求人ID: 37691
INTECHとは
私たちINTECHは、2024年10月に結成された新しい組織です。これまで外部に委託していた開発案件や、エンジニア不足のために開発できなかった案件を内製化することを目的としています。組織名は「Inhouse(内製)」と「Innovation(革新)」、そして「技術(Tech)」を組み合わせた造語で、内製化を通じて革新を推進することを目指しています。
◆INTECHの現在
私たちは現在、DX事業の拡大に向けて動き始めています。INTECHは、各案件の品質向上と内製化による利益創出を担い、事業は立ち上げ期から拡大期に移行しています。今後5年で売上を4倍にする計画を立てており、それに伴いエンジニアの体制も現在の10人から2年後には60人に拡大する予定です。組織の成長に合わせて、より大きく幅広い仕事を任される機会が増えていくでしょう。
◆INTECHが実現すること
私たちは、事業への貢献と技術的な挑戦に目標を置き、価値の創造に取り組んでいます。
外注案件の内製化を進め、DX事業の品質向上と利益創出に貢献
生成AIを活用し、開発生産性を飛躍的に向上
エンジニアに成長機会を提供し、組織全体の技術力を強化
募集背景
サイバーエージェントではDX領域に注力しておりビジネスサイドの体制を強化して進めてまいりました。事業が立ち上げ期から拡大期に移行していくのに合わせて内部の開発体制を強化していくことでより価値を提供できるチームを作っていきたいと考えております。
業務内容
DX事業パートナー様のグロース案件において、プロダクトの成長にエンジニアとして貢献していただきます。案件ごとに技術要件や状況が異なり、アプリ開発に従事するエンジニアや、品質管理責任者として社内外で活動するエンジニアなど、新しい挑戦が満載で機会に溢れています。
使用している技術
#AWS
#Golang #PHP #Python #node.js
#CircleCI #GithubActions #ArgoCD
#Terraform
#Datadog
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 「事業を伸ばすためのあらゆる打ち手を実行するビジネス総合職」 です。
Amebaブログ
Ameba塾探し/Ameba学校探し
Amebaチョイス
ドットマネー/ドットギフト
マネ会/ドットマガジン
ピグパーティ/ピグ新規
これらの事業・サービスに関わるすべての職種が配属対象となり、本人の志向・スキルなどをもとに決定いたします。
想定ポジション
事業責任者候補
プロデューサー/プランナー
PM
セールス
マーケター
BizDev
SEOコンサル
編集
など
事業フェーズやマーケット変化に応じて、戦略設計~実行推進~分析~改善までを一気通貫で担うポジションです。
既存サービスのグロースだけでなく、新規立ち上げや横断プロジェクトにも携われる環境です。
Amebaのぜんぶがわかるオウンドメディア「Ameヨコ」
事業概要
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
因果推論・機械学習の深い専門知識を武器に、価格・クーポン最適化の「最適解」を追求することが本ポジションのミッションです。モデル設計から実装・検証・改善まで高精度にやり切り、プロダクトの分析エンジンそのものをレベルアップさせていただきます。
本ポジションの役割
価格エージェントのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。特にPhase 2・3を専門性を活かし、モデルの精度と再現性を高めることに専念していただきます。
PHASE 2|モデル開発(主担当)
価格/クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装
顧客データに対する探索的データ分析(EDA)と特徴量エンジニアリング
既存モデルのチューニングと、新規アルゴリズムの研究・開発を並行して進める
PHASE 3|オフライン/オンライン検証(主担当)
最適化された配信対象でのシミュレーション実施とKPI試算
本番環境でのA/Bテスト設計・実施・効果検証
検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを回す
PHASE 1・4|要件定義・プロダクト化(協働)
分析PMやビジネスメンバーと連携しながら課題設計・KPI設計に参画
プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する
新たな差別化要素の研究開発
知財保護のためのシステム構成設計(CA環境でのモデル構築・BQ連携等)や特許出願にも関与
プロジェクトの進め方:
1案件あたりデータサイエンティスト1~2名がアサインされ、分析PM・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。スペシャリストはモデルの品質・精度に責任を持ち、分析PMと役割分担しながら案件を推進します。
本ポジションの魅力
?? 世界的にも新しい「AI × 経済学」領域
因果推論・機械学習・経済学モデルを統合する技術は国内でも数少ない取り組みです。リアルなビジネスデータを扱いながら、最先端の手法を実装・検証できます。
?? トップクラスの研究者との協業
東京大学・神戸大学・早稲田大学・慶應大学の経済学教授陣を含めたR&D定例MTGを週次で開催。最新の学術知見を事業に応用する機会があります。特許出願にも積極的に取り組んでおり、すでに特許取得済みの技術もあります。
?? 経営インパクトに直結
分析やモデルの成果が、クーポン原資の削減(最大70%)や購買人数の大幅増加といった形でクライアントの経営に直接反映されます。技術力とビジネス成果の両立を実感できるポジションです。
必須スキル
Pythonによるデータ分析・モデリング・可視化の 実務経験(目安:3年以上)
SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
統計学・機械学習に関する体系的な知識と実装経験
歓迎スキル
因果推論・Uplift Modeling・CATE推定などの高度な分析手法の経験
機械学習アルゴリズムの設計・実装・運用経験
A/Bテストの設計・実施・効果検証の経験
事業課題に関連する論文の調査・読解・再現実装の経験
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
因果推論・機械学習の技術を深め、プロダクトを高度化することに意欲をお持ちの方
モデルの精度・再現性・堅牢性にこだわり、高品質な実装をやり切れる方
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
研究者と協業し、最新の知見を事業に応用することに興味がある方
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、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。