04B.データアナリスト/データエンジニア の求人一覧 - 株式会社Gaudiy

Gaudiyは、サンリオ・集英社といった世界的なエンタメIP企業とともに、グローバルなファンコミュニティサービス「Gaudiy Fanlink(https://service.gaudiy.com/)」を開発するスタートアップです。 Gaudiy Fanlink は、IPホルダーであるエンタメ企業と協業し、公式コミュニティならではのコンテンツ提供を通じて、ファン同士の繋がりやファン活動を強化する仕組みや機能を提供しています。ファンの熱量を最大化するため、投稿・コメント・ゲーム・ストアといった幅広い機能を合わせ持ったプロダクトになっています。 ▽ 参考記事：プロダクトの全体像/事業モデル https://cocoda.design/Torajiro/p/p4222824d6e4d ファンコミュニティのユーザー体験をより良いものにするためには、定性リサーチだけでなく、データドリブンなプロダクト改善が欠かせません。Gaudiy Fanlinkは多くの機能を持つプロダクトのため、ユーザーにとっては自由度が高い反面、利用目的を定めづらい課題があります。どのようなデータを取得し、活用することでユーザーに最適な価値提供ができるかを検討し、仕様設計などの上流工程から開発・運用までをお任せしたいと考えています。 具体的には、以下のような業務を想定しています。 ・ データ利活用を促進させるプロダクトの機能開発および運用 ・ データ分析基盤のアーキテクチャ設計・構築業務 ・ ログ基盤、A/Bテスト基盤の立ち上げ ・ ステークホルダーと連携した各種データ分析の推進 世界中に何十万、何百万人とファンがいるIPを扱うプロダクトのため、扱うデータ量としては何億、何十億のレコード数になることが想定されます。取得したデータについてはIP事業者向けの分析（再現性のある取り組みを実施していくため）、施策の効果検証、パーソナライズなどのプロダクト機能開発に活用していきます。 ■技術環境 【開発環境】 ・言語：TypeScript / Go ・フレームワーク：React / Next.js / Tailwind / GraphQL ・インフラ：Google Cloud / Vercel ・データベース： Google Spanner/ Firebase ・その他：PWA ■関わるコミュニティサービス例 ・バンダイナムコエンターテインメント、公式ガンプラコミュニティ「ビルダーズノート」 https://www.gn-app.com/ ・週刊少年ジャンプ「約束のネバーランド」公式コミュニティ https://yakuneba-community.com/ ・秋元康プロデュース、アイドル「22/7(ナナブンノニジュウニ)」の公式コミュニティ https://nana-comi.com/ ■参考情報 ・会社説明資料 https://speakerdeck.com/gaudiy/culture-deck ・Gaudiy Fandom Book（Entrance Book） https://www.notion.so/gaudiy3/Gaudiy-Fandom-Book-48b87c6ebddb4346978f44dd801c4565

【 募集背景 】 Gaudiyは、集英社・バンダイナムコエンターテインメントといった世界的なエンタメIP企業とともに、グローバルなファンコミュニティサービス「Gaudiy Fanlink(https://service.gaudiy.com/)」を開発するスタートアップです。 Gaudiy Fanlink は、IPホルダーであるエンタメ企業と協業し、公式コミュニティならではのコンテンツ提供を通じて、ファン同士の繋がりやファン活動を強化する仕組みや機能を提供しています。ファンの熱量を最大化するため、投稿・コメント・ゲーム・ストアといった幅広い機能を合わせ持ったプロダクトになっています。 ▽ 参考記事：プロダクトの全体像/事業モデル https://cocoda.design/Torajiro/p/p4222824d6e4d Gaudiyでは現在、プロダクトの成長に向けて「意思決定の質」を進化させるフェーズに突入しています。これまでの新機能開発中心の体制から、効果検証・最適化・マーケティング施策を通じた「グロース力の強化」、そしてプロダクトの「AI-Ready化」を目指しています。その戦略の中心となるのが、"データによって意思決定を支え、課題解決を推進できるデータサイエンティスト”です 。 データチームは立ち上がったばかりのフェーズのため、組織の基盤をこれから一緒に築いていくメンバーを募集します。 【 データチームの取り組み 】 - A/Bテスト・因果推論に基づいた効果検証によるファクトドリブンな意思決定組織の実現 - レコメンド・マッチングによるユーザー体験の最適化 - アロケーションやクリエイティブの最適化による高度な外部流入・マーケティング施策の実施 - 通知設計や運営業務の自動化など、プロダクトグロースへのAI活用 全社横断的にPdM・エンジニア・コミュニティマネージャー・マーケターといった他職能と「意思決定の質」の進化を実現しつつ、主体としてもレコメンド・ネットワーク分析・生成AI活用などユーザの体験を創造するための機械学習基盤の開発を推進しています。 ▽ 参考記事：ファンコミュニティのUGCを効率的に届けるためiALSベースの協調フィルタリング推薦システムを作った話 https://techblog.gaudiy.com/entry/2024/05/16/091641 【 業務内容 】 - 効果検証のための開発と実行 - レコメンドやマッチング等の機械学習基盤の開発・改善 - マーケティングや広告施策の分析、運用改善、最適化 - PdM・Bizとの連携による課題設定、分析、施策提案 【 このポジションの魅力 】 - まだ立ち上げ初期のチームで、基盤や運用設計から一緒につくっていくことができる - 「AI×グロース戦略」のど真ん中で、意思決定と施策をリードできる - 自分の得意領域をベースにしながら、足りないスキルもチームと共に育てていける - 専門性・実装力・ビジネス理解を横断する成長機会が豊富な環境 【 技術環境 】 - 言語 - [必須]Python - [歓迎]Go, Typescript - クラウド - GCP（Bigquery, GKE, Cloud Spanner, Cloud Composer） - その他 - Terraform - dbt - Steep, Redash, Looker Studio