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1100万人超ユーザーのBUYMAを支えるデータサイエンティスト!

データサイエンティスト
中途

on 2024/07/23

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1100万人超ユーザーのBUYMAを支えるデータサイエンティスト!

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木村 慎太郎

2013年入社。Webアプリケーションエンジニアとして米国大手の配送会社 との連携案件を始め、様々なバイマの機能開発に携わる。その後、サービスのユーザー規模の拡大に伴ってシステムの負荷 対策の案件を主に担当するようになり、その一環で DB や検索エンジンのマイグレーションに携わる。さらに、大規模データ を扱うプロジェクトを担うエンジニア部署としてデータテ クノロジーグループの立ち上げを行い、マネージャーとして検索、データ基盤、機械学習の各種案件へ 従事。

髙橋 蹴人

エニグモでデータサイエンティストを担当しております。 BUYMAというファッションECサイトにて利用するレコメンデーションや類似画像検索の技術開発をしております。また、最近はLLMを同ECサイトに活用する取り組みも行なっております。

竹田 秀輝

エニグモで検索関連、およびMLOps関連のエンジニアリングを担当しております。 Buymaには個性豊かなアイテムが揃っており、ご利用いただいている方々にとって唯一無二のアイテムを気軽に検索できるよう、日々改善を重ねています。

田中 里澄

現在の仕事 株式会社エニグモでデータアナリストとして、サービスの改善とマーケティングに関わる意思決定を支えるためのデータ分析をしている。 主に下記の3点が業務内容 ・施策の振り返りによる次の改善策のための提案 ・中長期的なKPIの策定 ・広告の成果とコストが見合っているかの検証 ——これまでの経験—— 株式会社ミラティブでプロダクトの様々な意思決定を支えるための分析 主に下記の4点が業務内容 ・新しい施策/機能の実装判断のための効果の見積もり ・施策の振り返りによる次の改善策のための提案 ・新機能の分析ログの設計 ・集計クエリの設計 DMM.comで献立提案アプリ「MENUS」でグロースハックの担当。 また同社のビッグデータ部で、SQLを使ったデータ分析を経験。 Retty株式会社でグロースチームのプランナー5ヶ月間のインターン CVR向上のための、webサイトのUI/UX改善の施策の立案、実行まで。 成果としては、地域限定で行なった施策でCVRに効果が見られたため、全国に展開した。

株式会社エニグモのメンバー

2013年入社。Webアプリケーションエンジニアとして米国大手の配送会社 との連携案件を始め、様々なバイマの機能開発に携わる。その後、サービスのユーザー規模の拡大に伴ってシステムの負荷 対策の案件を主に担当するようになり、その一環で DB や検索エンジンのマイグレーションに携わる。さらに、大規模データ を扱うプロジェクトを担うエンジニア部署としてデータテ クノロジーグループの立ち上げを行い、マネージャーとして検索、データ基盤、機械学習の各種案件へ 従事。

なにをやっているのか

エニグモは、世界178ヶ国に1100万人超の会員を擁するソーシャルショッピングサイト「BUYMA(バイマ)」を運営しています。BUYMAは、世界中に在住する22万人のパーソナルショッパー(出品者)から、世界中のあらゆるアイテムを購入できる、新しい"CtoC"ソーシャルショッピングサイトです。 変化の激しいネット業界ですが、ECは順調に規模を拡大しており、その中でもファッションECは特に成長を期待されている分野です。BUYMAはCtoCという独自のビジネスモデルを差別化要因として成長を続けており、取扱いベースではファッションECサイトとして日本2位の規模にまで成長しました。 https://enigmo.co.jp/business/buyma/ 2019年には「BUYMA TRAVEL(https://travel.buyma.com/)」を サービスインすることで、ファッションアイテムという「モノ」だけでなく、旅行という「体験」の提供も開始。また世界中から発信されるトレンドに、リアルな気分をミックスしてファッション・コスメ・ライフスタイルを提案するファッションメディア「STYLE HAUS(https://stylehaus.jp/)」もリリース。 今後も世界中の個人や法人の皆様が、多様な専門性(Specialty)を発揮していただける プラットフォームを構築し続けていきます。
世界178カ国・22万人のパーソナルショッパー(出品者)と1100万人超のお客様をつなぎ、 安全安心なお買い物体験を提供するソーシャルショッピングサイト『BUYMA』
「STYLE HAUS」(スタイルハウス)は世界中から発信されるトレンドに、リアルな気分をミックスしてファッション・コスメ・ライフスタイルを提案するファッションメディアです。「BUYMA」とのコンテンツ連携し、日本未上陸・海外セレブ愛用ブランドなどの旬な情報を発信し続けることで、ファッション感度の高い女性たちから高い支持を得るメディアに急成長しています。
リラックスして仕事や休憩ができる環境です。
開放的なデスクエリア
代表の須田。 慶応義塾大学院修了後、博報堂のマーケティングプランナーを経て 2004年にエニグモを創業。
平均年齢35歳。男女比は6:4でやや男性が多いです。

なにをやっているのか

世界178カ国・22万人のパーソナルショッパー(出品者)と1100万人超のお客様をつなぎ、 安全安心なお買い物体験を提供するソーシャルショッピングサイト『BUYMA』

「STYLE HAUS」(スタイルハウス)は世界中から発信されるトレンドに、リアルな気分をミックスしてファッション・コスメ・ライフスタイルを提案するファッションメディアです。「BUYMA」とのコンテンツ連携し、日本未上陸・海外セレブ愛用ブランドなどの旬な情報を発信し続けることで、ファッション感度の高い女性たちから高い支持を得るメディアに急成長しています。

エニグモは、世界178ヶ国に1100万人超の会員を擁するソーシャルショッピングサイト「BUYMA(バイマ)」を運営しています。BUYMAは、世界中に在住する22万人のパーソナルショッパー(出品者)から、世界中のあらゆるアイテムを購入できる、新しい"CtoC"ソーシャルショッピングサイトです。 変化の激しいネット業界ですが、ECは順調に規模を拡大しており、その中でもファッションECは特に成長を期待されている分野です。BUYMAはCtoCという独自のビジネスモデルを差別化要因として成長を続けており、取扱いベースではファッションECサイトとして日本2位の規模にまで成長しました。 https://enigmo.co.jp/business/buyma/ 2019年には「BUYMA TRAVEL(https://travel.buyma.com/)」を サービスインすることで、ファッションアイテムという「モノ」だけでなく、旅行という「体験」の提供も開始。また世界中から発信されるトレンドに、リアルな気分をミックスしてファッション・コスメ・ライフスタイルを提案するファッションメディア「STYLE HAUS(https://stylehaus.jp/)」もリリース。 今後も世界中の個人や法人の皆様が、多様な専門性(Specialty)を発揮していただける プラットフォームを構築し続けていきます。

なぜやるのか

代表の須田。 慶応義塾大学院修了後、博報堂のマーケティングプランナーを経て 2004年にエニグモを創業。

平均年齢35歳。男女比は6:4でやや男性が多いです。

エニグモは「世界を変える、新しい流れを。」をミッションのもとBUYMAをはじめとしたWebサービスの開発運営を行っております。 このミッションには以下の3つ想いが込められています。 1.今までなかった新しい独自の価値を提供する。 2.時代を変えるインパクトあるサービスを提供する。 3.世界規模で活動するグローバルベンチャーになる。 そして「かえる」は「Change」と「Buy」のダブルミーニングです。 世界のファッションを「買える」、そしてファッションの世界を「変える」BUYMA。世界の旅行を「買える」、そして旅行の世界を「変える」BUYMA TRAVEL。アメリカ圏を中心に成長を始めているBUYMA.US。日本発で、世界で通用するグローバルベンチャーになるという創業からの志をこのミッションに込めました。 また、ビジョンでもあるエニグモが提供する「”Specialty” Marketplace」は、集まる「モノ」「ヒト」両面で従来型の市場とは違う、新しいマーケットです。 まず「モノ」。オールジャンルを扱う従来型の市場では、品揃えや評価、UI/UXなどにおいて細やかなケアができません。エニグモの”Specialty” Marketplaceでは、ある特化したカテゴリに絞ることで、より使いやすく安心な、信頼性の高いマーケットを実現しています。 そして「ヒト」。従来型の市場では、個人が参入することができず、それによって買い手の選択肢の幅も限られていました。エニグモの”Specialty” Marketplaceは、法人・個人の垣根を壊し、誰もが多様な専門性を活かしてビジネスできることで、どこよりも旬で豊富なラインナップを可能にしています。 私たちエニグモは、この”Specialty” Marketplaceによって、世界が変わる流れをつくっていきます。

どうやっているのか

リラックスして仕事や休憩ができる環境です。

開放的なデスクエリア

私たちエニグモのメンバーは、下記3つのバリュー(価値基準)を大切にし行動することで、ビジョンを追求し、ミッションの実現に挑戦していきます。 「セルフスターター」 他人や環境に左右されず、自ら目標を見つけ引き金を引き、突き進める人 「アウトパフォーマー」 自分の強みを鍛え、常識、限界、期待値を超えていく人 「チームビルダー」 ”日頃”のチーム作りと”実践時”のチームパフォーマンスに貢献できる人 ◆エニグモで働く魅力 ・CtoCサービスならではの出品者側と購入者側双方のデータやユーザ―行動を基づいたデータドリブンな開発・企画が可能です。また、自身のプロジェクトの成果を数値(売上、CVRなど)やユーザーの声によって直接実感できます。 ・プロジェクト毎に必要に応じて各職種のメンバーが選出され小規模チームが結成されます。そのため企画立案、改善のサイクルが早く、メンバー一人ひとりに大きな裁量が与えられ、縦割りではなく部署を超えてフラットに仕事ができます。また、経営陣や事業部長との距離が近い為スピード感をもって意思決定や施策に関われます。 ・各自で個人とチームが最も生産性が高く働ける環境で日々業務を行っております、日々の働く場所は自宅とオフィスを選択できます。リモートワーク環境下においても離れた場所にいるメンバー同士がストレスなくコラボレーションできる環境を整備しており、今後もこの方針は継続していく予定です。

こんなことやります

国内最大規模のソーシャルショッピングサイト「BUYMA(バイマ)」は数あるECサイトの中でも圧倒的なSKU数を誇り、出品数は610万品以上あり、日々世界各国からの膨大な出品購買データが蓄積されています。また、購入者側・出品者側両方の戦略に携わることができるのは、BUYMAならではです。 将来にわたってBUYMAサービスの競争優位性を維持・向上させるためには、そういった豊富なデータを機械学習で活用し、BUYMAをAIベースのサービスへ進化させることが必須であると考えています。 そこで、サービス価値を最大化するためデータサイエンティストとして、様々な部門と連携をしながらサービス開発に携わっていただける方を募集します。 【仕事内容】 データサイエンティストとして、BUYMAやスタイルハウスの運用を通じて得られるデータを活用し、サービス改善やグロースを実現していただきます。 機械学習モデル・アルゴリズム開発から、サービスへの落とし込み(機械学習システム開発)まで、企画から開発、効果検証まで一貫して行っていただきます。 【具体的なプロジェクト】 ・類似画像検索 ・出品商品IDの名寄せ・正規化 ・レコメンデーションアルゴリズム開発 ・検索結果並び順パーソナライズ ・不正検知アルゴリズム開発 ・生成AIを用いたコンテンツ生成や対話型UXの提供 【必須要件・スキル】 ・Pythonで分析、予測モデル作成ができるプログラミング経験 ・回帰・分類・クラスタリングといった機械学習に関する知識や強い関心 ・相関関係・因果関係の理解や、各種検定等、基礎的な統計分析の知識 ・機械学習や統計分析の手法を用いた分析結果を分かりやすく伝えられる能力 ・サービス、システムを理解した上で、仮説の構築、施策の提案・推進をできる能力 【歓迎要件・スキル】 ・機械学習を用いて実際にサービス改善やグロースさせた経験 ・マーケティングチームや他のエンジニアと一緒に問題解決をしてみたいという思い ・精度と時間的コスト等のバランスを考慮し、課題に適した分析方法を選択できること ・Kaggle等のデータ分析コンペの参加経験 ・数理最適化アルゴリズムの知識や実装経験 ・必要に応じて御自身で書籍・論文等から知識を吸収する学習意欲 ・SQLを使ってデータ抽出された経験 【このポジションの魅力】 ・データ基盤開発・機械学習モデル開発およびプロダクトへの機能実装を同部署で行っている為、業務が縦割りでなく裁量を持ち働ける環境です。 ・BUYMAがもつユーザーの購買・出品双方からの膨大なデータを分析し、サービスの課題を特定し、改善提案ができます。 ・少人数の組織なため、企画運営チームとの距離が近く、企画立案、改善のサイクルが早く、事業への貢献をダイレクトに実感できます。 ・技術志向の高い社員が多く、毎週技術勉強会を開催しています(自由参加です)。外部セミナーや書籍購入補助もありますので、プライベートでも勉強される方や向上心の高い方には成長しやすい環境です。 【参考記事】 ・BUYMAのデータサイエンティストインタビュー/機械学習を活用しサービス価値向上を目指す https://www.wantedly.com/companies/enigmo/post_articles/906426 【技術スタック】 言語: Python 3.X SQL, Shell Script DB: BigQuery BI: Looker, Redash コード管理: GitLab コミュニケーション: slack, zoom, esa, redmine 機械学習基盤: Kubeflow PIpelines, Vertex AI #必要ならば、御自身で分析環境を選んでいただきます。
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    話を聞きに行くステップ

    1. 応募する「話を聞きに行きたい」から応募
    2. 会社からの返信を待つ
    3. 話す日程を決める
    4. 話を聞きに行く
    募集の特徴
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    会社情報

    2004/02に設立

    150人のメンバー

    • 海外進出している/

    東京都港区赤坂8-1-22 NMF青山一丁目ビル6F