株式会社カカクコム - ~未来のあたりまえを創造しよう~『価格.com』『食べログ』『求人ボックス』『キナリノ』等を運営する東証プライム市場上場企業
~ユーザー本位の価値あるサービスを創出しつづける~ 生活者視点の新しい価値を提供して、日々の生活を豊かに 【事業内容】 カカクコムグループは、幅広い分野で国内屈指の認知と集客力を誇るサービスを複数提供しており、生活者に対するあらゆる事業者ニーズに対応できます。 ・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」
■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。
募集背景
当社では日本最大規模の飲食店検索サービスを運営しております。 食べログにおける機械学習は検索、レコメンデーション、マルチモーダル分類、自然言語処理(自動要約)、画像認識(画像選定、画像分類)が主なトピックとなっています。 機械学習PMは機械学習のプロダクトを実現し、価値を高める旗振り役としての重要なポジションです。プロジェクト推進を進めつつ、必要なオペレーションがあればこれの構築や、学習用データの調達。さらに、導入済みモデルの別の使い方を模索し提案することでサービスでの価値向上への貢献も期待されます。
配属部署
食べログシステム本部 技術部 データサイエンスチーム
この仕事で得られるもの
■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】 9000万MAU(2022年9月現在) 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。 【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。
勤務地
【勤務地詳細】 [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 ※渋谷パルコの上層階にあるオフィスです ※コロナ禍では在宅勤務を推奨しています(在宅勤務環境手当の支給有) 【アクセス】 ・JR「渋谷駅」ハチ公口 徒歩5分 【受動喫煙防止措置に関する事項】 ・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)
勤務時間
10:00〜19:00
待遇・福利厚生
・通勤費支給(実費支給※上限5.5万円) ・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 ・社内懇親会補助 ・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 ・結婚出産祝い金 ・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) ・子供の看護休暇 ・家族手当(支給条件有) 【エンジニア向け支援】 社内勉強会の実施、技術書籍の購入、オンラインのエンジニア教育サービスの利用、セミナー参加
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:入社日に支給(入社月に応じて最大10日付与)
試用期間
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。
勤務形態
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。
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