求人ID: 40931
509万円~940万円
コミック/アニメ/舞台/ライブなどの各種メディア展開、キャラクター商品の制作企画など、様々な外部へのライセンス展開に携わっていただきます。
当社について
「なりたい自分で、生きていく。」
それが私たちREALITY株式会社のビジョンです。
誰もがアバターを持ち "なりたい自分で生きていく" ことのできるメタバースの世界の実現を目指して、スマホ向けメタバース「REALITY」を運営しています。
「REALITY」は海外ユーザーの割合が80%を占めていて、日本発のメタバースサービスとして業界をリードしていく貴重な経験を積めるなど、キャリアアップや成長につながる機会が豊富です。
仕事内容
バーチャルライブ配信アプリ「REALITY」における、MD(マーチャンダイジング)事業の拡大および売上の最大化をミッションとし、グッズ企画の立案から実行、そして事業基盤となる「仕組み(スキーム)」の構築をリードいただきます。 これまでの大規模な季節施策に加え、特定のコミュニティやコンセプトに焦点を当てたエンゲージメントの高い企画を創出し、ファンとライバーの熱量を高めるための新たな価値提供を担っていただきます。
【業務内容】
・数千人のライバーが参加する季節イベント(ハロウィン、周年等)に合わせたグッズ施策のPM
・組み立て、価格設定、販売形態、限定性の設計など、購入率を高めるための販売戦略の策定
・新規MD企画の立案・スキーム構築、人気イラストレーターコラボ、音楽ライブ連動、ユニット企画など、ターゲット特化型のグッズ企画立案
・開発・デザイン・3Dチームおよび社外パートナー(製造・EC)を巻き込んだ、実現のためのフロー構築
・トライアル企画の効果検証と、継続的なモデル化(型化)の推進
応募要件
◆求めるスキル/経験
・IT/エンタメ領域での新規事業立ち上げ、または既存事業の数値責任を担った経験
・社内外の関係者を巻き込み、企画を形にするための制作進行・折衝能力
・KPI(売上、粗利など)に基づき、自ら仮説を立てて施策のPDCAを回した経験
◆望ましいスキル/経験
・VTuber/ライバー市場への興味関心、またはクリエイターエコノミーへの理解
・ゼロベースからの新規事業立ち上げや、未整備の業務フローを構築した経験
・エンジニアやクリエイターと連携したサービス・プロダクト作りの経験
・製造/物流/ECに関わる外部ベンダーとの折衝・ディレクション経験
・SQL等を用いたデータ分析スキル
求める人物像
・REALITYというサービスへの興味関心
・事業やプロダクト成長のための手段をこだわりなく実施できる方
・チームや組織を跨いで円滑にコミュニケーションできる方
その他
◆本ポジションの魅力
エンジニアやデザイナー、マーケターなど職責を問わず、仮説の検証のために出来ることをする。という文化が根付いています。また、アプリに日々触れる文化が社員に強く、ユーザーへの解像度が高い社員が多くいる点が魅力です。
◆キャリアアップについて
入社後は、まず既存施策の運用や新規企画のトライアル進行からスタートいただきますが、その後はMD事業全体の課題に対して、戦略の立案から実行までを主たる業務としていただくことを期待しています。ゆくゆくは特定のジャンルや事業数値に責任を持ち、組織や事業の拡大に応じたポジションでの活躍も見込めます。
◆作業環境
Slack,Notion等
会社概要
REALITY株式会社(グリー100%子会社)
代表取締役社長 荒木 英士(グリー株式会社 取締役 上級執行役員)
-事業内容
・スマホ向けメタバース「REALITY」の開発・運営(BtoC事業)
・Web3事業(Play-and-Earnゲームの開発)
-参考リンク
・REALITY note(社員によるブログ。ほぼ毎日更新中!)
・REALITY株式会社公式サイト
・REALITY 公式Twitter
【業務概要】
データサイエンティストとしてビジネス・開発課題の分析やモデリングを行うと共に、
その解決策となるAIシステム・ツールの設計から開発・実装までを
一気通貫で担当していただきます。
【具体的な業務内容】
ご経験やスキル、ご興味に応じて、以下の業務を幅広くお任せします。
◆ 分析・モデリング
・ゲームのログデータやユーザー行動データ等を用いた、課題発見のための探索的データ分析
・機械学習・深層学習・LLM等を用いた、予測・最適化・異常検知・生成モデルの設計、開発、評価
・最新のAI関連論文のサーベイ、アルゴリズムの有効性検証とプロトタイピング
・分析結果やモデルの評価を開発チームや企画チームにフィードバックし、議論を主導
◆ 開発・実装
・AIモデルを組み込んだ、社内クリエイター向けツールの設計・開発
・大規模データに対応した、学習・推論パイプラインの設計・構築
・MLOpsの観点からのCI/CD導入や、効率的なモデル運用・管理体制の構築
・クラウドサービス(GCP, AWS等)を活用したAI開発基盤の構築・運用