株式会社スタンバイの【正社員】データサイエンティストの求人

「スタンバイ」のデータサイエンティストとして、データを活用したプロダクト開発/事業支援をお任せします。 弊社ミッションである「UPDATE WORKSTYLES」実現に向けた課題特定から、データを活用した課題解決まで、幅広く業務を担当いただきます。

＜業務一例＞

• 求人票検索結果のランキング改善
• 求人票のレコメンデーション
• 広告のクリック率・コンバージョン率の予測
• オンラインテストの結果分析

＜得られる経験＞

• 仮説立案から実装・検証まで一気通貫で携わる事が出来ます。
• 数千万の求人票の解析などのビッグデータを活用できます。
• 広告のクリック率予測（回帰問題）、検索クエリのクラスタリング（分類問題）、検索結果のランキング、求人票に付与される画像の解析など幅広いデータサイエンス分野に携わる事が出来ます。

開発環境

サーバーサイド：Go,Scala, Play Framework, ZIO, Flink, Akka
フロントエンド：TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Jest, Cypress, Storybook
クラウドサービス：AWS（ECS, EKS, Fargate, Kinesis Data Stream, Lambda, EMR, RDS, Aurora, S3, CloudFront, ElastiCache）
仮想化基盤：Docker, Kubernetes
検索：Elasticsearch, Solr
分析基盤：fluentd, AWS(Glue, Athena, CDK), Airflow, BigQuery, Google Data Studio, Redash
プロビジョニング：Terraform, Ansible
監視：DataDog, Kibana
ミドルウェア：nginx, MySQL, ClickHouse
その他使用言語：Python, Go, Rust
開発ツール：Github, Slack, Intellij IDEA, Jenkins, JIRA, SlackBot

成長支援制度

• プロダクト開発力向上支援制度（技術力向上に対する半期6万円の費用補助）
  　- 資格取得
  　- セミナー・トレーニング受講、勉強会参加費用（交通費含む）
  　- ソフトウェア・SaaS・クラウドのライセンス費用等
• 国内外トップカンファレンス参加支援
  　- SIGIR
  　- RecSys等
• 書籍購入制度

開発体制

“Product Driven” を掲げ、プロダクトロードマップの実行に責任を持って開発に取り組んでいます。
検索エンジンの開発は、クローリング、インデクシング、検索など構成要素が多岐に渡るため、スタンバイでは各テーマ毎にエンジニア・企画担当・デザイナーの混合グループを構成し、役割・責任・権限を明確化することで、それぞれのグループが自らミッションや目標を定義し、メンバーが一丸となって目標に向かって取り組む体制で開発を進めています。

各グループは以下の役割を持つメンバーが協働し、運営を行います。

• Manager：グループ運営に責任を持つ
• Product Owner：各テーマの実現に責任を持つ
• Tech Lead：各テーマにおける開発手法や技術要素に対する責任を持つ

開発プロセスは各グループで最適な手法を追求することを推奨しています。現在は多くのチームがScrumを取り入れ開発を行っています。

行動規範

またプロダクト開発における個人とチームの行動の規範として、「START」の5つの行動の頭文字から構成した行動指針を掲げ開発に取り組んでいます。
Scientific（科学的）
数字をビジネス、プロダクトの共通言語として、すべての事象や方針決定においてできる限り数字の裏付けをもとに実施され、評価され議論が行われる
Technological（技術的）
あらゆる課題解決において技術的解決を最優先に考え、実施、または、技術的課題解決の未来のためのソリューションを提供する
Ambitious（野心的）
グロースハック環境が整備され、常に野心的な戦略や目標に向かって挑戦し続ける
Relevant（自分ごと化）
ビジネス、技術の専門家としてプロダクトの成長を考え、ユーザにとってより最適なソリューションを提案し続ける
Transactive memory（知恵最大化）
個々の専門性をリスペクトし、協力し合い、議論し、より最適な結果を導き出す

私たちはこの行動指針に則り、当社のミッション「UPDATE WORKSTYLES」をプロダクトによって実現します。

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• 事業・ビジネスを理解して業務を遂行できる方
• システムへの組み込みも含めて課題解決できる方

• 機械学習・自然言語処理に関する専門知識
• Python等を使用した分析・モデル作成・可視化の実務経験

• コンピュータサイエンス、工学、数学、物理の修士号および博士号
• 国際会議などの論文投稿経験
• 機械学習、自然言語処理を用いた機能やサービスの開発、運用経験
• Elasticsearch、Solr等の検索ミドルウェアを活用したサービスの開発、運用経験
• AWS, GCP, Azure などのクラウドプラットフォーム上での開発、運用経験
• JVM系言語(Scala、Java、Kotlin)での開発経験
• テキストマイニングなどの経験
• テキストデータの前処理およびクレンジングの経験
• 言語モデル（例：BERT、GPT）の訓練とチューニングの経験
• テキスト分類、情報抽出、感情分析などのNLPタスクの実装の経験
• NLPモデルの評価とパフォーマンスの向上作業の経験