プロダクト開発チームやマーケティングチームと密接に連携しながら、PDCAサイクルに伴走して、分析を通じたKPIマネジメント、施策企画実行支援、施策効果検証を担当し、プロダクトグロースを進めます。

データサイエンスチームで取り組んでいる具体例です。経験や興味に応じた分析タスクや分析テーマ企画提案・分析結果を踏まえた施策提案・チームメンバーへのディレクションなどをお任せいたします。

▼集客
非会員向けコンテンツの会員獲得貢献度の分析

▼契約継続
・学習行動ログ及びアンケート調査を用いた仮説検証・仮説探索
・統計的因果推論による施策効果検証
・定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築

▼送客
「GLOBIS 学び放題」から他の学習サービス(「ナノ単科」や経営大学院)への進学促進を目的とした、志望動機の自由記述データの自然言語処理

▼プロダクト外の新アクション
学習内容の実務活用などのプロダクト外の行動について、アンケート調査による実態把握及びプロダクト内の学習行動ログと紐付けた分析

開発環境は下記になります。

インフラ
　・GCP (データ基盤) / AWS (関連システム)

データパイプライン (ETL)
　・CloudComposer (Airflow)

DWH
　・BigQuery

その他インフラ管理
　　・Docker
　　・GKE / GAE / CloudRun

可視化ツール
　　・Google Data Portal / Tableau

分析環境
　　・Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML

監視
　　・Cloud Logging / Stackdriver Logging

その他
　　・Git / GitHub / Slack / Notion

【魅力】
・他チームと連携し、上流の分析テーマ検討・企画に参加できます。
・コアメンバーとして大きな裁量を持ち、活躍するチャンスがあります。
・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データ活用の推進に取り組むことが出来ます。
・スキルの高いエンジニアとデータサイエンティストが既にチームに在籍しており、高度なデータ活用に向けたコラボレーションの環境が整っています。
・社会人教育における国内最大規模の大学院・教育サービス機関であり、ユニークなデータが取得・利用可能です。
・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ります。
・社会人教育におけるDX推進にあわせ、様々なデータ活用の提案が実施できます。
・フルフレックス､フルリモート、副業可、服装自由、自己啓発支援制度やグロービス経営大学院への通学支援制度等、自己成長を目指す方が働きやすい環境であります。

現在、グロービス内で保持する学習データ(例：「GLOBIS 学び放題」の学習行動データ)の活用に本腰を入れ始めています。

その中で、データを活用して「GLOBIS 学び放題」などのデジタルプロダクトの事業KPI向上を推進していただけるデータサイエンティストに来ていただきたいと考えています。

現状、事業KPIを追う活動自体がスタートして間もないため、既定の分析タスクを実行するだけではなく、他チームを巻き込みながら、分析テーマの企画提案を広げていくフェーズにあるので、意志を持って主体的に動ける方にとって成長できる環境です。

所属チームについては、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組成し、体制強化を進めています。

なお、チーム内での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。

このうち、プロダクトのグロースなどを担っていただけるデータサイエンティストを募集します。

【必須条件】
下記に列挙するデータサイエンス/ビジネス/エンジニアリングのスキルを全て保持している事。

特にビジネススキルに関しては、シニアデータサイエンティストとして、デジタルプロダクト(Webサイト・アプリ)における分析テーマ企画提案や分析結果を踏まえた施策提案の経験が必要です。

[データサイエンス]
・統計検定2級レベルの知識
・機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
・デジタルプロダクトのデータ分析経験
・アンケート調査設計と調査結果分析への興味関心

[ビジネス]
・論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
・ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保できる)
・ビジネスサイドと円滑なコミュニケーションを図りながら分析を進めることができる
・デジタルプロダクトにおいて、ビジネスサイドの課題感を適切に理解した上で、自発的に分析テーマを企画提案してきた実績がある
・デジタルプロダクトにおいて、分析結果から得られた示唆を踏まえて、ユーザー体験を向上させるための施策提案を行った実績がある
・チームメンバーに対して、分析アプローチのディレクションや分析結果のレビューを行い、分析の品質を担保することができる

[エンジニアリング]
・SQLを利用してデータを加工・集計した経験
　　‐100～200行のコードを読み書きできる
　　‐結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できる

・Python・Rなどによる集計やモデル構築・可視化の経験
　　‐numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験
　　‐scikit-learn,statsmodels などの機械学習ライブラリの利用経験
　　‐matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験

【歓迎条件】
下記に列挙する項目のいずれかを満たしている事。

[データ専門性]
・統計的因果推論の理解/実務経験
・自然言語処理の理解/実務経験
・アンケート調査設計の理解/実務経験
・ダッシュボード構築経験

[ビジネス力]
・データを活用し、プロダクトをグロースさせた経験

[エンジニアリング力]
・GCP/AWSの利用経験(特にBigQuery/Redshiftなどのビッグデータ基盤)
・Airflowなどのワークフロー開発経験