機械学習プロダクトマネージャー【食べログ】
- 機械学習エンジニア
- プロダクトマネージャー
- 661万円 〜
最終更新日:
仕事内容
◆所属部署
データサイエンスチームは「食べログのデータと科学的なアプローチの両方を用いて、食べログのあらゆる意思決定を支援する」というミッションの元、データ基盤の構築・運用、意思決定のための分析支援
開発環境
◆既存システムの技術要素／キーワード
- Google Cloud Platform(BigQuery, Vertex AI,Cloud Composer)
- BIツール(Tableau, Looker)
- アクセス解析ツール(AdobeAnalytics)
- 業務ツール(GitHub, Teams, Confluence, Asana, Miro)
求めるスキル
必須スキル/経験
下記いずれかのご経歴をお持ちの方
・プロジェクトマネジメント/プロダクトマネジメント関連職種での実務経験
・データサイエンティスト/機械学習エンジニア/データアナリストとしての経験/スキルがある方
歓迎スキル/経験
・コンピューターサイエンス/データサイエンスの知識、あるいは、学位を有していること
・データ/AIを用いたプロジェクトの推進経験
・様々なステークホルダーと合意形成できる優れたコミュニケーション能力
・KPI目標の達成に顕著に貢献した経験
求める人物像
・自律的に推進することができる方
・実現のために専門性に依らずあらゆる手段を講じてくれる方
・ユーザ目線をもってサービスの改善に尽力できる方
仕事の魅力
【社会的なインパクトが大きい業務であること】
9000万MAU（2022年9月現在） のユーザーが利用しているサービスに携わるため、仕事のインパクトが大きく、多くのユーザに価値を届ける仕事に携わることができます。
【多様な適用領域が存在していること】
食べログは単なる検索サービスではなく、ネット予約サイトでもあり、口コミサイトでもあります。さらに、近年コロナ禍で利用されるようになった食品EC,テイクアウトデリバリー, 飲食店DX事業を新規事業として立ち上げてまいりました。これらのサービス群に対して機械学習という立ち位置から関わる横軸組織であるため、様々なサービスと関わることができ、適用先が豊富です。
【データが利用可能であること】
機械学習を推進する組織によくあるケースとして、データはあるが利用できないという状況があります。我々のチームはデータ基盤を導入し、担当者を置いて、ニーズが高い領域から順にETLパイプライン実装、および、データ追加を継続的に行っております。また同じチーム内に存在しているため、データ追加対応を優先的に進めることできます。
【事業部内の組織であること】
事業部内の組織になるため、事業部のサービス/ビジネスに直接貢献できます。
【裁量が大きいこと】
事業の規模に対して組織の規模が小さく、拡大中の組織であるため、出来ることの幅が大きいです、メンバーシップを発揮したい人には魅力的な職場であると考えております。
【発表経験を積めること】
社内にて発表する機会が大小用意されており、発表経験を積むことができます。
【在宅勤務でも働きやすい環境であること】
現在は在宅勤務での働き方が主流となっております。緊急事態宣言が発出されていなければ出社も可能です。
コロナ禍を期に在宅勤務で働くための環境が整備されており、在宅勤務環境下でもコミュニケーションがとりやすい環境になっております。例えば、コラボレーションツールとしてMiro/Asana/Teamsを採用しています。
【その他】
食べ歩きを趣味にしている人が多いため、美味しいお店に詳しくなれます。
ChatGPTプラグインの公式対応に国内で一番乗りで連携をしました。
大きく既存サービスであるカカクコムですが
このように新しい取り組みは、スピード感を持って取り組んでいる環境です。
https://news.yahoo.co.jp/articles/d926fe9650ebc3a80cfb984a982203b525c31b2b
