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データサイエンティスト
中途
13エントリー

on 2024/03/05

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AWAにてデータサイエンスで事業貢献に取り組むメンバーを募集!

AWA Co. Ltd.

東京
中途

AWA Co. Ltd.のメンバー

山本 周平

ディレクター

山本 周平 ディレクター

なにをやっているのか

わたしたちは音楽ビジネスのDXを行っており、現在は音楽サブスクリプションサービスである「AWA」と、歌い手・Vtuber・雑談配信者などを対象にした音声配信サービス「AWAラウンジ」の2つを運営しています。 現在はマーケットシェアNo.1規模の事業づくりにチャレンジしており、積み上げてきたAWA独自の武器を活かしながら、日本が世界で勝てるサービスを実現するため、事業戦略を設計しています。 現在、AWAが勝負をするのは「歌い手・Vsinger」市場。 「歌い手」:ネット上で二次創作としての歌唱活動をしている配信者 「Vsinger」:"音楽、歌"に特化したVtuber 歌い手・Vsingerは「配信活動」を起点に音楽エンターテインメント市場を拡大しています。 今やYouTuberの投げ銭売上TOP上位9割は、VTuber。 その勢いは「星街すいせい」を筆頭に、音楽産業に広がり、 グッズ、さらにはマンガやアニメといったメディアにもその影響は拡がっています。 そして、日本からグローバル市場に進出した「V」市場は、 2028年には世界市場で2.5兆規模に成長すると言われています。 日本で生まれたこの成長市場で、日本発のAWAが、強みである「音楽・歌」を武器にシェアの拡大を目指しています。 ただ、事業の立ち上げフェーズは、常にリソースが足りません。 これまで積み上げた独自の強みを武器にし、新規市場に新たな価値を届ける経験は、かけがえのないキャリアと人生のドラマになります。 ぜひ一緒に、夢を追う人を応援する新しいデジタル音楽産業を立ち上げませんか?

なぜやるのか

夕方の定例会議の様子

サーバーサイド開発チーム

AWAは「人生をドラマチックに」というビジョンを掲げています。 ``` 生活の中で感じた想いを、作品として発信する。 昔のできごとを思い出し、過去のマイブームが再来する。 同じ想いを感じた人を発見し、語り合う。 私たちはいつも誰かとの関わりの中で生きている。 あなたが感じた想い、あなたが受け取った誰かの想いが、あなたを動かすきっかけになる。 想いが積み重なることで、人生はもっと色濃くなる。 私たちは、人と人との間に生まれる想いに寄り添い、 そのサイクルを回すことで世界はもっと豊かになると信じています。 あなたの人生をもっとドラマチックに。 ``` 私たちは音楽が強く感情を動かすものだという思いでサービスを開始しています。 そしてその感情は人と人との交流があってこそ生まれるものだとも考えています。 音楽を中心とした人と人の間にある想いやストーリーを共有しあえる場を提供していくことで、人々の”人生をドラマチックに”していくことを目指しています。

どうやっているのか

PCアプリも開発

多くのメンバーがリモートワークをしています

AWAは、avexとCyberAgentの社員が集まる約50名の組織で、コンテンツプランナー・エンジニア・デザイナー・PMなど、様々な職種のメンバーが所属しています。二社で共同展開しているからこそ、音楽業界の現場に触れ合える機会が多く、よりユーザーに近い位置で仕事に取り組める魅力があります。この中で、<事業全体→データ活用に飛ぶのではなく、一度エンジニア組織のご説明をしていただけるとイメージが湧きやすいかと思います><>データサイエンティスト、機械学習エンジニア、サーバサイドエンジニア、各1名を含む4、5名の少数チームでAWA全体のデータ活用を促進しています。 各メンバーのメインとする職種は分かれているもののプロジェクト状況や本人の志向性に応じて領域の境界線は動的に変わります。 専門職種として育成や評価を適切に行うため、データサイエンティストの所属はメディア事業部の横軸組織DSC(Data Sience Center)のAWA担当となります。 横軸組織にはデータサイエンティストと機械学習エンジニアが約30名在籍しており、相談やナレッジ共有が気軽に行える環境です。

こんなことやります

[仕事内容] データ分析による意思決定支援と機械学習システムの改善支援に取り組んでいます。 データ分析は、要件整理、データ収集、データ分析、施策実施、効果検証、といったプロセスをビジネスメンバーや機械学習エンジニアと一緒に取り組み、問題の発見から解決まで一貫した支援を行います。 ABEMAやタップルなどCAが複数のメディアを持っている強みを活かすためにサービス間で連携を行い、効率化と品質向上を目的としたデータ分析タスクの標準化にも取り組み、持続可能なサービス貢献ができることを目指しています。 [このプロジェクトで経験できること] ・KPI設計や現状把握するためのダッシュボード作成 ・事業の抱える問題を発見し解決策の提案 ・ユーザーやコンテンツの価値・品質の定量化や属性推定 ・過去データを活用したKPI予測 ・レコメンドなどのMLシステムのアルゴリズムのPoCや開発支援 ・アプリ内のランキング改善 ・ABテストの効果測定と要因の探索 [主な利用技術] Python / R / Tableau / SQL / GCP / Bigquery / VertexAI
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    AWA Co. Ltd.
    https://awa.fm

    2014/12に設立

    50人のメンバー

    東京

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