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【データサイエンティスト/フルリモート×フレックス】データを駆使して、価値最大化にコミットするデータサイエンティストを募集

2024/4/3 更新

データサイエンティスト、AI・機械学習エンジニア

東京都（不動前駅）

640-1230万円

ReactNode.jsNext.jsTypeScriptFlutter

自社サービスありリモートワーク可フルリモート可服装自由副業可オンライン選考可フレックス制度あり新技術に積極的ベンチャー企業グローバル展開

事業概要

コミューン株式会社は、企業とユーザーが融け合うコミュニティサクセスプラットフォーム「commmune（コミューン）」と、効率的なカスタマーサクセスのためのアクション基盤「SuccessHub（サクセスハブ）」を提供しています。

commmune　https://commmune.jp/ カスタマーサクセスに必要な顧客コミニュティをノーコードで構築しているだけでなく、分析・コミュニケーション・最適なサポートなどの必要な機能をすべて搭載。一つのプラットフォームでオールインワンのカスタマーサクセスを実現できることが強みです。 ITreview Grid Award 2022 Winterにて、「オンラインコミュニティ部門 Leader」を含む、3部門を受賞。シャープ株式会社やカルビー株式会社など大手企業を中心に導入が進んでいます。

SuccessHub　https://www.successhub.jp/ ユーザーの状況を正しくタイムリーに把握し、最適なアクションを最大効率で実施できるカスタマーサクセスの「アクション基盤」です。ユーザー状況を正しくタイムリーに一元把握できることに加え、Slackやメールなどの複数ツールをまたがるアクションが、そして複数顧客をまたがるアクションが、一つのプラットフォームから同時に実施できます。

上記に加え、社内／パートナーコミュニケーションを変革するコミュニティプラットフォーム『commmune for Work（https://commmune-work.com/）』やcommmuneのUS版である『commmune US（https://commune.us/）』も展開しています。

我々が成し遂げたいのは、「あらゆる組織とひとが融け合う未来を作る」ことです。本来的には、企業とユーザーはよりよい体験 / サービスのために共創する関係である事が望ましいと考えています。しかし、企業とユーザーの間には、断絶 / 距離があります。それがゆえに、コミュニケーションのハードルは高く、コストは大きく、円滑にコミュニケーションができる環境にはなっていません。我々は、それが企業にとっても、ユーザーにとっても損失であり、共創関係の構築を損ねていると考えています。

commmuneの機能を拡張することはもちろんですが、場合によっては新サービスを立ち上げることも含め、如何にして企業とユーザーが融け合うことに近づけられるか？が当社にとっての最重要論点となります。

■経営理念／行動指針：・Corporate Vision：あらゆる組織とひとが融け合う未来をつくる・Team Values 　-超本質主義 / あるべきにベットして、コトに向かう　-チームコミューン / 背中を合わせ、チームで前進する　-インテグリティ / 顧客、社会、自分に誠実な仕事をする

コミューンが掲げるValue「超本質主義」「チームコミューン」「インテグリティ」。多様なバックグラウンドを持つメンバーが、多様な役割で関わるなかで、社員全員がOSや経験、習慣の壁を乗り越えて共通の理解を持てるように、Valueをブレークダウンした具体的な指針を示しています。 ”How Commmune Works” https://speakerdeck.com/commmune/how-commmune-works

commmuneを通じ、エンドユーザー最適な体験提供がなされると、エンドユーザーはユーザー体験が最適化されることでハッピーとになり、企業収益への貢献につながり、コミューンの成長にも繋がります。

・クライアント・エンドユーザー・コミューンどれか一つでもハッピーにできないとビジネスとして成立しないので、これからも真っ直ぐに三方よしを積み重ねていきます。

■企業カルチャーについて：エンプロイーサクセス、クライアントサクセス、ステークホルダーサクセスの3つすべてが高次に継続性を持ってすべて実現されている「グレートカンパニー」を目指しています。社員同士の本質的な信頼関係を築く心理的安全性プログラムの推進などを通じ、commmuneでスキルだけではない、人間的な成長を実現する環境を目指しています。

仕事内容

「データを駆使して、commmuneの価値最大化にコミットする。」膨大なデータからcommmuneのサービスとしてのあるべきを導き出し、顧客のビジネスKPI / ユーザー体験の最大化を実現。日々増え続けるcommmuneのユーザーログを分析し、どのようにすればコミュニティが活性化されるのかを解き明かす。プロダクトマネージャーと連携し、データを活用してプロダクト価値を最大化させる。さらに、顧客が持っているデータと掛け合わせることで、顧客のビジネスKPIの最大化にダイレクトに価値を提供する、今後のcommmuneの発展において非常に重要かつチャレンジングなポジションです。

◼︎業務内容プロダクトサイド・ビジネスサイド双方とコミュニケーションを取り、データを活用して、プロダクト価値の最大化・事業推進を強力にリードします。

・データからビジネス課題を明確にし、分析アプローチの策定、分析、レポーティング・プロダクト価値最大化のためにコミュニティデータを活用した新規施策、機能の提案、PoCの実施・コミュニティの管理者、ユーザーに対して、ChatGPTをはじめとするLLMを活用した機能の提案、プロトタイプ作成・レコメンデーションなどの機械学習モデルの開発・精度改善

求められるスキル・人物像

■必須スキル/経験・2年以上のデータサイエンティストの経験・ビジネスチーム / 開発チームとコミュニケーションを取ることができ、データを用いた課題の定義、および解決をリードしてきた経験・ビジネス課題解決のために、問いを立て、ビジネスの意思決定に必要な一連の分析を行ってきた経験・機械学習モデルの設計や開発、実験管理ツールを用いて適切な評価を行った経験・実運用されている機械学習モデルの継続的な改善をしてきた経験

■歓迎スキル/経験・プロダクト改善のためにデータ分析を活用した経験・効果検証 / ABテストの設計、ダッシュボードの開発経験・統計学についての深い知識がある：ベイズ統計 / 時系列分析・機械学習についての深い知識がある：レコメンデーション / 自然言語処理 / ディープラーニング等

■求める人物像・プロダクト価値を高めるために必要なキャッチアップを継続して行うことができる方・あるべきを追求しながらプロダクトオーナー・機械学習エンジニアと建設的な議論ができる方・ゴールの達成のために諦めず、試行錯誤ができる方・できない理由よりできる理由を考え、主体的に行動に移せる方・現状に満足せず少しでもより良い方向に改善をし続けられる方

勤務地・給与・その他情報

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休日・休暇

開発環境・現場

・ビジネスサイドともコミュニケーションを取る機会が多いため、顧客ニーズを取り入れたデータ分析、サービス改善ができます・データを活用したプロダクト改善を行うことができます・その一環として、機械学習を積極的に活用しようとしており、施策の立案からプロトタイプ作成まで大きな裁量を持って動くことができます・ChatGPTをはじめとしたLLMの活用も進めているため、最新技術をプロダクトに導入する機会があります・プロダクトオーナーがデータサイエンティスト出身のため、機械学習に関する理解があり、それらをプロダクトに取り入れるハードルが低く、プロジェクトが進めやすい環境です

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: TypeScript
フレームワーク・ライブラリ: ReactNode.jsNext.jsFlutter
クラウド: GCP
支給PC: Mac

得られる経験・キャリアパス

まずはデータサイエンティストとして、プロジェクトを遂行して頂きますが、その後は本人の希望次第で以下のキャリアが考えられます

・データサイエンティストよりシニアなデータサイエンティストとして、引き続き専門性を発揮し、複雑で難しい課題を解決し社内外問わず一目置かれる存在となり、チームを引っ張っていく役割を担っていく

・機械学習プロダクトマネージャー（MLPdM）機械学習のエキスパートとして、機械学習をプロダクトに導入し成功に導くためのプロダクトマネージャーという役割を担っていく - 機械学習プロジェクトのサービス要件の定義、機械学習をどのように適用して組み込めばプロダクト価値を上げることができるか、またそれらを進めるためのロードマップ策定など、機械学習に関連するプロダクトマネジメントを考えて実践する

・機械学習エンジニア / MLOpsエンジニア機械学習エンジニア / MLOpsエンジニアとして、機械学習モデルを本番導入し、その運用改善まで染み出し、機械学習基盤の構築運用・安定化などの役割を担っていく - 機械学習パイプライン・ML-API開発、CI/CDの自動化、各種データのモニタリング機能の開発などMLOpsライフサイクルに関連する項目を実践する

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求められるスキル・人物像

勤務地・給与・その他情報

開発環境・現場

このPJ・案件で使われている技術

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