《東京》データサイエンス　プロジェクトマネジャー

職務内容

概要

これまでの社会人教育事業で培ったノウハウを活かし、現在グロービスではデジタルでの社会人教育事業(Ed-Tech)に本腰を入れています。

その実現のために約3年前にEd-Tech新規事業部門を創設し、質とスピードの両方を保ったプロダクト開発を行うためのエンジニア組織も構築し、現在は部門全体で160人, テック人材が80名程の組織規模になっています。
また部門内で運営・内製開発しているサービスの具体例としては、ビジネス動画のサブスクリプションサービスである「グロービス学び放題」や法人向けの学習管理を目的とした「グロービスラーニングプラットフォーム」などがあります。

組織やサービス立ち上げの詳細経緯は下記に記載されております。
https://logmi.jp/tech/articles/310593

加えて現在はグロービス内で保持する学習データ(例：グロービス学び放題の学習行動データ)やアセスメントデータ(例：GMAPでのビジネス定石の理解度データ)の活用にも本腰を入れ始めています。

そのために約1年前にデータサイエンスチームを立ち上げて急ピッチで体制構築を行い、現在は以下のような5名体制にする事が出来ました。(業務委託を含む)
　・データエンジニア：1名
　・機械学習エンジニア：1名
　・データサイエンティスト：1名
　・BIアナリスト：1名
　・技術顧問：1名

またデータ活用の方向性は全方位で考えており、下記のような4つの領域全てを担っています。
　1.データ基盤構築と機能拡張 (基礎機能は完成し分析可能状態)
　2.KPI設計とBIツールによるデータ可視化 (複数のダッシュボードを安定運用中)
　3.機械学習モデル開発とサービス組み込みによる利益向上への貢献
　4.事業の課題解決や意思決定支援のためのビジネスデータ分析

1〜4の実務を担う担当者は揃っているのですが、担当者と共にPJTをリードするデータサイエンスPMが不在となっています。
そこで、データサイエンティストやエンジニアと共にデータ分析, BI, 機械学習PJTをリードするデータサイエンスPMを募集します。

【業務内容】
下記3つの業務を担当して頂きます。
　①ビジネスデータ分析PJT(事業の課題解決や意思決定支援)のPM
　②BI PJT(KPI可視化。モックのダッシュボード)のPM
　③機械学習PJTのPM

各業務の具体例は以下になります。
①ビジネスデータ分析PJTの具体例
・グロービス学び放題の有料転換率向上要因の分析

②BI PJTの具体例
・グロービス学び放題から経営大学院への送客状況可視化のダッシュボード開発

③機械学習PJTの具体例
・GLOBIS知見録からグロービス学び放題への送客アルゴリズムの最適化
https://www.wantedly.com/companies/globis/post_articles/204324

魅力

• 今後ニーズが高まっていくと予想されるデータサイエンスPMというキャリアを得る事が出来る。
• スキルの高いエンジニア(データエンジニア、機械学習エンジニア)とデータ分析者(データサイエンティスト)が既にチームに在籍している。
• 社会人教育における国内最大規模の大学院・教育サービス機関であり、ユニークなデータが取得、利用可能である。
• 社会人教育におけるDX推進にあわせ、様々なデータ活用の提案が実施できる。
• フレックスタイム、リモートワーク、副業可、服装自由、自己啓発支援制度やグロービス経営大学院への通学支援制度等、自己成長を目指す方が働きやすい環境である。
  　https://recruiting-tech.globis.co.jp/environment/

応募資格

必須条件

▼データ専門性
　・参照系SQLを記述する事が出来る。(数十行位)
　・データ可視化要件を自力で決められる。
　・基礎集計を通じてデータの全体像や質を確認することができる

▼ビジネス力
　・論理的思考力。(定量思考力。要約力。仮説構築能力など)
　・ドキュメント作成能力。 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来るか)
　・関係者を主体的に力強く巻き込み形にしていく強い推進力。
　・プロジェクトマネジメント能力 。(完了定義。スコープ策定。制約を考慮した優先度決定。タスク洗い出し)

▼エンジニアリング力
　・基本技術情報試験レベルのコンピューターサイエンスの知識。

▼実務経験
　・事業会社におけるサービスのPMやPdM経験 (ディレクターなど近い職種でも可)
　・データに基づいた企画や施策を立案し成功させた経験。 (インパクトの規模は問わない) ※データ分析は別の方が担当というパターンでも可。
　・自ら企画や施策を立案し成功させた経験。 (インパクトの規模は問わない)
　・システム企画の経験 (どんなシステムがどんな処理をどんな順番で実施するかの要件定義レベル)

▼求める人物像
　・データサイエンスPMになりたいという強い意志を持っている方

　・グロービスの事業に強い関心があり、グロービスウエイに共感いただける方

歓迎条件

▼データ専門性
　・機械学習の基礎知識 (Deep Learning G検定レベル)
　・分析に関する前処理を理解している。(例：異常値の扱い)
　・統計検定2級レベルの統計知識。

▼ビジネス力
　・業務目的に応じて適切なKPIツリーを作成する事が出来る。

▼エンジニアリング力
　・システムアーキテクチャの設計能力。

▼実務経験
　・Web系エンジニアとしての実務経験