⁨KPI⁩関連の求人⁨21⁩選

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。 その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 以下のいずれかにまず参加して頂きます。専門性を高めて実績をあげたら、幾つかのプロジェクトでプロジェクトマネジメントの経験を積んでいただき、将来は部署のマネージャーとなっていただきます。 ◆フィンテック(Fintech)のプロジェクト GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます ◆アドテク(Adtech)のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います ◆アプリのプロジェクト フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます ◆その他のプロジェクト 暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します 【研究開発業務】 ・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します ・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います 【ポジションの魅力】 GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります 世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます 時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます フィンテック、アドテクといった担当する領域のビジネスを学び、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます 重要な３つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます 別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます 全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます 本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです 【利用技術】 ◆解析手法 機械学習： Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル） 統計分析： t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など） ◆開発技術/環境 プログラミング/フレームワーク Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark） クラウド/オンプレ（ミドルウェア） Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど） AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepF

職務内容【募集背景】“ヒト”起点のデジタル変革をSTANDARDにするというMissionを元に、大手から中小企業まで、幅広くお客様のDX推進活動を支援しています。会社・組織のDX推進を妨げるハードルは種々ありますが、昨今ではローコード／ノーコードツールなど、デジタル技術を活用した現場起点の業務改善に取り組みやすい環境に変化しています。会社・事業部が掲げるDX戦略に沿いつつも、現場の”これをラクにしたい！”、”今後のためにもこれを学んでみたい！”という想いにも寄り添った、現場起点でのDX変革を支援するコンサルタントマネージャーを募集いたします。 【仕事内容】 クライアントが掲げるDX戦略の理解と、それに沿った現場改善業務の検討・立案 ローコード／ノーコードツール等を活用した現場変革の内製化支援（Power Platform）（ツールのレクチャー／構築だけではなく、あくまでその手段をどう課題解決に活かすか？を検討し、クライアントの内製化を推進する立場として） 案件のプロジェクトマネジメント（進捗管理・タスク整理・関係者調整などを含む） 現場変革前後のKPI測定、およびクライアント経営層への改善効果の報告 等 【この業務を通じて得られるもの】（=入社するメリットの訴求） 今後活況となることが予想される、”デジタルツールを活用したDX市民開発”領域で、クライアント組織を”中（内）から変革していく”ことの実務経験・コンサルティング経験値の習得 手段先行ではなく、目的から逆引きで業務設計していく、純然たるコンサルティングスキルの習得 DXやデジタルツールはあくまで”手段”であり、何のために、どうなるために、その手段を有効活用すべきか？　🟰　”目的”から逆引きで業務設計・クライアント内製化支援を推進していただきます 弊社にはTop−Tier /総合コンサルティングファーム出身者が多く在籍しており、コンサルタントに必要となる仮説思考・論理思考力・イシュードリブン等のスキルを習得いただく環境が揃っています

グループ研究開発本部は、GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクトにおいて、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 以下のいずれかにまず参加して頂きます。その後さらに専門性を高めて頂くか、もしくは他のプロジェクトに参加して、実績に応じて希望のキャリアを積んで頂きます。 ◆アドテク(Adtech)のプロジェクト インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います ◆アプリのプロジェクト フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます ◆その他のプロジェクト 暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します 【研究開発業務】 ・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します ・さらに四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行います 【利用技術】 ◆解析手法 機械学習： Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル） 統計分析： t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など） ◆開発技術/環境 プログラミング/フレームワーク ・Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit ・PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark） クラウド/オンプレ（ミドルウェア） ・Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど） ・AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど） ・MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS ・ConoHa（GPUサーバー） 大規模言語モデル（LLM）関連 OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace ◆開発ツール Atlassian（Jira、Confluence）、Trello VS Code、PyCharm、Jupyter GitHub（Copilot） Tableau、Looker Studio、metabase ChatGPT、Gemini、Claude ◆開発手法 アジャイル開発（scrumベース） 【ポジションの魅力】 GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります 世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます 時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます 担当するプロジェクトのビジネス領域や、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます 重要な３つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます 別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一