【地方勤務・リモート可】データサイエンティスト（BUYMA）◇海外ファッションECサイト運営株式会社エニグモ

仕事内容

■概要：【変更の範囲：会社の定める業務】 BUYMAのサービス価値最大化に向けたサービス開発に携わって頂きます。BUYMAやスタイルハウスの運用で得られるデータを活用し、機械学習モデル／アルゴリズム開発からサービスへの落とし込み（機械学習システム開発）まで一貫して担当頂けるポジションです。将来的にサービスの競争優位性を獲得、維持していくため、豊富なデータを機械学習で活用し、BUYMAをAIベースのサービスにすることを目指しています。 ■業務詳細： ・類似画像検索 ・出品商品IDの名寄せ、正規化 ・レコメンデーションアルゴリズム開発 ・検索結果並び順パーソナライズ ・不正検知アルゴリズム開発 ・生成AIを用いたコンテンツ生成や対話型UXの提供 ■参考記事： ChatGPTを活用したAIで商品をさがす機能実現のための工夫 https://tech.enigmo.co.jp/entry/2023/12/09/070000 不正対策の機械学習導入までに検証したこと https://tech.enigmo.co.jp/entry/2023/12/05/070000 ■技術スタック：必要に応じてご自身で分析環境を選んで頂きます 言語：Python 3.X SQL、Shell Script DB：BigQuery BI：Looker、Redash コード管理：GitLab コミュニケーション：slack、zoom、esa、redmine 機械学習基盤：Kubeflow PIpelines、Vertex AI ■配属先情報：検索／MLOpsエンジニア（2名）・データサイエンティスト（1名）・データエンジニア（2名） ■BUYMAについて： ・ファッション領域にとどまらず、インテリア／家具、アウトドア／スポーツ、ビューティー等の新カテゴリーを強化し、個人／法人問わず世界中から非日常の特別な商品が手に入るマーケットプレイスの拡大を図っています ・『GLOBAL BUYMA（英語版BUYMA）』が北米中心に拡大しており、当社成長戦略の重要な柱です ・BUYMAは数あるECサイトの中でも圧倒的なSKU数を誇り、日々世界各国からの膨大な出品購買データが蓄積されています ・購入者、出品者両方の戦略に携われます 変更の範囲：本文参照

働き方

勤務地

＜勤務地詳細＞ 本社 住所：東京都港区赤坂8-1-22 NMF青山一丁目ビル6F 勤務地最寄駅：東京メトロ銀座線／青山一丁目駅 受動喫煙対策：屋内喫煙可能場所あり

雇用形態

正社員

給与

＜予定年収＞ 600万円〜900万円 ＜賃金形態＞ 月給制 ＜賃金内訳＞ 月額（基本給）：408,700円〜616,900円 その他固定手当/月：91,300円〜133,100円 ＜月給＞ 500,000円〜750,000円 ＜昇給有無＞ 有 ＜残業手当＞ 有 ＜給与補足＞ ※待遇は経験、能力を考慮して決定致します。 ■昇給：年2回 ■賞与：業績賞与（業績目標を達成した場合に支給） 賃金はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。 月給(月額)は固定手当を含めた表記です。

勤務時間

＜労働時間区分＞ フレックスタイム制 コアタイム：10:30〜15:30 休憩時間：60分 時間外労働有無：有 ＜標準的な勤務時間帯＞ 9:30〜18:30

休日

完全週休2日制（休日は土日祝日） 年間有給休暇10日〜20日（下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります） 年間休日日数125日 ■リフレッシュ休暇 ■年末年始休暇 ■慶弔休暇など

特徴

待遇・福利厚生

通勤手当、住宅手当、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険 ＜各手当・制度補足＞ 通勤手当：社内規定に基づき全額支給（月3万5千円まで） 住宅手当：職位によって変動あり／MIN1万円／月〜 社会保険：補足事項なし ＜教育制度・資格補助補足＞ ■セミナー参加奨励 ＜その他補足＞ ■関東ITソフトウエア健康保険組合の保養施設、スポーツ施設の利用可 ■在宅作業環境費／在宅ネット環境支援制度 ■ベビーシッター利用補助制度（社内イベント時） 【社内制度・カルチャー】 ■表彰制度（MVPなど、人事考課毎） ■海外出張制度：会社の業績向上に繋がる企画を自ら考え提出 ■社員クーポン制度（毎月BUYMAクーポンを支給） ■月1回のオフライン懇親会（自由参加） ■チーム懇親会補助制度（半期に1回）

応募条件

応募資格

■必須条件： ・プログラミング経験（Pythonによる分析や予測モデル作成） ・回帰／分類／クラスタリングなどの機械学習に関する知識／関心、理解基礎的な統計分析知識（相関関係／因果関係など） ・機械学習や統計分析の結果を分かりやすく伝える能力、サービス／システムを理解したうえで仮説構築や施策提案／推進できる能力 ■歓迎条件： 機械学習を用いたサービス改善やグロース経験、Kaggle等のデータ分析コンペの参加経験、数理最適化アルゴリズムの知識や実装経験、SQLを用いたデータ抽出経験