 職種Position |
AI・ML・データ系・システム開発 (制御・組み込み)
AI / ML / Data Scientist / System development (Control&Embedding) |
 会社概要Company profile |
【会社概要】
1000万人を超える会員を擁するソーシャルショッピングサイトは、CtoCx海外ファッションという独自性の高いビジネスモデルによって、国内最大級の海外ファッションECサイトへと成長してきました。
そのグローバル展開を担うグローバルショッピングサイトは2016年7月にローンチしました。従来は、世界から日本という一方向の商品の流れのみでしたが、世界のどこからでも商品を購入できるC to Cの越境ECマーケットプレイスとなりました。
日本の10倍以上の巨大な世界ファッションEC市場(US市場規模のみでも 11.2兆円)に対して、ユーザー基盤や購買情報をもとに、実績のあるパーソナルショッパーが売り手となり、“特別な購買体験“新しい価値を世界中のユーザーへ提供しています。
現在、配送国88カ国、総取扱高は前年同四半期比で350%超と北米を中心に順調に拡大しており、弊社成長戦略の重要な柱となっております。
ミッションである「世界を変える、新しい流れを。」の実現に向け、日本発のグローバルメガサービスにすべく、私たちと一緒に挑戦してみませんか?
[Company Profile]
The social shopping site, which has more than 10 million members, has grown into one of the largest overseas fashion e-commerce sites in Japan through its highly unique business model of CtoCx overseas fashion.
The global shopping site responsible for its global expansion was launched in July 2016. In the past, there was only a one-way flow of products from the world to Japan, but now it is a C to C cross-border EC marketplace where anyone can purchase products from anywhere in the world.
Based on the user base and purchasing information, a proven personal shopper will be the seller for the huge global fashion EC market (11.2 trillion yen even in the US market size alone), which is more than 10 times larger than Japan. “Providing new value to users around the world.
Currently, the total transaction volume in 88 delivery countries is over 350% compared to the same quarter of the previous year, which is steadily expanding mainly in North America, which is an important pillar of thier growth strategy. |
 仕事内容Job description |
【お仕事の内容】
サービス価値の最大化をデータサイエンスを用いて実現していただきます。
プロダクトの運用を通じて得られるデータを用い、機械学習モデル・アルゴリズム開発からサービスへの落とし込み(機械学習システム開発)までをご経験・希望により、一貫しておこなっていただけるポジションです。
【具体的なプロジェクト】
・類似画像検索
・出品商品IDの名寄せ・正規化
・レコメンデーションアルゴリズム開発
・検索結果並び順パーソナライズ
・不正検知アルゴリズム開発
・生成AIを用いたコンテンツ生成や対話型UXの提供
[Job description]
You will use data science to maximize the value of their services.
This is a position where you can use the data obtained through product operation to develop machine learning models and algorithms, and incorporate them into services (machine learning system development), depending on your experience and desire.
[Specific project]
・Similar image search
・Identification and normalization of exhibited product IDs
・Recommendation algorithm development
・Personalize the order of search results
・Fraud detection algorithm development
・Providing content generation and interactive UX using generation AI |
 応募資格Requirement |
【必須要件】
・Pythonで分析、予測モデル作成ができるプログラミング経験
・回帰・分類・クラスタリングといった機械学習に関する知識や強い関心
・相関関係・因果関係の理解や、各種検定等、基礎的な統計分析の知識
・機械学習や統計分析の手法を用いた分析結果を分かりやすく伝えられる能力
・サービス、システムを理解した上で、仮説の構築、施策の提案・推進をできる能力
・必要な日本語力:N2(ビジネスレベル)
【歓迎要件】
・機械学習を用いて実際にサービス改善やグロースさせたご経験
・マーケティングチームや他のエンジニアと一緒に問題解決をしてみたいという思い
・精度と時間的コスト等のバランスを考慮し、課題に適した分析方法を選択できること
・Kaggle等のデータ分析コンペの参加経験
・数理最適化アルゴリズムの知識や実装経験
・必要に応じて御自身で書籍・論文等から知識を吸収する学習意欲
・SQLを使ってデータ抽出されたご経験
【環境】
言語: Python 3.X SQL, Shell Script
DB: BigQuery
BI: Looker, Redash
コード管理: GitLab
コミュニケーション: slack, zoom, esa, redmine
機械学習基盤: Kubeflow PIpelines, Vertex AI
#必要ならば、御自身で分析環境を選んでいただきます。
[Requirements]
・Programming experience to analyze and create predictive models using Python
・Knowledge and strong interest in machine learning such as regression, classification, and clustering
・Knowledge of basic statistical analysis such as understanding of correlation/causation and various tests
・Ability to clearly communicate analysis results using machine learning and statistical analysis methods
・Ability to construct hypotheses and propose and promote measures based on an understanding of services and systems
・Required Japanese ability: N2 (business level)
[Preferred requirements]
・Experience in actually improving and growing services using machine learning
・Desire to solve problems together with the marketing team and other engineers
・Be able to select an analysis method suitable for the problem, considering the balance between accuracy and time cost, etc.
・Experience participating in data analysis competitions such as Kaggle
・Knowledge and implementation experience of mathematical optimization algorithms
・A desire to learn by absorbing knowledge from books, papers, etc. on your own as necessary
・Experience extracting data using SQL
[Environment]
Language: Python 3.X SQL, Shell Script
DB: BigQuery
BI: Looker, Redash
Code management: GitLab
Communication: slack, zoom, esa, redmine
Machine learning platform: Kubeflow PIpelines, Vertex AI
#If necessary, please select your own analysis environment. |
 日本語力Japanese level |
ビジネス
Business |
 雇用形態Employment type |
正社員
Full-time |
 勤務エリアLocation |
東京都
Tokyo |
 勤務時間Working hours |
9:30～18:30※フレックスタイム(コアタイム: 10:30～15:30)
9: 30-18: 30 *Flexible time system available (core |
 想定年収Salary |
600～1200万円
¥6M~¥12M |
 条件・待遇Condition |
試用期間 :3ヵ月間
想定年収 :600～1200万円
勤務地 :東京(リモートOK)
勤務時間 :9:30～18:30※フレックスタイム制あり(コアタイム: 10:30～15:30)
休日 :完全週休2日(土・日)、祝祭日
休暇 :夏季休暇、年末年始休暇、その他の休暇有
残業時間 :平均月 20時間
福利厚生 :社会保険完備、通勤手当(会社規定に沿う)、その他福利厚生有
Employment Type: Permanent
Trial period: 3 months
Estimated annual income: ￥6M to \12M
Work location: Tokyo (full remote OK)
Working hours: 9: 30-18: 30 *Flexible time system available (core time: 10:30-15:30)
Holidays: 2 days a week (Saturdays and Sundays), national holidays
Vacation: Summer vacation, year-end and New Year holidays, and other vacations available
Overtime: Average month 20 hours
Benefits: Complete social insurance, commuting allowance (according to company regulations), and other benefits |
 選考についてProcess |
募集人数:1
応募に必要な書類:履歴書、職務経歴書
オンライン面接:可
面接の言語:日本語
面接回数(流れ):3回+適正検査
海外在住の方の応募:不可
*候補者の状況によって変更あり
Number of applicants: 1
Documents required for application: resume, resume of work
Online interview: Available
Interview language: Japanese
Number of interviews (flow): 2 times + proper inspection
Application for overseas residents: Unavailable
* May change depending on the situation of the candidate |
