グループ内への機械学習システムの民主化を担うMLプロダクトマネージャーを募集。 【業務スコープ】 ▼具体的なML案件の例 ・ECサービスへのレコメンド提供 ・特定IPに関するニュースアプリ/ニュースサイトへのレコメンド提供 ・ECサービスへの「不正検知（=転売ユーザ検知）システム」の提供 ・スマホゲームへの「不正検知（=チートユーザ検知）システム」の提供 ・スマホゲーム間のユーザー送客効果の最適化のための「課金有無の予測モデル」開発 ・反実仮想機械学習による施策効果の推定 ・グループ内でのAI活用のハブとしてのコンサルティング業務 ▼担当業務範囲の詳細 ・MLプロダクト拡大戦略、ロードマップの策定、ビジネスインパクト創出までのシナリオ策定 ・（必要であれば）MLプロダクトを通して解決すべき顧客課題の深掘りや定量/定性分析 ・（必要であれば）MLプロダクト導入先のwebサービス/アプリの新規ログ開発依頼 ・ビジネス要求をもとにしたモデル/ML基盤の要件定義 ・MLエンジニアのモデルPoCのタスク管理 ・MLOpsエンジニアのML基盤構築のタスク管理 ・オフライン検証のレポート作成（※MLエンジニアと協業） ・ABテスト設計（※MLエンジニアと協業） ・MLプロダクトの導入成果の報告レポート作成（※MLエンジニアと協業）

リモート

▼データサイエンス力 ・下記のMLエンジニアのタスクの内容が理解でき、方針を策定できる 　(a)探索的データ分析(EDA) 　(b)データ前処理 　(c)サービス特性やビジネス要求を踏まえた特徴量エンジニアリング 　(d)オフライン検証の設計 　(e)ABテスト設計 　(f)ほか ▼ビジネス力 ・データの取り扱いに関する利用規約、法令やガイドラインの理解力 ・施策提案力 (事業課題やIP戦略を実現するためのMLプロダクトの考案) ・要件定義力 (ビジネス要求をもとにしてモデル要件を定義出来る水準) ・ドキュメント作成能力 ・依頼元(主に事業サイド)との折衝能力 ・エンジニアリングチームのプロジェクトマネジメントの知見 ・推進力 (ロジックと情熱で人を巻き込んで物事を強く推進していく力) ・エンタメビジネスの知見 ▼エンジニアリング力 ・システム企画力 (どんなシステムがどんな処理をどんな順で行うかを整理する力) ・クラウドサービス(特にGCP)を利用した開発ないし開発ディレクション経験 ・Pythonを利用した開発ないし開発ディレクション経験

指定なし

1回