Education Career

株式会社グロービス

EdTech新規事業 シニア機械学習エンジニア

求人概要

株式会社グロービスは、1992年の設立以来、「経営に関するヒト・カネ・チエの生態系を創り、社会に創造と変革を行う」というビジョンを掲げ、その実現に取り組んでいます。

“ヒト”においては、「グロービス経営大学院」「グロービス・エグゼクティブ・スクール」「グロービス・コーポレート・エデュケーション」の運営を通じて、人材の育成を行っています。
“カネ”においては、グロービス・キャピタル・パートナ
ーズによるベンチャー企業への投資を行っており、メルカリやビズリーチ、ワークスアプリケーションズ、カヤックなど有力なベンチャー・スタートアップを数多く支援しています。

“チエ”においては、ビジネスパーソンであれば目を通したことのある方も多いであろうMBAシリーズの出版や、ビジネスを面白くするナレッジライブラリとして、マネジメントやリーダーシップに関する動画やコラム、セミナー情報など「GLOBIS知見録」通じて経営ノウハウの発信を行っている。

そんなグロービスは現在、教育×ITの領域で積極的にサービス開発・事業開発を行っています。オンラインで提供するMBAや、「グロービス学び放題」という、ビジネススキルを学べる定額型動画学習サービスをリリースしており、オンラインでの学習にも注力をしています。

リアルでの学び、オンラインでの学び、双方に注力をしており、それぞれにおいてビジョンの実現に力を貸してくださる方を募集しています。

■グロービス学び放題とは
グロービス学び放題の動画コンテンツでは、グロービス法人研修部門およびグロービス経営大学院のビジネス人材育成ノウハウを結集し、マネジメントやリーダーシップに関する幅広いビジネスナレッジを学ぶことができます。

動画の視聴時間は1本当たり3~10分とコンパクトで、数台のカメラを使用した動きのある編集、ホワイトボード・アニメーションの活用など、楽しく、継続的に学べる工夫が凝らされています。また、グロービス経営大学院の合宿型カンファレンス「あすか会議」や各界のリーダーが登壇する「G1」の各カンファレンスから厳選したセッション動画を収録、最新のビジネス知見を得ることもできます。

募集要項

募集職種 EdTech新規事業 シニア機械学習エンジニア
働き方 フルタイム(正社員・契約社員)
募集の背景 増員募集
仕事内容 これまでの教育事業で培ったノウハウを活かし、現在グロービスではEd -Tech領域に大きく舵を切っています。
その実現のためにデジタル部門を創設してエンジニア組織を構築し、内製のEd-Techプロダクト開発を行っています。
具体的には、ビジネス動画のサブスクリプションサービスである「グロービス学び放題」や法人向けの学習管理を目的とした「グロービスラーニングプラットフォーム」などを開発しています。

そして現在はグロービス内で保持する下記のような多様な学習データの活用にも本腰を入れ始めています。
 ・グロービス学び放題(オンライン学習サービス)の学習履歴
 ・グロービスラーニングプラットフォーム(学習管理システム)上での学習履歴
 ・e-leraningの学習履歴
 ・GMAP(アセスメントテスト)の受講結果
 ・グロービス知見録(オウンドメディア)の閲覧履歴
 ・集合研修の受講履歴
 ・大学院の受講履歴

機械学習によるデータ活用の方向性としては、教育業界におけるインパクト創出と既存サービスの成長支援の2パターンで考えています。
詳細は記載出来ないのですが、例えば下記のようなテーマを想定しています。
 ・教育業界におけるインパクト創出:個別学習実現のための機械学習モデル開発
 ・既存サービスの成長支援:グロービス学び放題におけるレコメンドモデル開発

またR&D的な取り組みとして、集合研修などリアルな場におけるデータ解析なども検討しています。

これらの実現のために、データ専門性の高い人材を集めたデータサイエンスチームを立ち上げ、現在急ピッチで体制強化を進めています。

尚チーム内でのRole(=役割分担)は下記のようにしています。
 ・データサイエンティスト:データによる新しい価値創造をゴールとするデータ分析やモデル開発を担う。
 ・機械学習エンジニア:サービス実装をゴールとした機械学習のモデル開発を担う。
 ・データエンジニア:データ活用の要となるデータ基盤開発と運用を担う。
 ・PM:データ活用PJTのプロジェクトマネジメント。実装以外の全てを担いデータ専門人材が各自の開発に集中出来る状況を担保する。

このうち、機械学習領域のコアメンバーとなるシニア機械学習エンジニアを募集します。
応募資格 ▼業務概要
・パーソナライズ学習実現に向けた機械学習モデルの開発。
・部門内のサービス改善を目的とした機械学習モデルの開発。

▼業務詳細(モデル構築フェーズ)
・ビジネス要求ヒアリング (PM同席のもと)
・要求を踏まえて機械学習タスクの全体設計
・タスク開始前の基礎分析
・モデル構築方針の検討
 (特徴量選定、手法検討、評価方法検討)
・モデルの実装 (ライブラリ利用。最新論文手法の実装)
・モデルの定量評価
・モデルの定性評価
・モデル開発結果のレポーティング

▼業務詳細(モデルのシステム導入フェーズ)
・効果検証のグランドデザインの設計 ※ PMが担当する事も可能
・効果検証のために追加取得すべきデータ要件の設計 (主にログ設計)
・効果検証のためのデータ分析

▼担当プロセス(システム本格導入時)
・システム導入時のアーキテクチャ検討 ※ PMが担当する事も可能
・サービス開発チームとの責任分界点の確定 ※ PMが担当する事も可能
・バッチ処理のジョブスケジューリングと監視設計
・バッチ処理実装

▼ポジションの魅力
・動画サービスのようなオンラインデータだけでなく、集合研修などのオフラインデータを扱うチャンスがある。
・データ基盤やML開発環境やデータ整備が進んでいるので、参画後すぐに機械学習モデル開発に取り組める土台がある。
・チームの立ち上げ期なので、大きな裁量を持ちコアメンバーとして活躍するチャンスがある。
・経営層のデータ活用への温度感が高いので、強いバックアップのもと機械学習モデル開発に取り組む事が出来る。
・教育領域の課題解決がメインとなるので、社会的意義の大きいテーマに取り組める。

▼開発環境
・インフラ:GCP(データ解析基盤)/ AWS(ユーザー向けサービス)
・分析基盤:BigQuery / Data Portal / Tableau
・監視:Stackdriver Logging / Stackdriver Monitoring / Stackdriver Trace
・データ基盤:GAE / GCS / Datastore / Pub Sub / Dataflow
・その他:GitHub / Slack / Qiita:Team
勤務地 東京都千代田区二番町5-1 住友不動産麹町ビル
勤務時間 フレックスタイム制にて定める時間内とします。
(月の精算時間は、各月休日を除いた所定労働日数に7.5時間を乗じた時間数となります。)
給与 経験・能力を考慮し、規定に従い相談の上決定します。
・給与改定は年1回7月に実施します。
・入社2年目以降は別途プロフィットシェアリングが支給されます。
待遇・福利厚生 ◇交通費支給
◇各種社会保険有り(健康保険、雇用保険、労災保険、厚生年金)
◇退職金制度有り(定年:60歳)
◇持ち株制度有り

◇教育制度及び資格補助
 ・グロービス経営大学院受講支援制度
 ・自己啓発支援(年間上限20万円)
休日 ・週休二日制
・有給休暇:年間20日(翌年繰越により最大40日)<試用期間中除く>
・年末年始休暇(12月29日~1月4日)、結婚休暇、忌引き休暇、災害休暇、出産・育児休暇、
 サバティカル休暇(勤続5年/10年に付与)

会社概要

社名 株式会社グロービス
事業内容 グロービスでは、「ヒト」の面では、グロービス経営大学院、グロービス・エグゼクティブ・スクール、グロービス・コーポレート・エデュケーション、「カネ」の面では、グロービス・キャピタル・パートナーズによるベンチャー企業への投資、「チエ」の面では、出版や情報発信サイト/アプリ「GLOBIS知見録」などを通じて経営ノウハウの発信を行っています。
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