株式会社GROWTH VERSE

正社員
求人とのマッチ率 限定公開 %

機械学習エンジニア(機械学習技術を用いた改善)

想定年収
450~1,200万円
勤務地
東京都
事業内容
【設立以来、社内に「R&D組織」を持ち、DBマーケティングのソリューション開発〜コンサルティングを実施】
BtoCマーケティングオートメーション・キャンペーン管理「Aimstar」、Web接客「Webica」、動線分析「Moptar」、棚前行動分析「Mopreach」、リアルタイム処理&通知「Renos」 導入前後の分析・販売コンサルティングを提供しています。

【自社MAツール】
ネット・カタログ・TV・新聞等の媒体を利用する通販業の購買データやアクセスログをコンピューターで分析して、最適な販促を行い、ダイレクトマーケティングを自動化するキャンペーン管理ソフト(aimstar)、及び、店舗を持つ小売・サービス業の店舗における顧客の位置を計測し興味を抽出し、販促につなげる顧客動線分析ソフト(Moptar)2つのマーケティング自社開発ソフトで順調に成長を遂げています。
「aimstar」「Moptar」はどちらも1点もののサービスのため、こだわりのある製品になっております。
会社特徴
【上流工程から下流工程まで一気通貫で経験できます】
マーケティング、製品開発、営業、プリセールス、製品導入作業、導入後のコンサルティングまで幅広い業務があります。本人の希望次第で様々な業務を経験することが出来、マーケティングソフトウェアのプロフェッショナルを目指すことが出来ます。

【プロダクト詳細/多様な導入実績】
<Aimstar>
マーケティングキャンペーン管理ソフトウェアのAimstarのお客様は、健康食品、ネット通販、カタログ通販、ゴルフ場、クレジットカード会社、デジタルコンテンツ販売、ファッション通販、旅行代理店等、ダイレクトマーケティングを行っている多くの業種のお客様に導入頂いており、導入実績は30社以上となりました。Aimstarは海外製品と競合しておりますが、国産のソフトウェアであり国内のお客様の要望を取り入れて2年に1度バージョンアップを行う等、お客様の業務を知り尽くしたところが支持されています。最新のVersion6ではマイニング分析抽出機能を追加しております。

<Moptar>
顧客動線ソフトウェアのMoptarは、店舗を持つお客様向けのソリューションとなります。店舗の顧客動線分析の他に、店員の動線分析、不審者検知等、利用シーンはさまざま考えらます。現在はアミューズメント系の店舗での導入が進んでおります。

AimstarとMoptarはどちらも購買データ、アクセスログや動線データなどのマーケティングデータを分析し、PDCAのサイクルを回すことで、効果的に売上と利益を増やすことを狙いとするソフトウェアです。 販売は直販と代理店販売があり、代理店は大手SIer、印刷会社大手、コールセンター大手、プリンター会社大手等、様々です。
仕事内容
機械学習エンジニアとして、SaaS版プロダクト開発において「分析機能」「MA機能」を機械学習技術を用いることで改善していく業務を担っていただきます。機械学習アルゴリズムの開発・検証・改善、および機械学習システムの設計・実装・運用が中心業務となり、マーケティング分野における課題解決に向けて他チームやお客様とディスカッションしながら企画から運用までの一連のフェーズに関わっていただく動き方となります。顧客・商品・購買・アクセスログ・媒体・施策など多様なデータかつ10億単位のビッグデータが集まるプロダクトであり、これらのデータを用いるアルゴリズム開発によりユーザー企業の事業に大きく貢献することのできる職務領域となります。
具体的な業務の例は下記の通りです。
・ECサイト上での商品レコメンデーションのアルゴリズム改善、検証プロセスの改善
・マーケティング施策におけるパラメータの強化学習による自動探索アルゴリズムの構築
・キャンペーン効果検証のための因果推論モデルの構築
・各ユーザー向けモデルを自動で構築するためのAutoMLデータパイプラインの構築
・安定性、計算コスト、処理速度といった観点を加味したアルゴリズム改善
・デプロイしたモデルの監視・継続改善を効率的に行っていくためのアーキテクチャ設計・実装
【(ご参考)利用技術】
・開発言語(フロントエンド):Vue.js / TypeScript
・開発言語(バックエンド):Java / Python
・DB:Snowflake / RedShift / PostgreSQL
・Webサーバー:Tomcat
・クラウド:AWS
・コンテナ技術:Docker / ECS
・ソースコード管理:GitHub
・CI/CD:GitHub Actions

株式会社GROWTH VERSE募集概要

勤務地
東京都豊島区
給与詳細
450万円 〜 1200万円(SO制度あり)
※年齢・スキル・経験を考慮し、当社規定により決定いたし
■賞与:年2回
■給与改定:年2回
応募資格
・機械学習、強化学習、最適化、情報推薦、因果推論いずれかの分野における専門知識
・AI/機械学習技術の実プロジェクト/サービスでの応用経験
・Pythonによるシステム開発経験

【歓迎】
・Kaggle等のデータサイエンスコンペティションでの実績
・機械学習等のアルゴリズムに関して最新の論文を調査し、追試できる能力
・コンピュータサイエンス、統計学、機械学習、計量経済学などの分野での学位取得(予定)者、学会発表・査読付きジャーナル論文採択経験者
・マーケティング分野におけるデータ分析・機械学習プロジェクトの経験
・Gitを用いたソースコード管理、開発プロセスの理解
勤務時間詳細
就業時間:10:00~19:00
休日休暇
慶弔休暇 年末年始 夏期休暇 有給休暇(入社初年度15日:夏季休暇分を含め、入社3か月目に5日分、入社6か月目に10日分を付与。夏季休暇については有給休暇より自由に取得) 完全週休2日制(土日) 祝日
待遇・福利厚生
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険 健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険 関東ITソフトウェア健康保険組合の保養施設あり
通勤手当 定期健康診断、慶弔金:結婚祝い5万円、出産祝い2万円、ストックオプション制度、定期健康診断、フリードリンク制、社内歓迎会等の飲食代半額補助
採用人数
1

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求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
機械学習エンジニアとして、SaaS版プロダクト開発において「分析機能」「MA機能」を機械学習技術を用いることで改善していく業務を担っていただきます。機械学習アルゴリズムの開発・検証・改善、および機械学習システムの設計・実装・運用が中心業務となり、マーケティング分野における課題解決に向けて他チームやお客様とディスカッションしながら企画から運用までの一連のフェーズに関わっていただく動き方となります。顧客・商品・購買・アクセスログ・媒体・施策など多様なデータかつ10億単位のビッグデータが集まるプロダクトであり、これらのデータを用いるアルゴリズム開発によりユーザー企業の事業に大きく貢献することのできる職務領域となります。
具体的な業務の例は下記の通りです。
・ECサイト上での商品レコメンデーションのアルゴリズム改善、検証プロセスの改善
・マーケティング施策におけるパラメータの強化学習による自動探索アルゴリズムの構築
・キャンペーン効果検証のための因果推論モデルの構築
・各ユーザー向けモデルを自動で構築するためのAutoMLデータパイプラインの構築
・安定性、計算コスト、処理速度といった観点を加味したアルゴリズム改善
・デプロイしたモデルの監視・継続改善を効率的に行っていくためのアーキテクチャ設計・実装
【(ご参考)利用技術】
・開発言語(フロントエンド):Vue.js / TypeScript
・開発言語(バックエンド):Java / Python
・DB:Snowflake / RedShift / PostgreSQL
・Webサーバー:Tomcat
・クラウド:AWS
・コンテナ技術:Docker / ECS
・ソースコード管理:GitHub
・CI/CD:GitHub Actions
想定年収
400~600万円
勤務地
大阪府
正社員

DATUM STUDIO株式会社

【Python/AWS】データ基盤の運用保守(データのスペシャリスト集団)

求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
機械学習エンジニアとして、SaaS版プロダクト開発において「分析機能」「MA機能」を機械学習技術を用いることで改善していく業務を担っていただきます。機械学習アルゴリズムの開発・検証・改善、および機械学習システムの設計・実装・運用が中心業務となり、マーケティング分野における課題解決に向けて他チームやお客様とディスカッションしながら企画から運用までの一連のフェーズに関わっていただく動き方となります。顧客・商品・購買・アクセスログ・媒体・施策など多様なデータかつ10億単位のビッグデータが集まるプロダクトであり、これらのデータを用いるアルゴリズム開発によりユーザー企業の事業に大きく貢献することのできる職務領域となります。
具体的な業務の例は下記の通りです。
・ECサイト上での商品レコメンデーションのアルゴリズム改善、検証プロセスの改善
・マーケティング施策におけるパラメータの強化学習による自動探索アルゴリズムの構築
・キャンペーン効果検証のための因果推論モデルの構築
・各ユーザー向けモデルを自動で構築するためのAutoMLデータパイプラインの構築
・安定性、計算コスト、処理速度といった観点を加味したアルゴリズム改善
・デプロイしたモデルの監視・継続改善を効率的に行っていくためのアーキテクチャ設計・実装
【(ご参考)利用技術】
・開発言語(フロントエンド):Vue.js / TypeScript
・開発言語(バックエンド):Java / Python
・DB:Snowflake / RedShift / PostgreSQL
・Webサーバー:Tomcat
・クラウド:AWS
・コンテナ技術:Docker / ECS
・ソースコード管理:GitHub
・CI/CD:GitHub Actions
想定年収
500~800万円
勤務地
東京都
正社員

株式会社クロス・マーケティンググループ

【0103】インフラエンジニア/マネージャー(情報システム部)

求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
機械学習エンジニアとして、SaaS版プロダクト開発において「分析機能」「MA機能」を機械学習技術を用いることで改善していく業務を担っていただきます。機械学習アルゴリズムの開発・検証・改善、および機械学習システムの設計・実装・運用が中心業務となり、マーケティング分野における課題解決に向けて他チームやお客様とディスカッションしながら企画から運用までの一連のフェーズに関わっていただく動き方となります。顧客・商品・購買・アクセスログ・媒体・施策など多様なデータかつ10億単位のビッグデータが集まるプロダクトであり、これらのデータを用いるアルゴリズム開発によりユーザー企業の事業に大きく貢献することのできる職務領域となります。
具体的な業務の例は下記の通りです。
・ECサイト上での商品レコメンデーションのアルゴリズム改善、検証プロセスの改善
・マーケティング施策におけるパラメータの強化学習による自動探索アルゴリズムの構築
・キャンペーン効果検証のための因果推論モデルの構築
・各ユーザー向けモデルを自動で構築するためのAutoMLデータパイプラインの構築
・安定性、計算コスト、処理速度といった観点を加味したアルゴリズム改善
・デプロイしたモデルの監視・継続改善を効率的に行っていくためのアーキテクチャ設計・実装
【(ご参考)利用技術】
・開発言語(フロントエンド):Vue.js / TypeScript
・開発言語(バックエンド):Java / Python
・DB:Snowflake / RedShift / PostgreSQL
・Webサーバー:Tomcat
・クラウド:AWS
・コンテナ技術:Docker / ECS
・ソースコード管理:GitHub
・CI/CD:GitHub Actions
想定年収
500~800万円
勤務地
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