株式会社じげん

求人掲載中 Geeklyエージェント決定実績あり
人材サービス旅行・ホテル自動車・モビリティ介護・保育建設・不動産
正社員
求人とのマッチ率 限定公開 %

【開発Unit】データサイエンティスト(業務未経験可)

想定年収
450~750万円
勤務地
東京都
事業内容
【複数のビジネスモデルとサービスをミックスしたライフメディアプラットフォーム事業を運営】
ライフメディアプラットフォーム事業とは、同社グループがライフイベント領域(求人・住まい・車など)を中心に運営するサービス群を指しています。ライフメディアプラットフォーム事業では、複数のインターネットメディア・リアルメディアの情報を統合し、一括して検索・応募・問い合わせを行うことができるEXサイトや、特定の業種や地域の企業の情報をバーティカルに集約した特化型メディア、及び提携先のメディアや企業へのソリューション提供といった、複数のビジネスモデルを展開しています。

主力または成長サービスは、docomo社と共同運営のアルバイトサイト「dジョブ」や、全国500万件以上の賃貸物件を検索できる「賃貸スモッカ」、リノベーションに特化した中古マンション売買ポータルサイト「ミノリノ」、1泊1000円台の格安ホテルから、1泊10万円以上の最高級ホテルまで、世界約10万軒のホテルを検索できる「アップルワールド」などです。
会社特徴
【「次元を超える事業家集団」】
「生活機会(より良く生きる選択肢)の最大化」をミッションとして、ライフイベントに 関わる事業を続々と立ち上げ、情報で世の中をより豊かにしていくことを目指すインターネットベンチャー、ZIGExN。
外資戦略コンサルティングファームや投資銀行出身者、上場企業の役員経験者、新卒においても世代トップレベルのアントレプレナーが集う少数精鋭の事業家集団である。

【新規事業の立ち上げ・M&A/アライアンスの推進・新たな領域展開】
上場して終わりではなく、上場後も独自の経営戦略を持ちながら、多領域への展開・拡大を続けている数少ない企業です。
現在、グループ全体を通じて地方展開を加速させているじげん。大阪と沖縄に新たにオフィスを開設しました。じげんは事業家集団として「社会の問題を事業で解決する」という強い意志を持って、沖縄でしかできない事業を実現していきたいと考えています。
仕事内容
・各サービスのレコメンドと検索ランキングの改善
・マーケティング領域における広告効果予測
上記業務において、ビジネス課題発掘からデータ収集、加工、モデリング、サービスつなぎこみのためのエンジニアとのやりとり、計測、分析までの一貫したデータサイドのプロジェクトマネジメントをご担当いただきます

【具体的には】
?中古車検索サイトのレコメンド改善
サイトを訪れたユーザーに対して、ユーザーの好みに合う車両を40万件超の在庫の中からレコメンドするシステムを構築しています。TensorFlowを用いた深層学習モデルとベクトル検索を組み合わせています。今後はデータ基盤のリアルタイム化とモデルの改善を組み合わせ、よりパーソナライズを強化していく方向で改善を行っていきます。
?求人検索サイトの検索ランキング改善
300万件超の案件を持つ求人検索サイトにおいて、検索時にユーザーが求める案件が上位表示されるようにパーソナライズを行っています。主にLightGBMを用いたランキング学習により実現しています。ベクトル検索を用いたハイブリッド検索も視野に入れ改善を進めています。
?賃貸物件検索サイトの広告出稿自動化
賃貸物件検索サイトを訪れるユーザーの相当数がGoogle等の検索広告を経由します。検索広告の費用対効果の最大化は重要なミッションです。これをシステムにより自動化するプロジェクトを行っています。あらかじめ機械学習により広告の価値を予測し、最適な入札額を決定します。正確な予測が求められ、日々精度向上に取り組んでいます。
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株式会社じげん募集概要

勤務地
東京都港区 東京本社
給与詳細
※採用時のポジションにより、試用期間終了後、別途役職手当・管理監督者手当を支給する場合あり
上記はあくまで想定であり、ご経験・スキルを考慮して決定いたします(給与改定年4回)
応募資格
・機械学習を用いた業務or研究経験(実務経験が無くても可、第二新卒可)
・Pythonのご経験

【歓迎】
・ディープラーニングの知識
・ベイズの知識
・効果検証の知識
・gitの知識
・Webエンジニアリングの知識
・機械学習パイプライン開発の経験
・プロジェクトマネジメントのご経験
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 完全週休2日制(土日) 祝日 P-day(有給休暇を時間単位で取得可能)
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 プロテイン制度(プロテインが飲み放題です)、社内お菓子制度、フリードリンク制度など、ユニークな社内制度が多くあります。
採用人数
1
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想定年収 450~750万円
勤務地 東京都

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【フルリモート】iOSアプリ開発エンジニア(Swiftでの開発経験必須)

求人とのマッチ率 限定公開 %
仕事内容
・各サービスのレコメンドと検索ランキングの改善
・マーケティング領域における広告効果予測
上記業務において、ビジネス課題発掘からデータ収集、加工、モデリング、サービスつなぎこみのためのエンジニアとのやりとり、計測、分析までの一貫したデータサイドのプロジェクトマネジメントをご担当いただきます

【具体的には】
?中古車検索サイトのレコメンド改善
サイトを訪れたユーザーに対して、ユーザーの好みに合う車両を40万件超の在庫の中からレコメンドするシステムを構築しています。TensorFlowを用いた深層学習モデルとベクトル検索を組み合わせています。今後はデータ基盤のリアルタイム化とモデルの改善を組み合わせ、よりパーソナライズを強化していく方向で改善を行っていきます。
?求人検索サイトの検索ランキング改善
300万件超の案件を持つ求人検索サイトにおいて、検索時にユーザーが求める案件が上位表示されるようにパーソナライズを行っています。主にLightGBMを用いたランキング学習により実現しています。ベクトル検索を用いたハイブリッド検索も視野に入れ改善を進めています。
?賃貸物件検索サイトの広告出稿自動化
賃貸物件検索サイトを訪れるユーザーの相当数がGoogle等の検索広告を経由します。検索広告の費用対効果の最大化は重要なミッションです。これをシステムにより自動化するプロジェクトを行っています。あらかじめ機械学習により広告の価値を予測し、最適な入札額を決定します。正確な予測が求められ、日々精度向上に取り組んでいます。
想定年収
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東京都
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【インフラエンジニア】 企業向けサービスのインフラエンジニア募集!

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仕事内容
・各サービスのレコメンドと検索ランキングの改善
・マーケティング領域における広告効果予測
上記業務において、ビジネス課題発掘からデータ収集、加工、モデリング、サービスつなぎこみのためのエンジニアとのやりとり、計測、分析までの一貫したデータサイドのプロジェクトマネジメントをご担当いただきます

【具体的には】
?中古車検索サイトのレコメンド改善
サイトを訪れたユーザーに対して、ユーザーの好みに合う車両を40万件超の在庫の中からレコメンドするシステムを構築しています。TensorFlowを用いた深層学習モデルとベクトル検索を組み合わせています。今後はデータ基盤のリアルタイム化とモデルの改善を組み合わせ、よりパーソナライズを強化していく方向で改善を行っていきます。
?求人検索サイトの検索ランキング改善
300万件超の案件を持つ求人検索サイトにおいて、検索時にユーザーが求める案件が上位表示されるようにパーソナライズを行っています。主にLightGBMを用いたランキング学習により実現しています。ベクトル検索を用いたハイブリッド検索も視野に入れ改善を進めています。
?賃貸物件検索サイトの広告出稿自動化
賃貸物件検索サイトを訪れるユーザーの相当数がGoogle等の検索広告を経由します。検索広告の費用対効果の最大化は重要なミッションです。これをシステムにより自動化するプロジェクトを行っています。あらかじめ機械学習により広告の価値を予測し、最適な入札額を決定します。正確な予測が求められ、日々精度向上に取り組んでいます。
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上記業務において、ビジネス課題発掘からデータ収集、加工、モデリング、サービスつなぎこみのためのエンジニアとのやりとり、計測、分析までの一貫したデータサイドのプロジェクトマネジメントをご担当いただきます

【具体的には】
?中古車検索サイトのレコメンド改善
サイトを訪れたユーザーに対して、ユーザーの好みに合う車両を40万件超の在庫の中からレコメンドするシステムを構築しています。TensorFlowを用いた深層学習モデルとベクトル検索を組み合わせています。今後はデータ基盤のリアルタイム化とモデルの改善を組み合わせ、よりパーソナライズを強化していく方向で改善を行っていきます。
?求人検索サイトの検索ランキング改善
300万件超の案件を持つ求人検索サイトにおいて、検索時にユーザーが求める案件が上位表示されるようにパーソナライズを行っています。主にLightGBMを用いたランキング学習により実現しています。ベクトル検索を用いたハイブリッド検索も視野に入れ改善を進めています。
?賃貸物件検索サイトの広告出稿自動化
賃貸物件検索サイトを訪れるユーザーの相当数がGoogle等の検索広告を経由します。検索広告の費用対効果の最大化は重要なミッションです。これをシステムにより自動化するプロジェクトを行っています。あらかじめ機械学習により広告の価値を予測し、最適な入札額を決定します。正確な予測が求められ、日々精度向上に取り組んでいます。
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600~850万円
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