株式会社タイミー データ の求人一覧

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  【700万ユーザー突破 / フルリモートOK / フレックス】課題特定から分析、アクションの提案までお任せするデータアナリスト募集

  募集背景 主力のスキマバイトサービス「タイミー」は、リリースからわずか5年で、ワーカー数700万人超、導入事業者数98,000企業超という驚異的な成長を遂げました。しかしながら、私たちの目標はさらに高く、社会インフラとしての地位を確立することにあります。現在、労働人口のごく一部にしか利用されていないタイミーですが、その可能性は計り知れません。社会インフラとしての役割を果たすための挑戦は、これからが本番です。 この大きなビジョンを実現するためには、データが中心となる事業基盤の構築が不可欠です。私たちは、社内のデータ駆動型意思決定を推進し、ビジネス各方面に対し、データ分析を通した事業成長に貢献することを目標に掲げ、日々の取り組みを進めています。 現在、タイミーでは、これらの目標を達成し、スポットワークを新しい社会インフラにしていくための核となる、データアナリストを募集しています。 業務内容 当社のデータアナリティクス部門で、データアナリストとしてご活躍いただきます。本ポジションでは、事業部、プロダクトチーム、マーケティングチームと密接に連携し、サービスデータ、広告データ、SFA・CRMデータ、自社アンケート結果など、多岐にわたるデータの分析を行います。分析から得られたインサイトを元に、各ステークホルダーを巻き込み、各プロジェクトの意思決定をリードする役割を担っていただきます。 事業課題の特定やサービス改善のためのログデータ分析 分析を通した将来傾向の予測 アンケートデータ、定性データの分析 A/Bテストを含む効果検証の設計、検証業務 因果推論および因果探索手法を通したビジネスレバーの同定 組織構成 以下の3つのユニットで構成されています。 プロダクトアナリティクス ユニット（プロダクトの機能開発に関わる分析） マーケティングアナリティクスユニット（マーケティングに関わる分析） ビジネスアナリティクスユニット（経営や事業活動に関わる分析）   ※配属後のユニット間の異動あり <プロダクトアナリティクス> ToB・ToC問わず、サービスユーザーに新たな価値を届けるために、どのような機会があるのか、データ分析から得られた示唆を元に提案、ディスカッションする役割をお任せします。 <マーケティング＆ビジネスアナリティクス> 現在の事業課題の特定だけでなく、将来起こりうる問題の予測を行い、その問題解決に必要なことを、関係部署や意思決定者に伴走する形でリードしていただきます。 扱っているデータ アプリユーザーのアクセスログ 募集内容やマッチングに関する各種データ 地理空間データ レビュー情報や評価データ 広告データ カスタマーサポートへの問い合わせデータ SFA/CRMツールによる営業活動に関するデータ アンケートやサーベイデータ 人事データ データアナリティクス部の特徴 向上心のあるメンバーが多く、データアナリティクス部全体で週に約2〜3回の勉強会が実施されています。部を越えた勉強会も実施されており、自由に参加することができるため、自分の興味がある分野について学べる機会が多く存在しています。（参考記事：「データアナリストの勉強会をご紹介します！」） 一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。※TDE10の取り組みについてはこちらを参照ください フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。  ※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 心理的安全性が高い組織を目指しており、意見の言いやすい環境が整っています。(※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」) データ基盤上に、データウェアハウスが整備されており、データの品質についてはデータエンジニアチームが管理をしているため、データアナリストが分析に集中できる環境が整っております。 経営陣を含め、データの重要性を理解している社員が多く、業務に対して非常に協力的です。 課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。 タイミーのデータアナリストとして働く魅力 会社のコアな課題にアクセスすることが出来るため、経営課題に対しての直接的な分析提案が可能です。また、代表取締役である小川とディスカッションする事もあり、経営に近い立ち位置で分析提案が可能です。 現場と連携しながら課題に対して分析提案をすることもありますが、データアナリスト主体で現場の課題に対して分析提案することも可能です。 社会の根深い課題に対して、いかに貢献できるプロダクトを作り上げていくかを考えながら、データアナリストとして働くことが出来ます。 分析手法に関してはアサインされたメンバーに権限が委譲されております。 課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。 インタビュー記事 採用要件 MUST SQLやPythonを使用して分析業務を行い、事業課題を解決したご経験 解くべき課題を設定し、課題に対する仮説を構築する能力 データ基盤、DB、DWHに対する基本的な知識 推定や検定など、統計についての知識（統計検定2級相当以上） WANT Looker、LookerStudio、Tableau、PowerBIなどのBIツールの利用経験 A/Bテスト、DID、傾向スコアマッチング、RDDなどの効果検証手法の理解 複数人での分析プロジェクトを推進したご経験 DB、DWH、データマートの設計・構築のご経験 事業会社においてマーケティングの実務経験 システム管理者としてSalesforceを設計、運用されたご経験 5名以上のメンバーをマネジメントしたご経験 求める人物像 タイミーのビジョンやミッションへの共感のある方 業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 周囲と円滑なコミュニケーションを取り、巻き込みながら仕事を進められる方 続きを見る

  • データ
  • 正社員
  • 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター35階

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  DRE/データエンジニア

  募集背景 急速な事業成長に伴い、現在、組織としては今後の事業基盤を作るための組織化を推進するタイミングを迎えており、積極的な技術投資を通して事業成長スピードに応える開発体制を組成することに取り組んでいます。 タイミーでは、創業初期よりデータに基づいた意思決定を重視し事業運営を行っており、「データを使うのは当たり前」という文化が強く根付いています。 これまで、急速な事業拡大に合わせる形でデータ利活用の土台づくりを行ってきましたが、 プロダクトの運用や社内における各施策、ご利用企業様からの要望など、各方面からの依頼が急増している背景もあり、データの信頼性向上に関する課題が多くある状況です。 データを価値のある情報に昇華しプロダクトと事業の接合をしていくためには、「データ基盤 as 社内情報基盤」という世界観にまで品質レベルを向上していきたいと考えております。 タイミーはツー・サイド・プラットフォームであるため、toB／toC両方のデータを保有しているからこその難しさもありますが、複雑な課題や未知の領域に対してもマクロな視点を持って最適解を探しながら、我々と共にデータ基盤の側面から事業を推し進めていただける方を探しております。 業務内容 DRE(Data Reliability Engineering)グループの中でSREのプラクティスを活用し、データドリブンな意思決定や機械学習を活用したプロダクト等データが必要な全ての事象に対して信頼性の高いデータを提供する、拡張性が高いデータ収集基盤を構築、運用に加えて、データ基盤を活用したデータ活用を通じたビジネス価値の創出を担っていただきます。 データ活用を推進するための課題発見・解決 各種データソースからのデータ収集・加工 GoogleCloud(BigQuery)を用いたテーブル設計・運用 データ収集基盤のSLO, SLIの定義・保守 データ分析ツールの管理・運用 各種設計に対する適切なドキュメンテーション　など ▼参考記事 タイミーのデータ基盤品質。これまでとこれから。 DREのMissionを合宿で決めた話 技術スタック 【開発言語】 - Python - Shell Script - LookML　など 【ツール】 ・Embulk ・Digdag ・dbt ・BigQuery ・trocco ・fivetran ・Redash・Looker Studio ・Terraform・Looker　など タイミーのDRE／データエンジニアとして働く魅力 日本の労働市場における大きな社会課題に真摯に向き合い続けるためには、これまで以上に戦略だった事業のスケールと、組織・システムが持続可能な状態になることが求められます。そういった、次の飛躍に向けたシステム・プロセス・組織づくりに当事者として関わることができます。 データ活用が当然というカルチャーが既に存在しており、データの分析や活用に関してのニーズが非常に多いです。「分析のためのデータ基盤」に留まらず、「社内情報基盤としてのデータ基盤」を目指しており、事業成長にインパクトがあるデータの基盤構築に携わることが可能です。 データ基盤の構築だけではなく、その先の活用領域まで担うこともできるため、ダイレクトにビジネスインパクトを創出するやりがいを感じることができます。そのため、データ基盤に対する投資にも繋がり、新たなチャレンジもしやすい環境です。 データに基づいて機能開発やグロース、品質維持を行う経験が得られます。DREチーム内にPOがおり、ユーザーヒアリング等を行いながら、データ基盤の構築を行なっております。 データが生まれ、加工され、ユーザーの元に届く一連の流れを経験することができます。そのため、使いやすいデータ基盤の構築を求められる中で、DREチームとしてもデータの品質担保に力を入れております。 扱っているデータ アプリユーザーや企業ユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 マッチングに関する情報 レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ 問い合わせに関するデータ 営業活動情報のデータ 企業ユーザーからいただいた各種データ上記のようなデータを扱っております。 データエンジニアリング部の特徴 データエンジニアリング部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。 一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。 フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。 　※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」 データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。 インタビュー記事 採用要件 MUST 開発 / 技術面 プログラミング言語による、web系開発の実務経験 独力で手を動かして、一部分だけでなくシステム全体の開発が出来る 同時に、全体における自分の作業領域を客観的に理解した上で適切な設計が出来る DB and/or DWHの構築・運用経験 Gitを用いたチーム開発経験 クラウドにおける開発経験（特にGCP、もしくはAWS） CLIによるインフラ構築やIaCの開発・運用経験（特にTerraformの経験） CI/CDを用いた自動化の経験 ソフトスキル / その他 タイミーのMissionへの共感 Slack, Google Meetなどを活用したリモートワークの経験 3名以上でのプロジェクトの進行経験 既存プロジェクトに参加し、サービス内容やソースコードのキャッチアップをした経験 建設的かつロジカルな議論を通して意思決定をできる チーム内外、他部署との円滑なコミュニケーションができる WANT スクラムの理解 Dockerを始めとしたコンテナ関連技術の利用経験 dbtの経験 Looker, Redash, TableauなどのBIツールの運用経験 機械学習を組み込んだシステムの構築・運用の経験 DX(Developer Experience)の継続的改善ができる方 OSSの公開、コントリビュートの経験 課題発見〜ヒアリング〜要件定義〜仕様策定の経験 続きを見る

  • データ
  • 正社員
  • 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター35階

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  【700万ユーザー突破 / フルリモートOK / フレックス】データサイエンティスト募集〈事業・開発組織ともに急成長中〉

  募集背景 タイミーはスポットワーク市場のリードカンパニーとして大量のデータを蓄積されており、未開拓かつデータから明らかにすることで、大きな事業インパクトを見込める取り組みが数多く存在しています。以下が例となります。 様々な変数を考慮した掲載募集の埋まり度合い予測 労働経済学、マッチング理論等を応用したマッチングの最適化 プッシュ通知やデジタル広告配信の最適化 タイミーの事業活動ダイナミズムのモデリング 上記のようなR&D活動を加速させ、社会実装を進めていきたいと考えています。 また、事業成長に伴い営業人員が急増している中、営業生産性向上が全社的な課題となっています。営業活動にレバレッジを効かせるため、データサイエンス的なアプローチでの取り組みを始めていますが、この取り組みを更に加速させるため、新たな仲間を募集しております。 業務内容 ご志向に応じて、R&D、社内向け業務改善いずれかの業務に取り組んでいただきます。 ＜R&D＞ テーマ選定 論文調査を含む技術調査及び検証 具体の分析や、実験設定、モデリング・エンジニアリング業務 実証実験 レポート作成 改善のための仮説検証 論文執筆・発表 実運用に向けた開発業務 ＜社内向け業務改善＞ 全社的な社内課題に対し、データアナリストや事業部のメンバーとコミュニケーションを取りながら、主に下記の業務を推進いただきます。 プロジェクト組成 KPI設計 効果検証の設計 具体のモデリング・エンジニアリング業務 モニタリング・運用体制の構築・実施 改善のための仮説検証 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 データエンジニアリング部の特徴 ・データエンジニアリング部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。 ・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。 ・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 ・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。 　※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」 ・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。 タイミーのデータサイエンティストとして働く魅力 「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができます。 機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。 施策の設計から携わることが可能です。 データ基盤の整備は別のチームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。 考慮する変数が多くモデリングする対象が複雑かつ、アイテムのライフスパンが短いため難易度が高いですが、 高いレベルで「データサイエンス力」「ビジネス力」や「データエンジニア力」を体現しているデータサイエンティストと一緒に働くことができ、アジリティ高く施策や検証を行うことができます。 グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。  インタビュー記事 採用要件 MUST ハードスキル ・研究またはビジネスにおいて、データ分析によって課題を解決したご経験（3年以上） ・統計や機械学習に関する基礎的な知識 ・SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工のご経験（3年以上） ・クラウドにおける開発経験（特にGCP、もしくはAWS） ・GitHubまたはgitホスティングサービスを用いた開発経験 ソフトスキル ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・当社のバリューにフィットする方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 ・周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方 ・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方 WANT ・課題発見能力・問題解決力・論理的思考力 ・CI/CDを用いた自動化の経験 ・機械学習パイプラインの構築・運用経験 ・効果検証・因果推論のご経験 ・プログラミング言語による、web系開発の実務経験 続きを見る

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  • 正社員
  • 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター35階

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  【700万ユーザー突破 / フルリモートOK / フレックス】シニアデータサイエンティスト募集〈事業・開発組織ともに急成長中〉

  募集背景 タイミーはスポットワーク市場のリードカンパニーとして大量のデータを蓄積されており、未開拓かつデータから明らかにすることで、大きな事業インパクトを見込める取り組みが数多く存在しています。以下が例となります。 様々な変数を考慮した掲載募集の埋まり度合い予測 労働経済学、マッチング理論等を応用したマッチングの最適化 プッシュ通知やデジタル広告配信の最適化 タイミーの事業活動ダイナミズムのモデリング 上記のようなR&D活動を加速させ、社会実装を進めていきたいと考えています。 また、事業成長に伴い営業人員が急増している中、営業生産性向上が全社的な課題となっています。営業活動にレバレッジを効かせるため、データサイエンス的なアプローチでの取り組みを始めていますが、この取り組みを更に加速させるため、新たな仲間を募集しております。 業務内容 ご志向に応じて、R&D、社内向け業務改善いずれかの業務に取り組んでいただきます。 ＜R&D＞ テーマ選定 論文調査を含む技術調査及び検証 具体の分析や、実験設定、モデリング・エンジニアリング業務 実証実験 レポート作成 改善のための仮説検証 論文執筆・発表 実運用に向けた開発業務 ＜社内向け業務改善＞ 全社的な社内課題に対し、データアナリストや事業部のメンバーとコミュニケーションを取りながら、主に下記の業務を推進いただきます。 プロジェクト組成 KPI設計 効果検証の設計 具体のモデリング・エンジニアリング業務 モニタリング・運用体制の構築・実施 改善のための仮説検証   データエンジニアリング部の特徴 ・データエンジニアリング部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。 ・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。 ・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 ・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。 　※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」 ・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。 タイミーのシニアデータサイエンティストとして働く魅力 「スポットワーク」という新しい市場の先駆者として、あらゆる人の人生の可能性を広げるためのインフラづくりに深く関わることができます。 機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。 施策の設計から携わることが可能です。 データ基盤の整備は別のチームが担当しているため、データサイエンティストとしての価値創出に集中できます。 考慮する変数が多くモデリングする対象が複雑かつ、アイテムのライフスパンが短いため難易度が高いですが、 高いレベルで「データサイエンス力」「ビジネス力」や「データエンジニア力」を体現しているデータサイエンティストと一緒に働くことができ、アジリティ高く施策や検証を行うことができます。 グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。  インタビュー記事 採用要件 MUST ハードスキル ・データ分析によってビジネス上の課題を解決したご経験（直近含めて5年以上） ・SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工のご経験（直近含めて5年以上） ・クラウドにおける機械学習システムの構築・運用経験（特にGCP、もしくはAWS） ・データサイエンス系のプロジェクトマネジメント経験（3年以上） ・効果検証・因果推論の知識と経験 ・GitHubまたはgitホスティングサービスを用いた開発経験 ソフトスキル ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・当社のバリューにフィットする方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、ステークホルダーと交渉し、プロジェクト組成から実装までやりきれる方 ・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方 WANT ・プログラミング言語による、web系開発の実務経験 ・経営もしくはそれに近い立場での課題解決の経験 続きを見る

  • データ
  • 正社員
  • 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター35階

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  MLOpsエンジニア

  募集背景 タイミーはスキマバイトのマッチングプラットフォームを日本全国にサービスを展開し、急速に成長しています。 弊社では創業当初よりデータ活用の文化が根付いておりますが、MLを活用し更に事業成長を推進していくためには、より強固なML基盤が求められています。 多方面からのML活用のニーズにスピーディーに応えていくために、これまでは、 MLパイプラインやCI/CDパイプラインの自動化／Feature Storeの構築／ML開発環境の整備／モノリポ化／開発効率化のための社内ライブラリ開発　などを進めてきました。 さらに今後はより強固な基盤を築くべく、データ監視やモデル監視などにも取り組み、中長期的にはデータサイエンスグループに閉じずML基盤を全社展開し、タイミーにおけるML利用シーンを拡大していきたいと考えています。 これらの実現に向け、既存の枠組みに捉われず、幅広い視野を持ちつつ最適解を探しながら取り組んでいただけるMLOpsエンジニアを募集します。 ▼これまでの取り組みについてはぜひこちらもご覧ください ・「ML基盤を再構築したはなし」（https://tech.timee.co.jp/entry/2023/12/13/114424） ・「Vertex AI Pipelinesを効率的に開発するための取り組み」（https://tech.timee.co.jp/entry/2023/07/21/114309　） 業務内容 アプリのUXや、タイミーの様々な業務効率を向上させるための機械学習を用いたソリューションについて、安定した価値提供を実現するためのMLOps基盤の構築・運用をメインで担っていただくポジションです。 機械学習の学習・評価・予測を効率的に実現するためのMLOpsパイプラインの構築・保守・運用 機械学習APIサーバーの設計・開発・運用 機械学習システムのためのデータパイプライン構築 機械学習ワークフローの設計・開発・運用 ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ開発など 上記を実現するため、最新の技術動向を踏まえたテックスタックの標準化や運用のための仕組みづくり IaCによるインフラ構築・管理 CI/CDによるデプロイ自動化 サービス監視設計・運用 パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装など 社内のデータサイエンティスト等への教育・スキルトランスファーや採用に関する業務 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 データエンジニアリング部の特徴 ・データ統括部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。 ・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。 ・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 ・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。 　※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」 ・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。 タイミーのデータサイエンスグループで働く魅力 ・グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。 ・データサイエンティストと同じグループに所属しているため、デイリーで直接コミュニケーションを行い、アジリティ高く開発を行なっています。 ・データサイエンティストは、モデルやアルゴリズムだけではなく、システム全体を設計・開発できるフルスタックなメンバーが集まっており、MLOpsへの関心も高いため、MLOps領域に関して仕事が進めやすく、イネイブラーとしての役割を実感できる環境です。 ・メンバーは、「MLOpsエンジニアとして世界的に展開しているアパレル企業での大規模な機械学習の基盤の開発」や「国内最大手のスキルマーケットプレイスでの推薦システム開発、不正検知」「国内ビッグテックでの広告配信の最適化」「ITベンチャーにてR＆D組織の立ち上げ」などを経験した優秀なメンバーが集まっており、お互いに学び合いながら開発に取り組んでいます。 ・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。 ・タイミーの大規模なデータを用いて、様々な観点・知識が求められる分析や、機械学習モデルの構築に携わることが可能です。  インタビュー記事 採用要件 MUST ハードスキル ・SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工を含む、システム開発の経験（3年以上） ・gitを用いたチーム開発の経験・GitHub/GitLab上でのCI/CDを用いた自動化、及び運用の経験 ・IaCの開発経験・複数の技術スタックによる機械学習パイプラインの構築・運用経験（直近含め3年以上） ・商用環境における機械学習機能の構築・運用経験（直近含め3年以上） ・クラウドにおける開発経験（特にGoogle Cloud、もしくはAWS）（直近含め3年以上） ・保守性や運用まで考慮した技術選定・アーキ設計が出来る ソフトスキル ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・当社のバリューにフィットする方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 ・周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方 ・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方 WANT ・VertexAI, kubeflow, SageMaker, TFX, flyte等のMLフレームワークを用いた開発・運用経験 ・dbt, snowflake, databricksいずれかの開発・運用経験 ・k8sに関するPod/Serviceの開発・運用経験 ・チーム内外のメンバーと連携して、円滑に業務遂行を行うためのコミュニケーション能力 ・プログラミング言語によるweb系開発、及び運用の実務経験 ・VPC構成、Cloud間の認証設定等のインフラレベル、及びアプリケーションレベルでの脆弱性対策等のセキュリティに関する実務経験 続きを見る

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  • 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター35階

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  【700万ユーザー突破 / フルリモートOK / フレックス】データ品質の維持・向上、BIツールの整備を推進するアナリティクスエンジニア募集〈事業・開発組織ともに急成長中〉

  募集背景 タイミーでは、創業初期よりデータに基づいた意思決定を重視し事業運営を行っており、「データを使うのは当たり前」という文化が強く根付いています。 急速な事業拡大に合わせる形でデータ利活用の土台づくりを行ってきましたが、今後より一層インパクトを生み出していくためには、データの堅牢性とアジリティの向上が重要課題となっています。 そこで、2024年1月にデータ統括部の開発体制を再編成し、新たにアナリティクスエンジニアのチームを発足しました。全社的なデータマネジメントまで推進していけるチームにしていきたいと考えており、データの使いやすさや信頼性の向上といったデータ活用における課題をアナリストとエンジニアリングの両方の視点から考え実行できる方を募集しております。 業務内容 タイミーの様々なデータを利活用可能にするため、データ品質の維持・向上、BIツールの整備、データアナリストを始めとした社内のデータ利用者に対するデータ活用のルールづくりや周知などを担当いただきます。 具体的には、 Data Warehouse / Data Martの設計・開発 Looker、他BIツール上での開発・整備 各種ドキュメンテーションやルールなどの作成・整備 組織構成 タイミー全社の様々な機能に対してデータを用いた支援・効率化を行うデータエンジニアリング部の所属になります。データエンジニアリング部は20名弱の組織になっており、DSグループとDREグループに分かれております。 扱っているデータ アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 マッチングに関する情報 レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ 問い合わせに関するデータ 営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 タイミーのアナリティクスエンジニアとして働く魅力 1000人を超えて拡大し続ける組織の意思決定のあり方を、データ加工とデータインターフェースの開発を通して変革することができます。 データ活用が当然というカルチャーが既に存在しているので、活用促進のような煩わしさは存在せず、データの使い勝手改善にフォーカスいただくことが出来ます。 カルチャーが既にあることが背景になり、dbt周辺技術を中心に、最新技術を導入することをビジネスの成果に直接結びつけることが出来る稀有な環境です。 チームにPOが存在しており、ロードマップの推進と、新規技術の調査や開発とを半々くらいの割合で進めていただくことが出来ます。 プロダクト組織全体で、毎日のように勉強会が開催されています。興味がある分野について学べる機会も多いですが、自らの成果を発表する機会も非常に多いです。 働き方・働く環境について 一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。 フレックス×フルリモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。 「心理的安全性の勉強会を開催しました」 新しいプロダクトやサービスを創造し、様々なプロジェクトでのクリエイティブを支えることを目指し、成長支援、学習支援、機会提供、生産性向上に資する取り組みをしております。 「DevEnable室」と「10の新制度」 インタビュー記事 ▼Timee Product Team Blog dbt exposureによるデータ基盤アウトプットの登録を自動化しました タイミーデータ基盤のモデリング設計について BigQueryにおけるdbtの増分更新についてまとめてみた MUST 開発 / 技術面 ・SQLを使った実務経験 ・データ分析の実務経験 ・dbtの経験または、プログラミング言語によるシステム開発の実務経験 ・DB論理設計の実務経験または、DWHにおけるデータモデリングの知識 ・Looker, Redash, TableauなどのBIツールの運用経験 ・Gitを用いたチーム開発経験 ・クラウド環境の利用経験（特にGCP、もしくはAWS） ソフトスキル / その他 ・タイミーのMissionへの共感 ・Slack, Google Meetなどを活用したリモートワークの経験 ・ビジネスコンテクストを素早くキャッチアップできる ・建設的かつロジカルな議論を通して意思決定をできる ・チーム内外、他部署・他職種と円滑なコミュニケーションができる WANT ・ディメンションモデリング・セマンティックレイヤーの実装経験 ・データマネジメントの知識・経験（特に個人情報保護やデータセキュリティの知識） ・CLIによるインフラ構築やIaCの開発・運用経験。特にTerraformの経験 ・CI/CDを用いた自動化の経験 ・機械学習の知識、または機械学習を用いた業務の経験 ・課題発見〜ヒアリング〜要件定義〜仕様策定の経験（PdMの経験） 続きを見る

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  シニアMLOpsエンジニア

  募集背景 タイミーはスキマバイトのマッチングプラットフォームを日本全国にサービスを展開し、急速に成長しています。 弊社では創業当初よりデータ活用の文化が根付いておりますが、MLを活用し更に事業成長を推進していくためには、より強固なML基盤が求められています。 多方面からのML活用のニーズにスピーディーに応えていくために、これまでは、 MLパイプラインやCI/CDパイプラインの自動化／Feature Storeの構築／ML開発環境の整備／モノリポ化／開発効率化のための社内ライブラリ開発　などを進めてきました。 さらに今後はより強固な基盤を築くべく、データ監視やモデル監視などにも取り組み、中長期的にはデータサイエンスグループに閉じずML基盤を全社展開し、タイミーにおけるML利用シーンを拡大していきたいと考えており、ロードマップの策定などからチャレンジいただくことも可能なポジションです。 これらの実現に向け、既存の枠組みに捉われず、幅広い視野を持ちつつ最適解を探しながら取り組んでいただけるMLOpsエンジニアを募集します。 ▼これまでの取り組みについてはぜひこちらもご覧ください ・「ML基盤を再構築したはなし」（https://tech.timee.co.jp/entry/2023/12/13/114424） ・「Vertex AI Pipelinesを効率的に開発するための取り組み」（https://tech.timee.co.jp/entry/2023/07/21/114309　） 業務内容 アプリのUXや、タイミーの様々な業務効率を向上させるための機械学習を用いたソリューションについて、安定した価値提供を実現するためのMLOps基盤の構築・運用をメインで担っていただくポジションです。 機械学習の学習・評価・予測を効率的に実現するためのMLOpsパイプラインの構築・保守・運用 機械学習APIサーバーの設計・開発・運用 機械学習システムのためのデータパイプライン構築 機械学習ワークフローの設計・開発・運用 ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ開発など 上記を実現するため、最新の技術動向を踏まえたテックスタックの標準化や運用のための仕組みづくり IaCによるインフラ構築・管理 CI/CDによるデプロイ自動化 サービス監視設計・運用 パフォーマンスチューニングを含むSite Reliability向上のための実装など 社内のデータサイエンティスト等への教育・スキルトランスファーや採用に関する業務 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 データエンジニアリング部の特徴 ・データ統括部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。 ・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。 ・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。 　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。 ・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。 　※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」 ・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。 タイミーのデータサイエンスグループで働く魅力 ・グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。 ・データサイエンティストと同じグループに所属しているため、デイリーで直接コミュニケーションを行い、アジリティ高く開発を行なっています。 ・データサイエンティストは、モデルやアルゴリズムだけではなく、システム全体を設計・開発できるフルスタックなメンバーが集まっており、MLOpsへの関心も高いため、MLOps領域に関して仕事が進めやすく、イネイブラーとしての役割を実感できる環境です。 ・メンバーは、「MLOpsエンジニアとして世界的に展開しているアパレル企業での大規模な機械学習の基盤の開発」や「国内最大手のスキルマーケットプレイスでの推薦システム開発、不正検知」「国内ビッグテックでの広告配信の最適化」「ITベンチャーにてR＆D組織の立ち上げ」などを経験した優秀なメンバーが集まっており、お互いに学び合いながら開発に取り組んでいます。 ・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。 ・タイミーの大規模なデータを用いて、様々な観点・知識が求められる分析や、機械学習モデルの構築に携わることが可能です。  インタビュー記事 採用要件 MUST ハードスキル ・SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工を含む、システム開発の経験（5年以上） ・gitを用いたチーム開発の経験・GitHub/GitLab上でのCI/CDを用いた自動化、及び運用の経験 ・IaCの開発経験・複数の技術スタックによる機械学習パイプラインの構築・運用経験（直近含め3年以上） ・商用環境における機械学習機能の構築・運用経験（直近含め3年以上） ・クラウドにおける開発経験（特にGoogle Cloud、もしくはAWS）（直近含め3年以上） ・保守性や運用まで考慮した技術選定・アーキ設計が出来る ソフトスキル ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・当社のバリューにフィットする方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 ・周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方 ・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方 WANT ・VertexAI, kubeflow, SageMaker, TFX, flyte等のMLフレームワークを用いた開発・運用経験 ・dbt, snowflake, databricksいずれかの開発・運用経験 ・k8sに関するPod/Serviceの開発・運用経験 ・チーム内外のメンバーと連携して、円滑に業務遂行を行うためのコミュニケーション能力 ・プログラミング言語によるweb系開発、及び運用の実務経験 ・VPC構成、Cloud間の認証設定等のインフラレベル、及びアプリケーションレベルでの脆弱性対策等のセキュリティに関する実務経験 続きを見る

  • データ
  • 正社員
  • 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター35階

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