【 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

- Pythonを用いたデータ分析・モデル構築・実装経験 - 統計および機械学習の広範な理解と経験 - ビジネス／プロダクト課題を自ら分析・提案まで導いた経験 - データサイエンス領域の論文調査と再現実装ができる ※自身の強みを生かしながら、既存メンバーと協力しながら進めていきますので、 未経験のものがあった場合でも、お気軽にご応募・ご相談ください。

- A/Bテストや因果推論の手法による効果検証の実務経験 - レコメンド・マッチングの開発・運用経験 - MMMや広告配信など、マーケティング領域の実務経験 - 情報推薦・AI・計量経済学などの関連分野における専門知識と実績 - 高トラフィックな環境における開発経験

- GaudiyのMission・Value・Credoに共感いただける方 https://note.gaudiy.com/n/n3a9d9f59191d - データ領域の専門性を活かしたプロダクトのグロースを実現したい方 - 実装力と分析力の両方を武器に、自走できる方 - PdMやBizと協働し、意思決定とその後の実行まで並走できる方 - チーム立ち上げや仕組みづくりにワクワクしながら関われる方 - データ領域を新たな強みとして成長したい方