【データサイエンティスト】経営・プロダクトにデータでインパクトを与える専任データサイエンティスト募集

3日前更新

アプリケーションエンジニア

東京都（永田町駅）

800-1000万円

正社員

MySQLAWSPython

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オンライン選考可新技術に積極的ベンチャー企業

事業概要

■ 理系採用に特化した採用DXサービス『TECH OFFER』の企画・運営 TECH（Technology & Technique）を有する全ての「TECH人材」が最大限に活躍し、“人・企業・社会”とのつながりやTECHとTECHをかけ合わせることで、プラスの化学反応を生み出していく社会を目指しています

理工系新卒人材のターゲットリクルーティングサービス「TECH OFFER」を手がけ、業績を急拡大させているテックオーシャン。企業側の課題である「採用業務の生産性向上とミスマッチの低減」を実現するサービスを提供しています。膨大な技術キーワードや、全国の大学研究室・大学教員のデータベースを用い、AIを駆使して理工系学生と技術系企業とを半自動的にマッチング。2019年7月には採用活動の短縮化や効率化などに資する画期的なサービスとして、日本最大級の人事ポータル「HRpro」が主催する「第4回HRテクノロジー大賞」で、注目スタートアップ賞を受賞しました。

仕事内容

当社のデータサイエンティストには、プロダクトや事業におけるデータ活用をリードしていただきます。分散したデータ基盤を整備し、機械学習や統計的手法を用いた分析を行い、その成果をプロダクト改善や契約継続率の向上、経営判断の支援へとつなげていく役割を担っていただきます。 PdM・エンジニア・ビジネス部門と横断的に連携しながら、データドリブンな意思決定を推進していただきます。

【具体的な業務について】 - プロダクトDBや基幹システムなど分散したデータを統合し、分析可能なデータ基盤を構築・整備 - データ抽出や統合作業の自動化、BIツールの活用による可視化環境の整備 - 学生のオファー受諾率等、プロダクトの成果指標に影響する要因の分析と改善施策の提案・実行 - 契約継続率向上のための解約リスク分析や成功要因の特定、施策提案および効果測定 - ABテストや施策効果検証の設計・実行・モニタリング - 経営KPIの定義と可視化、経営層へのレポーティングによる意思決定支援 - PdM・エンジニア・ビジネス部門と連携し、分析結果をプロダクト開発や事業施策に反映 - 社内におけるデータ活用文化の浸透、ナレッジ共有やメンバーへの教育・サポート

より当社のエンジニア組織や開発環境、働き方について深く知りたい方は、エンジニア向けにまとめたご案内資料「Engineer Entrance Book」をぜひご覧ください！ https://techocean.notion.site/Engineer-Entrance-Book-1ce5190ca0878020956cd4c50dd298d9

■ポジションの魅力 1. 事業インパクトの大きさ・オファー受諾率や契約継続率といった事業の成長に直結する重要指標に直接コミットできます。・経営層やPdM・エンジニアと近い距離で働き、データ分析を施策やプロダクト改善に即時反映できるように進められます。 2. ゼロから仕組みをつくる経験・専任のデータサイエンティスト第一号として、分析基盤やデータ活用プロセスの構築を主導できます。・既存の仕組みが未整備だからこそ、裁量と自由度の高い環境で試行錯誤しながら業務を進められます。 3. キャリア成長の可能性・今後の事業成長や上場準備に伴い、データ組織の拡大が見込まれます。・早期に参画することで、将来的にはデータチームのリーダーへキャリアを広げられる可能性があります。・「データを活用して組織を変える経験」は市場価値の高いスキルを得ることができます。

【業務変更の範囲】その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式

【働き方について】原則フルリモート

求められるスキル・人物像

■ 必須スキル・SQL や Python を用いたデータ抽出・分析の実務経験・統計的な分析手法や機械学習の基礎知識（分類・予測・レコメンドなどいずれかの経験）・BI ツールを用いた可視化やレポーティングの経験・分析結果を事業やプロダクト改善に結びつけた経験・ PdM・エンジニア・ビジネス部門と協働し成果を出した経験・自ら課題を見つけ、仮説立案から分析・提案まで推進できる力・ネイティブレベルの日本語力

■ 歓迎スキル・データ基盤や ETL パイプラインの設計・構築経験・クラウドサービス（AWS / GCP / Azure 等）を用いたデータ処理経験・Webアプリケーション（API など）の開発経験・SaaS プロダクトや人材関連サービスでのデータ分析経験・経営指標の可視化や、経営層向けのレポート作成経験・小規模組織でのデータ活用の立ち上げ・仕組み化の経験

■ 求める人物像・プロダクトの成功を自分ごととして捉え、関係者を巻き込んで合意形成を主導できる方・複数の選択肢を提示し、それぞれのメリット・デメリットを明確に言語化して意思決定を支援できる方・「なぜその方針を取るのか」を論理的に説明し、議論や判断のプロセスをドキュメントに落とし込める方・新しい技術・手法・組織運営への高い関心があり、チームを進化させる探究心と行動力を持つ方・タスクが多くても冷静に優先順位を判断し、着実に成果を出せる実行力とストレス耐性を備えた方

勤務地・給与・その他情報

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開発環境・現場

■配属先テクノロジーセクション TP開発Gr ■開発の進め方について 2週間のスプリントを設定しています。スプリントの内容としては、プランニングから始まり、デイリースクラムや定期的なスプリントレトロスペクティブ、スプリントの終わりにはプロジェクトオーナーや関係者へのスプリントレビューを実施しています。 ■技術・知識習得について他メンバーへの設計・実装方針等を共有するための情報共有会や、プログラミング言語や実装手法のレベルを寄り高めるための勉強会、業界知識を深めるためのドメイン知識共有会などを定期的に開催しています。 ■コミュニケーションについてペアプログラミングやモブプログラミングを取り入れることで、チームメンバー間のコラボレーションを図っています。また、常にチャットツールを利用してリアルタイムでコミュニケーションをとることで、コミュニケーションロスをなくしています。

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: Python
データベース: MySQL
クラウド: AWSGCPMicrosoft Azure

得られる経験・キャリアパス

当社のデータサイエンティストは、急成長する事業の中心で、データを起点とした意思決定やプロダクト改善に関わることができます。事業規模の拡大に伴い、取り扱うデータの量や種類も増加しており、成長フェーズ特有のダイナミズムを実感しながら、自らの分析が直接事業成果へつながる経験を積むことが可能です。また、データ組織はまだ小規模であるため、分析テーマの選定からアプローチの設計まで大きな裁量を持ち、幅広い領域にチャレンジできます。小さな組織だからこそ、基盤づくりや仕組み化に一から関わることができ、組織が拡大していくプロセスを間近で経験できるのも大きな魅力です。将来的には、プロダクトデータを活用したオファー受諾率や契約継続率の改善に加え、経営層へのデータ提供や意思決定支援など、分析の幅をさらに広げていただきます。これにより、データサイエンティストとしての専門性を深めつつ、事業成長と組織拡大を両輪で支えるキャリアを築くことができます。