データサイエンティストとデータエンジニアが所属する「dip data design Lab」の研究員を募集します！ データサイエンスや、機械学習プロジェクトに取り組んでいる方で 将来はCDOを目指したいな、と思ってる方がマッチしそうです。 なんでこんな募集をしているかというと、ぼくの会社は"Labor force solution company"になりました…。 ご存じの通り、日本は人口減少と高齢化で労働力不足、 仕事は、AI・RPAに置き換わるらしい。 私の会社はバイトルの会社から、人＋AI・RPAの機械労働力提供を行う『労働力の総合商社』として日本の労働問題を解決しはじめています。 特に大きな流れが、社内データ活用やDXをそのまま事業化すること。データ活用やDXも新規事業チームがやってます。 データ活用や社内DXをやる新規事業チーム、珍しいですね。 そんなんでRPA・AI領域ではここ数年知名度も上がってきています。 AINOWや2冊の書籍を通じてごらんになった方も多いでしょう。 自慢ついでに紹介。 ▼運営メディア：AINOW https://ainow.ai/ ▼運営メディア：DX magazine https://ainow.ai/dx-magazine/ ▼いちばんやさしいRPAの教本 http://amzn.asia/d/9XwDhrC ▼いちばんやさしいDXの教本 https://amzn.to/33nf3vl ▼RPA/AIの新規事業 https://bit.ly/39o0pry 直近ではプロジェクトのプロダクトのひとつが 第二回「Sansan Innovation Award 2020」を受賞しました。 ▼Sansan Innovation Award 2020 https://bit.ly/3fQrQLO

「dip data design Lab」がどんなチームかというと、こんな感じ。 ◯チームの特徴 会社なのかここは？驚くほど自由。 最近はほとんどの人がリモートで勤務していて、たまに六本木の綺麗なオフィスで作業も。 「思考のアウトプット！」Slack、miro、notion、Backlog、boxなどで情報共有、 在宅勤務で「気軽に雑談！」discordやSpatialChatを導入したり。 各自のアイデアでチームを作ってください。 ◯チームメンバー紹介 チームはPM、ディレクター、UI/UXデザイナー、データサイエンティスト、データエンジニアなどなど。 バックグラウンドは工学系から経済・政治・デザインまで、経歴はさまざま。 実際に開発を行っているメンバーを一部紹介します。 ▼因果推論によるマーケティング分析 https://ainow.ai/dx-magazine/?article=article-476 ▼自然言語処理による原稿作成支援ツールの開発 https://ainow.ai/dx-magazine/?article=article-484 ▼他データサイエンティスト https://jisedai.work/miki/ https://jisedai.work/ezaki/ ▼他データエンジニア https://jisedai.work/takahashi/ ◯データデザインラボとは？ ちなみにデータデザインラボは、 独立チームとしてサイト、マーケ、営業、人事など社内のすべてのデータを使って 経営の自動化、プロダクト開発、新規事業開発を行うチームです。 さまざまなデータを使って、誰にでもわかりやすいプロダクトをデザイン（設計）するプロジェクトが複数動いています。 そして、ディップはバイトルなどを運営する一部上場企業。 ここでのデータプロジェクトには3つの魅力があります。 魅力の1つめは、日本最大級の4つデータ。 ・100万社を超える企業への営業行動データ。 ・100万社を超える企業への求人応募データ。 ・1000万人超のユーザーの行動データ。 ・バイトルなどのTVCMや広告の出稿データ。 魅力の2つめは、やりたいことがしやすいチーム。 研究チーム、事業部からは独立。横やりなし。 全社チーム、データはすべて統括。調整なし。 新規事業チーム、分析もプロダクト化もする。 新卒でもどんどん活躍していける環境です。 魅力の3つめは、やりたいことができるフェーズ。 立ち上げフェーズで、チームデザインの自由度高い。 リソースは、インターン、投資先など調達範囲広く。 リモート、副業、完全OK、楽しく、効率よく働こう。 データプロジェクトって発注者からの依頼&レポートのイメージありますが、 私たちは企画を自分たちで決めて、分析して、プロトタイピング、小規模にリリース、改善。 上流とか下流とか言わず、早く考えて、早くリリースして、早く改善。 何なら新規事業にしたっていいですよ。

◯お仕事内容 今動いているプロジェクトの一部はこんな感じです。 ・経営判断のためのダッシュボード作成 ・ユーザ獲得のためのサイト施策 ・営業レポート作成の自動化 ・求人原稿や画像の作成支援ツールの開発 ・営業の商談支援ツール 仕事の流れは、こんな感じです。 「仮説立案」 大きなテーマは経営ボードと一緒に握ってあるので、 KPI分解やセグメント分析を使って、仮説立案からやっていきましょう。 およそ1週間-2週間くらいでやることが多いです。 「検証」 おおよそ仮説を作ったら、検証開始。 実際にデータを抽出して、実現可能かを調査します。 まずはデータを可視化をしてデータを把握。 必要であれば統計的な分析、予測、プロトタイプのAPIの作成や機械学習モデルの実装も行います。 データサイエンティスト以外の人にもわかるように、結果をまとめてチームで検討します。 「実装」 検証が終わったら、実際にプロダクトを作成します。 必要に応じて開発チームと協力し、早くリリースして、早く改善していきます。 スモールスタートで、どんどんこのサイクルを回していきます。 もし、新規事業になりそうであれば、隣にいる新規事業チームと 新規事業の企画、設計、開発をして、世の中に出してしまいましょう。 ◯言語・開発環境 Python, R, SQL, Google Cloud Platform（BigQuery 等）, AWS GitHub, Docker, Airflow, Google Data Studio, Lookerとか、他もありますが 必要に応じて導入したりしてOKです。 ◯経験・スキル 即、活躍できそうな方はこんな知識や経験のある方です。 この中で複数当てはまればOKです。 ・データ分析、可視化の実務経験 ・SQLでのデータ処理 ・Python、R等のアルゴリズム実装 ・スクレイピング等でのデータ抽出 ・分析のためのデータ前処理 ・統計学の知識 ・自然言語処理の知識 ・機械学習の知識 もっと活躍できそうな方はこんな方です。 ・データで判断、意思決定をもたらした経験 ・分析のためのデータベース設計 ・GCP/AWS等クラウド環境での開発 ・クラウド環境でのAPI開発 ・BIツールの設計や運用 ・論文読解して実装した経験 ・書籍、論文など学習をアウトプットした経験 ・データ分析結果を活用したプロダクト開発 ・機械学習を用いたアプリのデプロイ経験 チームフィットしそうな人物像はこんな方です。 ・ディップのミッションに共感できそう ・いろんなことに好奇心を持って働けそう ・新しいことや、やったことないことをやるのが大好き ピンときたらエントリーしてお待ちください。 そしたらなんとびっくり、ご案内が参ります。