所属部署
データサイエンスチームは「食べログのデータと科学的なアプローチの両方を用いて、食べログのあらゆる意思決定を支援する」というミッションの元、データ基盤の構築・運用、意思決定のための分析支援、データを利用したプロダクトのサービス導入を主な業務内容としております。
現在、データエンジニア3名、データアナリスト1名、機械学習エンジニア1名、計5名で推進しており、組織の拡大に向け募集を開始しました。食べログの大規模データを活用しサービス拡大に向けジョインいただける仲間を募集しております。
業務内容
機械学習案件の実現のため、機械学習のプロダクトマネジメントを担当していただきます。
機械学習の社会実装において、プロダクトマネジメントは大変重要な役割を担います。何を解決するか定めないままモデルを開発に入ってしまったり、本当に解決すべきものが解決できないまま進行してしまったり、そもそもの課題を読み違えていたことがリリース後に判明したりして頓挫してしまう機械学習案件が数多く存在し、プロダクトマネジメントの失敗が機械学習案件の失敗に直結するケースが多く散見されます。
機械学習を用いてサービス上の何をどこまで解決するか、作られたモデルが本当に解決につながっているのか、そのモデルが学習可能であり継続的に学習し提供し続けられるようにできるのか等、機械学習プロダクトの意思決定に責任を持ち、業務を進めていただける方を募集します。
具体的には、下記の解決を想定しています。
・機械学習案件のサービス要件の定義
・案件のビジネス・サービス的な性質や性能許容を踏まえた、モデル要件(モデル性能,システム,KPIの目標値)の打ち出し
・PoC・実地試験(ABテスト)・リリースなど、各検証段階での成功要件の定義と検証デザイン・定性/定量効果測定整備
・機械学習モデルに学習させるためのデータセットの調達(使えそうなサービス上のデータを探索、ない場合はオペレーション構築やマニュアル整備など)
既存システムの技術要素/キーワード
- Google Cloud Platform(BigQuery, Vertex AI,Cloud Composer)
- BIツール(Tableau, Looker)
- アクセス解析ツール(AdobeAnalytics)
- 業務ツール(GitHub, Teams, Confluence, Asana, Miro)
独り立ちまでのイメージ
オンボーディングが会社レベル、本部レベルとチームレベルで整えられており、業務に必要なツールのアカウントの発行や基本的な業務知識のインプットを入社から数日の間に行います。
機械学習プロダクトマネージャーの場合、サービスについての理解も重要になりますが、サービスの方針説明、および、月次のサービス報告については録画を用意しておりますので、こちらでキャッチアップしていただきサービスへの理解を進めていただきます。また、各推進領域を担当しているPMやディレクターと協調して案件を進めていくことになりますので、その方からキャッチアップしていただき進めていただく形になります。
想定されるキャリアパス
当初は同ポジション内で機械学習施策の推進を担っていただきますが、その後、施策そのものの立案/提案、既存モデルを用いた新たな転用先の提案なども担当いただき、機械学習案件の立ち上げ/推進のエキスパートを目指すことができます。
仕事の面白み
【社会的なインパクトが大きい業務であること】
約9,600万MAU(※1) のユーザーが利用しているサービスに携わるため、仕事のインパクトが大きく、多くのユーザに価値を届ける仕事に携わることができます。
※1 2023年3月現在。PC、スマートフォンブラウザ/アプリ等で同じユーザが閲覧している場合には重複カウントとなります。
【多様な適用領域が存在していること】
食べログは単なる検索サービスではなく、ネット予約サイトでもあり、口コミサイトでもあります。さらに、近年コロナ禍で利用されるようになった食品EC,テイクアウトデリバリー, 飲食店DX事業を新規事業として立ち上げてまいりました。これらのサービス群に対して機械学習という立ち位置から関わる横軸組織であるため、様々なサービスと関わることができ、適用先が豊富です。
【データが利用可能であること】
機械学習を推進する組織によくあるケースとして、データはあるが利用できないという状況があります。我々のチームはデータ基盤を導入し、担当者を置いて、ニーズが高い領域から順にETLパイプライン実装、および、データ追加を継続的に行っております。また同じチーム内に存在しているため、データ追加対応を優先的に進めることできます。
【事業部内の組織であること】
事業部内の組織になるため、事業部のサービス/ビジネスに直接貢献できます。
【裁量が大きいこと】
事業の規模に対して組織の規模が小さく、拡大中の組織であるため、出来ることの幅が大きいです、メンバーシップを発揮したい人には魅力的な職場であると考えております。
【発表経験を積めること】
社内にて発表する機会が大小用意されており、発表経験を積むことができます。
【在宅勤務でも働きやすい環境であること】
現在は在宅勤務での働き方が主流となっております。緊急事態宣言が発出されていなければ出社も可能です。
コロナ禍を期に在宅勤務で働くための環境が整備されており、在宅勤務環境下でもコミュニケーションがとりやすい環境になっております。例えば、コラボレーションツールとしてMiro/Asana/Teamsを採用しています。
【その他】
食べ歩きを趣味にしている人が多いため、美味しいお店に詳しくなれます。
必須条件
下記いずれかのご経歴をお持ちの方
・プロジェクトマネジメント/プロダクトマネジメント関連職種での実務経験
・データサイエンティスト/機械学習エンジニア/データアナリストとしての経験/スキルがある方
歓迎条件
・コンピューターサイエンス/データサイエンスの知識、あるいは、学位を有していること
・データ/AIを用いたプロジェクトの推進経験
・様々なステークホルダーと合意形成できる優れたコミュニケーション能力
・KPI目標の達成に顕著に貢献した経験
求める人物像
・自律的に推進することができる方
・実現のために専門性に依らずあらゆる手段を講じてくれる方
・ユーザ目線をもってサービスの改善に尽力できる方
Tabelog Tech Blogについて
Tabelog Tech Blog は、食べログの開発者が技術的課題に対する取り組みやプロダクト開発の試行錯誤で得た学びなど、食べログの開発にまつわる様々な情報を発信するブログです。
食べログのエンジニアがどのように業務を進めているかもわかるコンテンツですので、ぜひともご覧ください。
職種 / 募集ポジション | 機械学習プロダクトマネージャー【食べログ】 |
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雇用形態 | 正社員 |
給与 |
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勤務地 | 従業員に対する受動喫煙対策:あり 対策内容:屋内原則禁煙(喫煙室あり) ※エンジニアとして就業する社員の多くは在宅勤務を行っています。 ※在宅と出社の両方を活用したハイブリッド型のスタイルを会社としても推奨しています。 |
試用期間 | 試用期間あり(3か月) ※試用期間中の雇用形態および処遇の変更はありません。 |
就業形態・就業時間 | フレックスタイム勤務(標準労働時間は1日8時間) コアタイム:午前10時00分~午後3時00分 ※業務の都合上、時間外労働が発生することがあります。 ※ご経験に応じ、管理監督者および裁量労働(残業手当支給無)での採用となる可能性がございます。 ※チームの状況や自分の仕事のペースに応じて、出勤・退勤時間を柔軟に変更することができます。 |
休憩時間 | 就業時間中に1時間 |
福利厚生 | カカクコムが創業来大切にしてきた「働く楽しさ」に加えて、「働きやすさ」を併せて実感できる会社を目指しています。今後も、利用状況を加味しながら、従業員の声を反映した積極的な制度の見直しを行っていきます。 ・社会保険完備(雇用・健康・労災・厚生年金) ・確定拠出年金制度 ・団体生命保険 ・従業員持株会 ・社内部活動補助 ・無料人間ドック(定期健康診断) ・EAPカウンセリングプログラム ・慶弔見舞金 ・産前産後休暇 ・育児休暇(最大で子供が3歳になる年の年度末まで取得可能) ・育児短時間勤務(最大12年間、子供が小学校を卒業するまで取得可能。コアレスフレックスタイム制の選択可) ・子供の看護休暇(年間10日とし、内5日は有給休暇。子が複数いる場合は年間20日とし、内10日は有給休暇) ・看護休暇 ・ボランティア休暇 ・家族手当(支払条件有) ・在宅勤務環境⼿当 |
休日・休暇 | 完全週休2日制 所定休日:土・日・祝日、年末年始(12/29~1/3) 休暇:夏季休暇3日、特別夏季休暇2日、有給休暇、慶弔休暇 ※有給休暇:入社月に応じて最大10日付与 |
学習支援 | ・自己学習支援制度あり [エンジニア向け支援] ・勉強会の実施 価格.comを含む会社全体での勉強会が3ヶ月に1回開催されます。 食べログエンジニア全体向けの勉強会は平均月1回のペースで開催しています。 また、食べログの各エンジニアチーム内での勉強会も不定期で開催されています。 ・技術書籍の購入 会社の資産となりますが、技術書は予算の範囲内で自由に購入可能です。長期の貸出もOKです。毎月多くのエンジニアが技術書を購入しています。 ・セミナー参加 就業時間内での参加が可能です。有料セミナーに参加する場合は事前に相談の上、会社が費用を負担します。 ・社内外イベントの運営支援 会場の提供や協賛等の支援を行います。食べログは毎年開催されるRubyKaigiのスポンサーを務めています。 |
応募時のご注意 | 履歴書・職務経歴書を必ず添付してください。 |
会社名 | 株式会社カカクコム |
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運営サービス | 弊社は「消費生活のあらゆるシーンで、選択をサポートするインターネット・メディア企業」になることを標榜し、様々なメディアを企画・開発・運営しています。 【当社が企画・開発・運営しているメディア】 ・購買支援サイト「価格.com」 ・レストラン検索・予約サイト「食べログ」 ・求人情報の一括検索サイト「求人ボックス」 ・ライフスタイルメディア「キナリノ」 ・宿泊旅行の情報メディア「icotto」 ・不動産住宅情報サイト「スマイティ」 ・メンズファッションWebマガジン「TASCLAP」 ・写真共有サイト「PHOTOHITO」 ・旅行のクチコミと比較サイト「フォートラベル」 |
本社所在地 | 〒150-0022 東京都渋谷区恵比寿南3丁目5番7号 デジタルゲートビル |
代表取締役社長 | 畑 彰之介 |
設立 | 1997年12月 |
上場取引所 | 東京証券取引所プライム市場(証券コード:2371) |
資本金 | 916百万円(2023年6月末 現在) |
従業員数 | 連結:1,417名(2023年6月末 現在) ※取締役、契約社員、派遣社員及びアルバイトを除く従業員ベース |
主な関係会社 | 株式会社カカクコム・インシュアランス 株式会社エイガ・ドット・コム 株式会社タイムデザイン 株式会社webCG 株式会社LCL |
勤務地 | [本社デジタルゲートビル] 東京都渋谷区恵比寿南3-5-7 デジタルゲートビル ・JR、東京メトロ日比谷線「恵比寿駅」徒歩8分 ・東急東横線「代官山駅」徒歩4分 ・東急東横線「中目黒駅」徒歩7分 [恵比寿オフィス] 東京都渋谷区恵比寿1-18-14 恵比寿ファーストスクエア ・JR、東京メトロ日比谷線「恵比寿駅」徒歩7分 [渋谷オフィス] 東京都渋谷区宇田川町15-1 渋谷パルコDGビル ・JR、東京メトロ「渋谷駅」徒歩5分 [関西支社] 大阪府大阪市北区堂島1-6-20 堂島アバンザ ・JR「大阪駅」徒歩8分 ・阪神「梅田駅」徒歩5分 ・JR東西線「北新地駅」徒歩3分 ・地下鉄四つ橋線「西梅田駅」徒歩2分 [名古屋営業所] 愛知県名古屋市中区栄1-3-3 AMMNATビル(朝日会館) ・市営地下鉄東山線「伏見駅」徒歩4分 [京都営業所] 京都府京都市中京区御池通東洞院西入る笹屋町435 京都御池第一生命ビルディング ・市営地下鉄烏丸線(東西線)「烏丸御池駅」 徒歩1分 [九州支社] 福岡県福岡市博多区下川端町3-1 博多リバレイン ・市営地下鉄空港線「中洲川端駅」徒歩1分(駅直結) [広島営業所] 広島県広島市中区八丁堀14-4 JEI広島八丁堀ビル ・広島電鉄「八丁堀駅」徒歩2分 |