具体的な業務内容
【MLエンジニア】効果的なデータサイエンスによりDMMの事業成長に貢献／在宅勤務可
【効果的なデータサイエンスによりDMMの事業成長に貢献／クラウドのk8sを使用したコンテナベースでの開発・分析環境】
当社のMLエンジニアとして、商品推薦ロジックの構築や今後の施策提案に検索エンジン基盤のより安定した運用環境の構築をお任せします。
配属先は、データを競争力の源泉とし、売上・利益といった観点で事業貢献を目標とするデータサイエンス部です。
データサイエンスの非常に重要な応用として、以下の二つが上げられます。
一つは、商品推薦です。
データサイエンス部は、非常に多くの商品推薦ロジックのバックエンドを保持しており、MLエンジニアは、日夜これらの改善に向けて仮説→検証のループを回しています。
もう一つは、意思決定の精度向上、データに基づいた施策提案です。
データサイエンス部のアナリストは、DMMの現場リーダーとともに、論点を決め、仮説を持って分析を行い、どのような施策を行うべきか、どのようなKPIに対してアプローチするかをディスカッションし、事業改善に日々貢献しています。
■具体的な業務内容：
・データ分析に基づくレコメンドエンジン改善可能性の掲示
・新規レコメンドアルゴリズムの実装および本番デプロイ
・A/Bテストに基づいた効果測定、それに基づいた次の改善への示唆出し
■業務の特徴：
・データサイエンスに基づいた事業貢献を実現出来る、非常にスリリングな仕事です。また、裁量や職務範囲もサービス単位や複数サービスに渡るため、自身のプレゼンスを社内、社外に対してアピールすることができるポジションでもあります。
・年間で億円単位の売上貢献も可能で、実際に達成したメンバーも在籍しています。
・開発、分析環境もかなりモダンで、クラウドのk8sを使用したコンテナベースでの開発、分析環境が整っています。
・チーム内に分析環境を運用しているメンバーもおり、基盤に関する知識がなくても足りない機能はいつでも追加できます。また、本人の希望と適性に応じて分析環境基盤の開発・運用を兼務し、業務スキルの幅を広げることもできます。
・評価および働き方は成果主義の要素が大きいですが、ライン上長もメンバーの成果にコミットするため、成果までのプロセスについても、随時の会議や質問対応によって、非常に手厚くサポートします。
チーム／組織構成
