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《東京》EdTech新規事業 シニアデータサイエンティスト

東京(麹町)

Ed TechやHR Techデータを用いた新しい価値創造を行うためのデータ分析やモデル開発を担うシニアデータサイエンティストのポジションです。

職務内容

【概要】

これまでの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Ed -Tech領域に大きく舵を切っています。
その実現のためにデジタル部門を創設してエンジニア組織を構築し、内製のEd-Techプロダクト開発を行っています。
具体的には、ビジネス動画のサブスクリプションサービスである「グロービス学び放題」や法人向けの学習管理を目的とした「グロービスラーニングプラットフォーム」などを開発しています。


組織やサービス立ち上げの詳細経緯は下記に記載されております。
https://logmi.jp/tech/articles/310593


そして現在はグロービス内で保持する学習データとHRデータの活用にも本腰を入れ始めています。
データ活用の方向性としては、データによるマネタイズの実現と教育やHR業界におけるインパクト創出の2パターンで考えています。
詳細は記載出来ないのですが、例えば下記のようなテーマを想定しています。
・データマネタイズの例:学習行動データを用いたハイパフォーマー分析手法の確立
・業界インパクト創出の例:学習効果の定量化


具体的な進め方としては、下記のような2ステップで複数PJTを進行しています。
・Step1:各テーマに関するフィジビリティスタディ(=社内コンサル部門やクライアントとの共同PJT)を実施し、実現可能性とニーズの検証を行う。
・Step2:ニーズが存在し実現可能性が担保されたテーマを事業化やサービス化する。

 

 

そのために、データ専門性の高い人材を集めたデータサイエンスチームを立ち上げ、現在急ピッチで体制強化を進めています。
尚チーム内でのRole(=役割分担)は下記のようにしています。
・データサイエンティスト:データによる新しい価値創造をゴールとするデータ分析やモデル開発を担う。
・機械学習エンジニア:サービス実装をゴールとした機械学習のモデル開発を担う。
・データエンジニア:データ活用の要となるデータ基盤開発と運用を担う。
・PM:データ活用PJTのプロジェクトマネジメント。実装以外の全てを担いデータ専門人材が各自の開発に集中出来る状況を担保する。

 

 

このうち、データサイエンティスト領域のコアメンバーとなるシニアデータサイエンティストを募集します。

 

▼業務概要
・データによる価値創造を目的としたデータ分析PJTにおけるデータ分析業務。

 

▼業務詳細
・ビジネス理解と業務理解 (PM支援のもと)
・ビジネス要求ヒアリング (PM同席のもと)
・ビジネス理解や業務理解やビジネス要求を踏まえた上で分析方針の設計
(基礎分析→仮説構築も含む)
・統計モデル構築方針の検討
(説明変数選定、手法検討、性能評価方法検討)
・統計モデルの実装 (ライブラリ利用)
・統計モデルの解釈
(説明変数寄与度の解釈。ビジネスに活かす示唆の検討)
・分析結果のレポーティング
・追加で取得すべきデータの提案

 

▼開発環境

・インフラ:GCP(データ解析基盤)/ AWS(ユーザー向けサービス)
・分析基盤:BigQuery / Data Portal / Tableau
・監視:Stackdriver Logging / Stackdriver Monitoring / Stackdriver Trace
・データ基盤:GAE / GCS / Datastore / Pub Sub / Dataflow
・その他:GitHub / Slack / Qiita:Team

【魅力】

・少量ではあるが、非常に濃いHRデータと学習データを分析出来る。
・自身が行ったデータ分析結果をビジネス化やサービス化に繋げるチャンスがある。
・チームの立ち上げ期なので、大きな裁量を持ちコアメンバーとして活躍するチャンスがある。
・経営層のデータ活用への温度感が高いので、強いバックアップのもとデータ活用に取り組む事が出来る。
・教育領域の課題解決がメインとなるので、社会的意義の大きいテーマに取り組める。

応募資格

【必須条件】

下記に列挙するデータ専門性とビジネス力を全て保持している事。

 

[データ専門性]
・データ前処理:異常値、外れ値、欠損値の処理やデータの標準化を適切に実行出来る。
・データ操作:SQLやPythonなどを利用して、SQLにおけるJOIN、GROUP BY、CASE文、副問合せなどといった処理が出来る。
・プログラミング能力:代表的なライブラリ(例:scikit-learn)を利用した統計モデル構築を自力で行う事が出来る。
・統計:統計検定準1級レベルの記述統計、推測統計、ベイズ統計の知識を持つ。加えて統計検定2級レベルの知識をビジネスへ反映させる事が出来る。
・ビジネスアナリティクスの実務経験:データ分析を用いてビジネス上の課題解決を行った実績を持つ。
・データ分析の実務経験:分析要求ヒアリング、分析要件定義、分析作業、レポーティングという分析の一連業務の実務経験を持つ。
・モデル開発の実務経験:線形モデルをRやPythonで自力で構築出来る。構築した線形モデルの説明変数の寄与度を読み解き、ビジネス上の意思決定に貢献出来る。

[ビジネス力]
・コミュニケーション能力:相手の理解度に合わせて説明粒度を調整して説明する力。
・論理的思考力:構造的に物事を捉える力。ゴールからの逆算思考力。
・問題解決能力:深堀りして本質的に解決すべき問題を捉える力。問題に対する解決策として最適な分析方針を決める能力。

【歓迎条件】

下記に列挙する項目のいずれかを満たしている事。

 

[データ専門性]
・SQL:SQLの構文を一通り知っていて、記述、実行できる。(DML、DDLの理解。各種JOINの使い分け。集計関数とGROUP BY。CASE文。副問合せなど)。必要であれば数百行のSQLを解読する事が出来る。

 ※一次面接通過後、SQL課題がございます。
・機械学習:はじめてのパターン認識に相当する機械学習の知識。)
・Deep Learning:GoodfellowのDeepLearning本レベルの知識を持つ。
・統計モデル構築:RやPythonを用いて、階層ベイズモデル、線形混合モデルの構築が出来る。

【応募書類】

  • 職務経歴書

  • 履歴書

  • エッセー「グロービスで何をしたいのか」(A4一枚程度)をファイルで準備頂き、次のページで添付ください。

待遇

【雇用形態】

正社員

【就業時間】

フレックスタイム制

【休日】

・週休二日制
・有給休暇:年間20日(翌年繰越により最大40日)<試用期間中は5日>
・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)

【待遇】

《給与》
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1回7月に実施します。
・入社2年目以降は別途プロフィットシェアリングが支給されます。

・交通費支給(上限10万円)
・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

【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
・自己啓発支援(年間上限20万円)

【勤務地】

東京(麹町)

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