| 職種 |
データサイエンティスト データサイエンティスト 推薦 |
|---|---|
| 媒体 | WEB, カタログ |
| 取扱商材（アイテム） | 雑貨, インテリア, 教材, その他 |
| ポジション | スタッフクラス |
| 仕事内容 | ＜推薦チームの役割＞ 当社の推薦チームは、顧客に的確な商品を推薦するために、B2Bサイト上の商品推薦システムや販促システムを内製で開発しています。私たちのチームでは、推薦コンテンツ生成、推薦ランキング、ユーザーターゲティング、商品情報グラフの構築、リピート注文予測などの分野でアルゴリズムを開発し、ユーザー体験の向上に取り組んでいます。さらに、ユーザーに対して分かりやすい形で推薦をお伝えするためのUIUXの改善も進めています。 B2B ECサイトにおける挑戦 推薦によるビジネス貢献が大きい 取り扱い商品数が多く、パーソナライズの必要性や影響度が大きい 多くの商品属性の中から、顧客の業務要件にマッチする商品を推薦 サイト・メール・アプリ・紙媒体などタッチポイントごとの最適な推薦の提供 推薦チームの環境 約5名のデータサイエンティストが在籍 他、機械学習/バックエンド/フロントエンドエンジニア、UI/UXデザイナーなど、推薦チーム全体で約15名のメンバーが在籍 GCP上に開発環境を構築しており、BigQueryに集約された全社のデータを分析や開発業務で利用 推薦チームの運営方針 ユーザー体験向上とビジネス成果が最優先（技術の導入や評価が目的ではありません） ロードマップを実現するために、継続的な実験によってサービス改善の有効性を定量的に検証 新しい技術の情報収集に重点を置き、WSDMやSIGIRなどの学会へ積極的に参加 一部の業務での成果を論文として発表 今後の挑戦 新しい技術を活用した推薦の更なる改善 推薦によるCustomer Life Time Valueの向上や中長期的なビジネス成長の実現 ▼主な役割 推薦アルゴリズムの研究開発 推薦サービスの企画・推進（経験を積んだ後） |
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| 求めるスキル | ▼求めるスキル・経験 2年以上の情報検索/情報推薦/データマイニング/自然言語処理の一つ以上の分野の研究開発の実務経験（アカデミックでの経験を含む） 上記分野の最先端の技術についての知見 データ分析能力に基づく優れた技術洞察力・思考力・意思決定・問題解決力 ▼あると望ましいスキル・経験 情報処理分野や統計分野の修士以上の学位 情報検索・推薦分野の論文発表経験 ※博士号をお持ちの方は、選考中・内定条件面の決定の際に考慮させていただきます。 |
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| 学歴 | 不問 |
| 賞与 | 年2回 |
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| 昇給 | 年2回 |
| 勤務時間 | 9:00～18:00（休憩1時間） ※育児・介護フレックスタイム制度あり（コアタイム10:00～15:00） ※時差出勤制度あり |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 福利厚生 | ・賞与あり（年2回） ・昇給（年2回） ・各種社会保険完備（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険） ・住宅手当（規定有） ・退職金制度あり ・交通費支給 ・リモート勤務手当（通信費、在宅光熱費など） ・従業員持株会制度 ・社員割引制度 ・遺族補償制度 ・懇親会補助 ・副業可（事前許可制） ・出産・結婚の慶弔金など |
| 各種保険 | 各種社会保険完備（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険） |
| 交通費 | 交通費支給 |
| 休日休暇 | ・完全週休二日制（土・日、祝日） ・有給休暇（入社時5日付与、入社半年後5日付与） ・年末年始休暇 ・慶弔休暇 ・産休 / 育休 ・バースデー休暇など ・年間休日120日以上 |
| 有給休暇 | 入社時5日付与、入社半年後5日付与 |
| 残業 | 有 |
| 試用期間 | あり |
| 特徴 |
| 事業概要 | 当社は、間接資材(オフィス用品、工具、消耗品など)を取り扱うBtoBオンラインストアを運営しています。2023年時点で商品点数は2,000万点超、ご登録ユーザー数は800万件に達し、間接資材販売のEC(電子商取引）としては日本最大規模のサービスへと成長しています。 また現在は韓国、インドネシア、インドへも進出。国内事業で培ったノウハウを最大限活かし、日本発オンラインサービス事業者としてグローバル展開にも注力しています。 |
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