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学習サービス事業 データサイエンスチーム プロジェクトマネジャー兼チームマネジメント

  • 学習サービス事業 データサイエンスチーム プロジェクトマネジャー兼チームマネジメント(T職)
  • 正社員

株式会社グロービス の求人一覧

データ利活用を推進し、事業グロースに貢献するデータサイエンスチームのマネジメントとプロジェクトマネジメントを担ってくださる方を募集します。

事業内容

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× 社会人教育事業(Ed-Tech)」を本格的に進めています。

2016年にEd-Tech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180人となり、そのうちエンジニアやデータ人材等のテック人材は100名を超える組織規模になっています。

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「GLOBIS 学び放題」や法人向けの育成管理を目的とした「GLOPLA LMS(ラーニングマネジメントシステム)」等があります。

募集背景

現在、グロービス内で保持する学習データ(例:GLOBIS 学び放題の学習行動データ)やアセスメントデータ(例:独自のビジネス知識テストによる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。

そのためにデータサイエンスチームを立ち上げて体制構築を行い、現在は以下のような体制で動いています。(業務委託を含む)

  • 事業リーダー:1名
  • データエンジニア:2名
  • 機械学習エンジニア:1名
  • データサイエンティスト:3名
  • 技術顧問:1名

データ利活用の方向性は、現在は既存事業のグロースに特化していますが、今後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ます。一方で、担当者と共にプロジェクトをリードするデータサイエンスのリーダー兼プロジェクトマネジャーが不在となっています。そこで、チームを率いてデータ分析、BI、機械学習等のプロジェクトをリードするデータサイエンス領域のプロジェクトマネジャーを募集しています。

業務内容

下記業務を主に担当して頂きます。 

  1. ステークホルダーに対する事業観点での提案・説明・交渉
  2. ビジネスデータ分析やBI(可視化)、データ基盤整備、機械学習等のプロジェクトマネジメント(PM)
  3. 《能力に応じて》データサイエンスチームのマネジメント(ピープルマネジメント、育成、評価、採用)

なお、過去に実施したプロジェクトの一例を挙げておきます。

ビジネスデータ分析

  • GLOBIS 学び放題の有料転換率向上の要因分析 
  • GLOBIS 学び放題の利用継続率向上の要因分析

可視化 

  • GLOBIS 学び放題からグロービス経営大学院への送客状況可視化のダッシュボード開発  

機械学習 

  • GLOBIS 知見録から GLOBIS 学び放題への送客アルゴリズムの最適化 
  • GLOBIS 学び放題内のレコメンドアルゴリズムの改善

データ基盤

  • 意思決定や BI ダッシュボード作成のために必要な ETL の実現
  • データウェアハウスの整備
  • 堅牢なデータ基盤構築のためのインフラ整備

魅力

  • 今後ニーズが高まっていくデータサイエンス領域のキャリアを得ることが出来る。
  • 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)、技術顧問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がある

応募資格

必須要件

  • IT・テック系企業(規模問わない)での組織マネジメント(1on1、評価、採用など)の経験(2年以上)
  • エンジニアを含むチームメンバーと積極的にコミュニケーションを取りながら、現場の状況に合わせて柔軟に対応できる。
  • データを扱うプロジェクトにおいて、PMとして一つ以上のプロジェクトを自分で企画~実行までやり切った経験がある。関係者を主体的に巻き込み形にしていく強い推進力がある。
  • 論理的思考力(定量思考力、要約力、仮説構築能力等)
  • データ活用における解くべき問い・課題を設定する能力
  • グロービスの事業、グロービスウエイに対する強い興味関心がある方

歓迎要件

▼データ専門性

  • 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。 
  • 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を理解している。
  • 分析に関する前処理を理解している。(例:異常値の扱い) 
  • 参照系SQLを記述する事が出来る。 
  • データ可視化要件を自力で決められる。
  • データ分析の方針設計が出来る。
  • 統計の基礎(統計検定3級レベル)を理解している。 

▼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)
  • 相手の理解度に合わせて説明内容の厳密性を調整する高いコミュニケーション能力。 
  • 依頼元(主に事業サイド)との折衝能力。 
  • 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)
  • 統計検定2級レベルの統計の知識を持ち、実務に活かした経験がある。
  • 主要な機械学習手法と使い分けを理解している(Deep Learning G検定レベル)
  • 予測モデルの評価観点を理解している(例:precision, recallなど)

▼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。
  • Web系エンジニアとしての実務経験  

▼実務経験 

  • データ分析や可視化のプロジェクトマネジメント経験 
  • データ分析担当者としての実務経験 (基礎集計レベルでも可) 
  • データ可視化ダッシュボード開発の実務経験 (基礎レベルでも可) 
  • データに基づいたサービス改善や企画立案の経験 
  • データ分析の実務経験 (Excelによる基礎集計レベルでも可)
  • 機械学習PJTのプロジェクトマネジメント経験
職種 / 募集ポジション 学習サービス事業 データサイエンスチーム プロジェクトマネジャー兼チームマネジメント(T職)
雇用形態 正社員
給与
非公開
経験・能力を考慮し、規定に従い相談の上決定します。
・給与改定は年2回1・7月に実施します。
・半年以上在籍した方はプロフィットシェアリング制度の対象となります(当社規定による。年2回支給。)
・月額給には、残業45時間/月の時間外手当と10時間/月の深夜手当を含みます。
勤務地
  • 102-0084  東京都千代田区二番町5-1 住友不動産麹町ビル【東京オフィス】
    地図で確認
屋内原則禁煙
待遇
・交通費支給(当社規定による)
・各種社会保険有り(健康保険、雇用保険、労災保険、厚生年金)
・退職金制度有り(定年:60歳)
・持ち株制度有り
その他
エンジニア等のテック人材は、MacBook Pro 15inch、27inchディスプレイ貸与(フルリモート勤務へのディスプレイ貸出は無し)
教育制度及び資格補助
・グロービス経営大学院受講支援制度 ※
・海外短期留学支援制度 ※
・自己啓発支援(年間上限20万円)
・業務上必要な研修受講支援(所属部門長の判断により全額負担)

※プログラムの未修了、もしくは、在学中または修了後2年未満での退職時には支援金の返金要
就業時間
フレックスタイム制(コアタイムなし)
平均残業時間
10時間
リモートワーク
良きコミュニティ・企業文化・関係性を生み出すリアルな「場」を重視しつつ、最先端のテクノロジーを駆使してオンラインやリモートを積極的に取り入れています。
週2日以上の出社を推奨していますが、部門・チームの特性によって方針を決定しています。
休日
土日祝休み

・有給休暇:4月1日に年間20日付与。入社日によって按分。
・年末年始休暇(12月29日~1月4日)、結婚休暇、忌引き休暇、災害ボランティア休暇、出産・育児休暇、サバティカル休暇(勤続5年/10年に付与)
配属先組織構成
グロービス・デジタル・プラットフォーム部門 データサイエンスチーム
・事業リーダー:1名
・データエンジニア:2名 
・機械学習エンジニア:1名 
・データサイエンティスト:3名 
・技術顧問:1名 
(業務委託を含む)
スケジュール(例)
フレックス、リモートワークを利用しています。業務状況に応じて出社をしています。
月1回行われる部門全体共有会議の日を出社推奨日にしています。

<スケジュール例>
09:30-10:30 slackやメール等の連絡確認
10:30-11:30 新規採用ニーズについての打ち合わせ
12:00-13:00 ランチ
13:00-14:00 機械学習プロジェクトに関する打合せ
14:00-16:00 ステークホルダーへのヒアリング(2件)
16:00-17:30 作業
17:30-18:00 チームミーティング
将来のキャリアイメージ
データサイエンスチーム以外のチームマネジメントや、事業リーダー等、様々なキャリアを検討することができます。
学歴
高校・高専・専修・短大・大学・大学院卒
選考フロー
基本的な選考フローは下記となりますが、ご状況によっては、同日に実施するなどご相談を承ります。

書類選考→1次面接(部門メンバー)→2次面接(部門リーダー・採用担当)→3次面接(部門長)→ 人事役員面接(実施しない場合もあり)
※途中エッセイ(志望動機書)をご提出いただきます。
※日本国籍以外の方については、在留資格の種類(例:技術・人文知識・国際業務)と有効期限を記載ください。
会社情報
会社名 株式会社グロービス