ウォンテッドリー株式会社

求人掲載中
人材サービス
正社員
求人とのマッチ率 限定公開 %

データサイエンティスト(Python/SQL/課題発見〜解決)

想定年収
800~1,200万円
勤務地
東京都
事業内容
【2017年8月マザーズ上場:ビジネスSNS「Wantedly」の企画・開発・運営を行っております】
同社は「はたらく人すべてのインフラ」を目指し、会社に話を聞きに行けるサービス「Wantedly Visit」を始めとし、名刺管理ツールの「Wantedly People」及び、海外事業に強く力を入れております。海外展開は、シンガポール支社を2017年3月に立ち上げ、香港にも事業展開を行っております。

【運営サービス】
・月間260万人が利用するビジネスSNS「Wantedly」
・運命のチームやシゴトと出会える会社訪問アプリ「Wantedly Visit」
・人と人のつながりを資産にする人脈・名刺管理アプリ「Wantedly People」
会社特徴
【利用企業社数30000社、月間利用ユーザー数260万人!日本最大級のビジネスプラットフォーム】
働くすべての人が共感を通じて「であい/Discover」「つながり/Connect」「つながりを深める/Engage」ためのビジネスSNSを提供しています。具体的には、企業訪問サービスの「Wantedly Visit」で企業と働く人の出会いを作り、名刺管理アプリの「Wantedly People」でそれらの繋がりを管理。ビジネス用グループチャットの「Wantedly Chat」で繋がりをさらに深くするというように、ビジネスにおける出会いからその後のコミュニケーションまでを一貫して行っていただけるようにサービスを提供しています。

【目指すビジネスモデル】
「少数の会社だけに使われる高単価なプロダクト」ではなく、「リーズナブルで効果があるプロダクト」をより多くの人に使ってもらうビジネスモデルを目指しています。セールスの力とテクノロジーの力を組み合わせ、自動化できるところを自動化することで生産性を上げ、スピード感をもって多くの人にリーチできることを志向しています。

【特徴】
同社では所謂PMやディレクターなどの専任ポジションはありません。ものづくりに関わるエンジニア、そしてデザイナーも全員コードを書いています。また自らの領域も幅広く持つメンバーが多く、「モバイルエンジニアがデータ分析も行い、企画を考える」「デザインを考慮したフロントエンドとバックエンドどちらも担当する」などスキルを幅広く身に付けてフルスタックを目指していきたい方に適した環境です。

【サービス利用企業】
LINE、mixi、DeNA、amazon、クックパッド、サントリー、NTTコミュニケーション、日本マイクロソフト、ヤフー 等
仕事内容
【職務内容】
データサイエンティストとデータエンジニアがメインで所属している Matching Squad では、Wantedly Visit における推薦システム全般に責任を持っています。つまり、「ユーザにどのコンテンツを提示するか」という、マッチングにとって非常に重要な役割を担うポジションです。

■これから何をやっていきたいか
現在はプロダクトの主要な箇所に機械学習によるコンテンツ推薦を導入し切り、 改善のための土台が整えられた状態です。
今後は、 複雑な関係にあるユーザと募集のマッチングを根本的に解決していくため、 今までの取り組みから一段とチャレンジングな課題に取り組んでいく予定です。

■仕事の取り組み方
Wantedlyのデータサイエンティストは、目の前のモデリングだけではなくプロダクト全体のことを意識して行動しています。
常に「ユーザにとって本当に良い推薦とは何か?」を第一に考えることで現状のシステムに課題を発見し、ビジネスインパクトやユーザへの影響を踏まえて問題設定を行います。さらに、実サービスに落とし込むことを考慮した上で統計学的手法や機械学習などのツールを駆使してその問題を解決することで、一歩ずつより良い推薦システムへと近づけていっています。
PoCを繰り返すのではなく、実際にユーザーに価値を届けるための取り組みを行なっています。

ウォンテッドリー株式会社募集概要

勤務地
東京都港区白金台
給与詳細
経験、スキル、業績、貢献度に応じ当社規定により提示
等級により裁量労働制(2号)を適用
初級グレードのみフレックス制度を導入
みなし残業時間45時間
みなし労働時間205時間
応募資格
【必須】
- 機械学習・データサイエンスの知識
- 実際にある程度の規模のデータを触った経験
- Python や SQL を利用した集計及び可視化

【歓迎】
- 数学的な能力
- 抽象的な問題にも自分で考えて取り組むことができる
(知らない領域のことでも、必要な知識や情報を自分で調べることができる)
勤務時間詳細
就業時間:9:30~18:30
休日休暇
完全週休2日制(土日)、祝日、有給休暇、慶弔休暇、年末年始休暇、産前産後休暇、育児休業、介護休暇
待遇・福利厚生
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
通勤手当、家賃補助手当3万円(本社より1.5km圏内)、引越代補助、書籍代補助、インフルエンザ予防接種補助、従業員持株会制度
採用人数
若干名

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データサイエンティスト/シニアリーダークラス(ハイブリットワーク)

求人とのマッチ率 限定公開 %
想定年収 800~1,200万円
勤務地 東京都

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【リモート可】データサイエンティスト(シニアリーダークラス)

求人とのマッチ率 限定公開 %
想定年収 800~1,200万円
勤務地 東京都

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求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
【職務内容】
データサイエンティストとデータエンジニアがメインで所属している Matching Squad では、Wantedly Visit における推薦システム全般に責任を持っています。つまり、「ユーザにどのコンテンツを提示するか」という、マッチングにとって非常に重要な役割を担うポジションです。

■これから何をやっていきたいか
現在はプロダクトの主要な箇所に機械学習によるコンテンツ推薦を導入し切り、 改善のための土台が整えられた状態です。
今後は、 複雑な関係にあるユーザと募集のマッチングを根本的に解決していくため、 今までの取り組みから一段とチャレンジングな課題に取り組んでいく予定です。

■仕事の取り組み方
Wantedlyのデータサイエンティストは、目の前のモデリングだけではなくプロダクト全体のことを意識して行動しています。
常に「ユーザにとって本当に良い推薦とは何か?」を第一に考えることで現状のシステムに課題を発見し、ビジネスインパクトやユーザへの影響を踏まえて問題設定を行います。さらに、実サービスに落とし込むことを考慮した上で統計学的手法や機械学習などのツールを駆使してその問題を解決することで、一歩ずつより良い推薦システムへと近づけていっています。
PoCを繰り返すのではなく、実際にユーザーに価値を届けるための取り組みを行なっています。
想定年収
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勤務地
大阪府
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株式会社PKSHA Technology

事業推進(東大との産学連携しているベンチャー)

求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
【職務内容】
データサイエンティストとデータエンジニアがメインで所属している Matching Squad では、Wantedly Visit における推薦システム全般に責任を持っています。つまり、「ユーザにどのコンテンツを提示するか」という、マッチングにとって非常に重要な役割を担うポジションです。

■これから何をやっていきたいか
現在はプロダクトの主要な箇所に機械学習によるコンテンツ推薦を導入し切り、 改善のための土台が整えられた状態です。
今後は、 複雑な関係にあるユーザと募集のマッチングを根本的に解決していくため、 今までの取り組みから一段とチャレンジングな課題に取り組んでいく予定です。

■仕事の取り組み方
Wantedlyのデータサイエンティストは、目の前のモデリングだけではなくプロダクト全体のことを意識して行動しています。
常に「ユーザにとって本当に良い推薦とは何か?」を第一に考えることで現状のシステムに課題を発見し、ビジネスインパクトやユーザへの影響を踏まえて問題設定を行います。さらに、実サービスに落とし込むことを考慮した上で統計学的手法や機械学習などのツールを駆使してその問題を解決することで、一歩ずつより良い推薦システムへと近づけていっています。
PoCを繰り返すのではなく、実際にユーザーに価値を届けるための取り組みを行なっています。
想定年収
750~1,800万円
勤務地
東京都
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インフラエンジニア(資産運用サービス THEO)

求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
【職務内容】
データサイエンティストとデータエンジニアがメインで所属している Matching Squad では、Wantedly Visit における推薦システム全般に責任を持っています。つまり、「ユーザにどのコンテンツを提示するか」という、マッチングにとって非常に重要な役割を担うポジションです。

■これから何をやっていきたいか
現在はプロダクトの主要な箇所に機械学習によるコンテンツ推薦を導入し切り、 改善のための土台が整えられた状態です。
今後は、 複雑な関係にあるユーザと募集のマッチングを根本的に解決していくため、 今までの取り組みから一段とチャレンジングな課題に取り組んでいく予定です。

■仕事の取り組み方
Wantedlyのデータサイエンティストは、目の前のモデリングだけではなくプロダクト全体のことを意識して行動しています。
常に「ユーザにとって本当に良い推薦とは何か?」を第一に考えることで現状のシステムに課題を発見し、ビジネスインパクトやユーザへの影響を踏まえて問題設定を行います。さらに、実サービスに落とし込むことを考慮した上で統計学的手法や機械学習などのツールを駆使してその問題を解決することで、一歩ずつより良い推薦システムへと近づけていっています。
PoCを繰り返すのではなく、実際にユーザーに価値を届けるための取り組みを行なっています。
想定年収
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勤務地
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