求人ID: 37664
応相談
ピグ事業部概要
ピグは「Charactive World」をビジョンとして掲げ、「すべての個性が心地よくすごせるコミュニティをつくる」ために、6つのPIGG PRIDES(大事にする価値観)で多くの人にピグを届けるために日々ものづくりをしているチームです。
2009年にアメーバピグが開始してから、ピグブランドを活用としたサービスを複数立ち上げ、グロースしてきた実績があります。
現在注力している「ピグパーティ」は9年目のサービスですが、会員数1000万を突破し、アバター市場でグロースし続けています。
現在、2024年中にリリース予定の「メタバースコミュニティ事業」を開発しており、ピグの目指したい世界を実現しながら、市場を代表するプラットフォームを目指していきます。
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業務内容
UI/UXデザイン
UIに使用するグラフィックや、プロモーションビジュアルの制作
企画から関わり、デザインスプリント、CJM、UTなどのメディア事業ならではの業界のトレンド手法を用いたプロダクト開発
チームの文化や体制、働く環境について
職種を超えて企画~制作に対してチームで向き合い、各メンバーが裁量と強い責任感を持って自走しております。
グロースフェーズのサービスで、常にユーザ視点で開発することを大切にしております。
原則週3日出社、週2日リモートワーク(相談可)
コミュニケーションツールは Slack や Zoom などを利用
定期的な1on1面談
交流ランチ
月初会
締め会
懇親会
経験・スキル
【求めるスキル】
Illustrator、Photoshopの実務経験(3年以上)
UI/UXデザイナーとしての実務経験
スマートフォンでのサービス開発/運用・UI設計の実務経験(もしくは)グラフィックデザイナーとしての実務経験・Webに関する基礎知識
【歓迎スキル】
Figma、Protopieなどを用いたプロトタイピングスキル
業界のトレンドに常にアンテナを張っている
イラストの制作やアートワークにも挑戦してみたい
ディレクションやマネジメントの業務経験
【求める人物像】
UI、UX、デザインに対しての興味と向上心を持ち、ユーザー体験の向上に向き合える方
メタバースやメディアサービスに興味のある方
チームでのものづくりを楽しめる方
ミッション・業務
AmebaLIFE事業本部/ライフスタイル管轄 は、日々の暮らしに寄り添い、人々の安心や笑顔につながる体験を提供することを目指しています。
Amebaブランドサイト
本ポジションは、AmebaLIFE事業本部で運営している以下領域における「 プロダクト価値の最大化とユーザー体験の向上を担うポジション 」です。
事業フェーズやマーケットの変化に応じて、プロダクトの戦略設計からグロース施策の実行、機能開発やコンテンツ企画、数値分析による改善までを一気通貫で推進していただきます。
主な業務内容
クライアント課題に応じた広告・ソリューション提案営業
新規開拓~既存顧客の深耕営業
案件進行・社内外関係者との調整・実行ディレクション
広告商品企画・開発
営業チームマネジメント
【Amebaブログ】広告営業
【暮らしのDX管轄】営業
【ドット事業部】法人営業
Amebaのぜんぶがわかるオウンドメディア「Ameヨコ」
事業内容
AIと経済学を組み合わせ、企業の商品価格・クーポン配信を最適化するプロダクト 「価格エージェント」 を開発・提供しています。
因果推論・機械学習・経済学モデルを統合し、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格(クーポン等)最適化」の2つのアプローチで企業の価格戦略を高度化するサービスです。
大手アパレルチェーン・ドラッグストア・ファストフード・ECブランドなど幅広い業界で導入が進んでおり、A/Bテストでは売上を維持しながらクーポン原資を最大70%削減した実績もあります。
ミッション
クライアントの経営課題に正面から向き合い、顧客折衝・要件定義から分析実行・示唆出しまで、案件全体を牽引して成果に着地させることが本ポジションのミッションです。既存の分析モデルを最大限活用しながら、高度な実装が必要な場面ではデータサイエンティスト・リサーチサイエンティストと協働し、プロジェクトを前に進める推進力が求められます。
本ポジションの役割
価格エージェントのプロジェクト全体を推進するアナリティクスコンサルタントを募集します。 特にPhase 1・3を主戦場とし、クライアントと社内チームの橋渡し役として案件を成果に結びつけることに責任を持っていただきます。
PHASE 1|要件定義・課題設計(主担当)
クライアントの経営課題(原資削減・売上向上等)をヒアリングし、分析で解くべき問題を定義する
使用データ・システム連携・スコープ・期間を整理し、KPIと評価指標を設計する
提案資料の分析パート(効果試算・ケイパビリティ説明)を作成し、営業アポイントに同席する
PHASE 2|モデル開発(協働)
既存の価格・クーポン最適化モデルを活用し、案件に応じた分析を実行する
高度なアルゴリズム開発・チューニングはスペシャリストと役割分担しながら推進する
PHASE 3|オフライン/オンライン検証(主担当)
シミュレーション結果・A/Bテスト設計をスペシャリストと連携しながら推進する
検証結果をクライアントにわかりやすくレポーティングし、示唆・ネクストアクションを提示する
クライアントとのコミュニケーションを主導し、モデル改善サイクルを回す
PHASE 4|プロダクト化・横展開(協働)
案件を通じて得た知見・ベストプラクティスを社内に蓄積・横展開する
新たなクライアント課題の発掘や提案に向けた営業支援にも積極的に関わる
プロジェクトの進め方:
1案件あたり1~2名がアサインされ、エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。コンサルタントがプロジェクト全体の進行とクライアントコミュニケーションを主導し、技術的な深化はスペシャリストが担う役割分担です。
本ポジションの魅力
?? クライアントの経営に直結する意思決定を主導
大手アパレル・ドラッグストア・ファストフードなど多様な業界のクライアントに対し、価格戦略という経営の根幹に関わる課題解決を自ら推進できます。数字で見える成果(クーポン原資最大70%削減等)にPMとして携われます。
?? 最先端の「AI × 経済学」技術をビジネスに活かす
因果推論・機械学習の最先端成果をプロダクトとして活用し、クライアントに届けることができます。技術の中身を理解しながら、ビジネス価値に翻訳する力が磨かれます。
?? トップクラスの研究者・スペシャリストとの協働
東京大学・神戸大学・早稲田大学・慶應大学の経済学教授陣とのR&D定例MTGに参加する機会もあります。スペシャリストとの協働を通じて、分析の深い知識も継続的に吸収できる環境です。
?? プロジェクトを自分ごととして動かす経験
要件定義からクライアントへの最終報告まで、一気通貫で案件に責任を持てるポジションです。「分析して渡すだけ」でなく、成果着地まで関わり切ることで、PM・コンサルタントとしての地力が鍛えられます。
必須スキル
Pythonによるデータ分析の実務経験(目安:2年以上)
SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
事業・ビジネスの背景を理解した上で、分析設計・提案ができること
クライアントや社内関係者と円滑にコミュニケーションを取りながらプロジェクトを推進できること
歓迎スキル
統計学・因果推論・機械学習に関する基礎的な知識
A/Bテストの設計・実施・効果検証の経験
クライアント折衝・分析結果のプレゼンテーション経験
データ分析プロジェクトのPM・リード経験
経済学の知見を用いたデータ分析・モデリングの経験
求める人物像
クライアントの課題を自分ごととして捉え、成果着地まで責任を持って推進できる方
分析・技術の知見を持ちながら、それをビジネス価値に翻訳してクライアントに届けられる方
スペシャリスト・エンジニア・ビジネスメンバーなど多様な職種と連携しながら、プロジェクトを前に進められる方
分析・モデルの成果を経営インパクト(売上改善・コスト削減)につなげる意識をお持ちの方
課題発見や解決策の立案を主体的に進められる方
チームの雰囲気
データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わり、プロダクト価値を最大化することを重視しています。メンバー同士の距離が近く、役職・職種を問わずフラットかつオープンなコミュニケーションが根付いたチームです。
事業内容
AIと経済学の技術を組み合わせて、商品価格・顧客値引価格を最適化する「価格エージェント」を提供しています。
昨今、原材料費や人件費の高騰により、多くの企業が商品の価格改定を迫られています。 また商品バリエーションや顧客ニーズが多様化している現在、従来の経験や感覚だけに頼った価格設定は難しくなっています。
実際に値上げ、値下げすべき商品の選定が難しいという問題や、 顧客属性や購買履歴を考慮せずに一律で値引きを行った結果、予算効率が著しく低下するという問題が顕在化しています。上記問題を解決するために「価格エージェント」を立ち上げました。
サイバーエージェントが持つAI技術と経済学分析手法の知見、それらをビジネスに応用してきた実績を活かし、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格(クーポン等)最適化」の2つのアプローチを実現し、企業が抱える価格問題を解決します。
商品ごとの価格最適化では、経済学のモデル分析と因果推論の手法を用いて、価格変化の効果分析を行い、値上げ、値下げすべき商品を特定し、その分析をクライアントに提供しています。 因果推論・機械学習・経済学モデルを統合し、企業の価格戦略を高度化するための技術開発を行っています。
顧客ごとの値引価格(クーポン等)最適化では、クーポン配信施策における「効いていない配信」の無駄を因果推論の手法で可視化し、効果的な配信戦略を構築し、クライアントに提供します。全ユーザへの配信が主流のなか、アップセル・クロスセルに寄与するターゲットを抽出する仕組みづくりを行います。クライアントの持つ購買データに対して因果推論・機械学習を応用し、マーケティング施策の費用対効果を直接高めています。
すでに本サービスは、大手アパレルチェーン・ドラッグストア・ファストフード・ECブランドなど、さまざまな業界で導入が進んでいます。案件の中には、A/Bテストで既存のクーポン配布方法と比較した際に、売上を維持しながらクーポン原資を最大70%削減できているものもあります。
本ポジションの役割
・ビジネス要件/KPIに沿って課題を定義し、解決策と評価指標を設計
・その解決策を検証する新機能のアルゴリズムを開発→実装→オフライン/オンラインで検証
本ポジションの魅力
AIと経済学の組み合わせは世界的にも新しい技術です。よって、ビジネスの状況を理解し、それに対応させるようにさまざまな創意工夫を凝らしていく必要があります。
そのためにAI・機械学習や因果推論などの理論的知識を持ちつつ、それを実際のビジネス現場課題に対してリアルなデータを活用して解決し、ビジネス成果に直結させることに興味がある方はぜひ検討いただきたいです。
単なる技術的興味にとどまらず、分析やモデルの成果を経営インパクト(売上改善・コスト削減)にまでつなげる意識を持っていることが重要になります。
そして課題発見や解決策の立案を能動的に進め、主体性と柔軟性を併せ持つ方におすすめです。
※入社時に因果推論の実務経験・知見は必要ございません。(入社後にキャッチアップいただける環境があります。)
必須スキル
Pythonによるデータ分析・モデリング・可視化の経験
事業・ビジネスを理解した上で、分析・提案ができること
歓迎スキル
顧客折衝経験
統計・因果推論・機械学習の知識
データ分析にもとづいたアルゴリズムの改善提案
機械学習アルゴリズムの実装経験
事業課題にあった論文の調査やその論文を読解して再現出来る
事業課題に対して経済学の切り口からアプローチができること
求める人物像
クライアント企業の要望、要件を踏まえて社内外の方々と円滑な連携をしながら適切な解決策を提示できる方
実務適用における課題と解決に興味のある方
小売・マーケティング領域への興味のある方
因果推論・機械学習の知識を活用し、分析、モデル開発を通して大きな経営インパクトを与えたい方
Embedding・因果推論・機械学習・社会科学的な手法の事業化・プロダクト化・実務適用における課題と解決に興味のある方
研究者と協業し最新の知見を取り入れ、事業に応用することに興味のある方
チームの雰囲気
データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わりながら、プロダクト価値を最大化することを重視しています。
メンバー同士の距離が近く、技術的な議論も活発で、役職や職種を問わず、フラットかつオープンなコミュニケーションが根付いています。
常に最先端の技術開発を行うため、東京大学、神戸大学、早稲田大学、慶応大学の経済学の教授陣を含めたR&D定例MTGが週次で開催されています。