高い分析技術力を活かし、データから示唆を導き出すことでビジネス上の課題解決を行う(高い分析技術とビジネス力の両方が求められる) 2.分析モデルのデプロイおよび、各種施策を実施するデータ分析基盤の運営(MLエンジニア力が求められる) 募集背景 IPビジネスエンハンス部の組織拡大に伴う増員のためとなります。 業務内容 データサイエンスオフィスでは主に以下2種の業務を担当します。 1.分析PoC 2.モデル運用開発 各業務の具体例は以下になります。 ▼①分析PoC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 ・広告ビジネスにおける広告媒体ごとの広告費用最適化 ①の業務で必要となるスキルは以下になります。 1.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できる 2.データの生成過程を理解し、その観測を表す数理モデルを構築できる 3.分析結果をビジネス活用に繋げて議論できる ▼②モデル運用開発の業務例 ・機械学習モデルの本番環境へのデプロイ・運用 ・データETL・データパイプライン設計・開発 ・Internal Developer Platform(=モデル開発者向けプラットフォーム)の開発 ②の業務で必要となるスキルは以下になります。 1.データ前処理、モデル開発、デプロイ、運用などを含む機械学習ライフサイクルの知見がある 2.データエンジニアリングとパイプライン構築ができる 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。 ※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 ・統計検定2級またはそれに相当する知識 ▼機械学習の知識 ・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 ▼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) ・クラウドサービス(特にGCP)を利用した開発経験 ・数理モデル構築の経験 ▼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 ▼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 開発環境 ・分析基盤：GCS,BigQuery ・分析環境：GCE+IDE（Jupyter, VSCode, etc） ・BIツール：Looker, Google Data Portal ・CI/CD：GitHub Actions ・IaC：Terraform Cloud ・クラウド：Google Cloud ・ツール類：Slack /Teams / Google Workspace / Notion ・コード管理：GitHub ※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 ・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 続きを見る
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