勤務地

東京都

職務内容

会社概要
1998年の創業以来インターネットを軸に事業を展開し、スマートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供しているサイバーエージェント。
メディア事業部は2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。
アバターサービス「アメーバピグ」、「タップル」「CROSS ME」をはじめとするマッチングアプリ、ビジネスパーソン向けWEBメディア「新R25」や新しい未来のテレビ「ABEMA」を開始するなど、インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。

2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。
WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。
現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。
これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています！

業務内容
メディア事業の横軸組織であるData Science Center (DSC)に所属しながら、WINTICKETのビジネス課題解決に向けてコミットします。主に、プロダクトマネージャーやマーケティングチームといったビジネスサイドのメンバーと密に連携しながら、データサイエンスを用いた効果検証、施策立案、機能設計など事業成長につながる意思決定を推進する役割を担っています。また、事業やプロジェクトの状況によって、施策実行、機能開発、研究開発、事業全体のデータ利活用環境といったデータに関わる幅広い領域を担当しています。
新規ユーザーの獲得や既存顧客の投票最大化といったプロダクトの主要チームの一員として、データサイエンスの領域を牽引し、事業成長を加速させる主力データサイエンティストの役割を担当していただきます。

具体的な業務例1. 新規ユーザー獲得の効率化と競技理解の促進
WINTICKETは、「競輪を若者の新たなエンタメへ」を掲げ、新規ユーザーの獲得による市場拡大と事業成長を目指しています。ユーザーの獲得効率や新規登録後の利用状況を分析・予測し、効果的な獲得戦略に貢献しています。また、登録意向のあるユーザーの登録率を高めるため、登録導線の状態把握、課題発見、施策立案、A/Bテストの設計・実施を担当し事業改善に取り組んでいます。

他にも、競輪未経験の新規ユーザーがより競輪を楽しむための取り組みとして、的中確率の高いレースを予測し、提示する機能をリリースしました。これによって、的中体験に加えて、競輪が持つチーム戦のような競技性の理解を促進され、継続利用につながりました。この予測結果は、「ABEMA」の競輪・オートレースチャンネルのオリジナル番組「WINTICKET ミッドナイト競輪」内でも活用されています。
https://abema.tv/now-on-air/keirin-auto

その後、予測対象の拡張と精度改善をデータチーム主導で実施し、AI予想のアップデート施策につながりました。
https://www.winticket.jp/keirin/column/n4ugtMn1hWayiVERBqWQnC

具体的な業務例2. チェックイン施策のレバー決定支援
2024年にチェックイン機能がリリースされました。チェックイン機能は、チェックインキャンペーン対象のレースが開催されている競輪場に来訪することで利用でき、投票に使えるポイントが付与される機能です。
https://www.winticket.jp/keirin/column/tHMhLp78wN3epXm7Rp6gUE

チェックイン機能による来場者目標の達成のためのポイント決定を支援するため、実施計画の検討やアンケート設計を通した来場予測を担当しています。また、効率的な機能運用を実現するため、来場促進によるユーザー行動の変化や位置情報を用いた不正チェックインの判定・抑制にも取り組んでいます。

具体的な業務例3.競輪選手の体力計算ロジックの構築

2024年にリリースされた「WINLIVE」は、WINTICKETが競輪初心者に向けて競技理解の促進のために企画・開発したこれまでにない新たな映像体験です。主導権を得るためにレース中の隊列がダイナミックに変化する点が競輪の魅力となっている一方で、初心者には状況がわかりづらくなっている課題感に対して、体力という観点に着目して競技理解の促進を目指しています。
https://www.winticket.jp/keirin/column/winlive

この映像の実現のためには、競輪選手の体力がレース中にどのように変化していくかを計算する必要がありました。このとき使うことができたデータは選手の位置情報のデータで、自転車競技に関する研究を調査し、選手同士の位置関係から個々の選手に働く空気抵抗を計算するロジックを中心とした体力計算ロジックを構築しました。
競輪以外へのスポーツへの展開を見据えた動きもあり、スポーツデータサイエンスの分野に継続的に取り組んでいます。

その他の業務について
キャンペーン施策やリテンション施策の効果検証と最適化
過去の不正利用ユーザーの行動パターンからリスク判定する機能の検討・開発
アンケートデータを用いたユーザー観点でのサービス改善
各種施策のA/Bテストの設計・実施
ダッシュボードやBIツール活用環境の改善検討
事業全体のデータ利活用成熟度向上のための取り組み
といった様々なプロジェクトがあり、データチームからの提案で始まるプロジェクトも増えつつあります。

現在利用している主な環境、言語・ライブラリ、ツール

プログラミング言語: Python, R, SQL
インフラ: Google Cloud Platform (BigQuery、Vertex AIなど), Docker
開発支援ツール: GitHub, GitHub Copilot, VSCode, Cursor, ChatGPT Enterprise
BIツール: Tableau

チームの文化や体制、働く環境について
Data Science Center (DSC)、はメディア事業のデータ活用を促進する横軸組織で、40名程度のデータ職種のメンバーが所属しています。多くのメンバーがそれぞれの担当事業を持ち、事業のグロースをデータで推し進める役割を担っています。本ポジションでは、DSCに所属し、WINTICKETを担当するメンバーを募集しています。

WINTICKETの開発チームは70名程度で、そのうちエンジニアは40名程度になります。事業のグロースを推し進めるために高い主体性を持ち、それぞれの意見を持ち寄りながら、時には自身の職域を超えて開発に取り組んでいます。DSCからWINTICKETを担当するデータチームのメンバーも、開発チームの一員としてWINTICKETのカルチャーのもとで業務に取り組んでいます。

データチームの構成や雰囲気
WINTICKETのデータチームは現在8名で、5名のデータサイエンティスト、2名の機械学習エンジニア、1名のデータエンジニアが所属していて、メンバーの半数が3年目までの比較的若いチーム構成になっています。前述したように、横軸組織に所属しながらも、各メンバーが事業のグロースを推し進める主体性を持ち、WINTICKETの事業目標達成のためにコミットしています。

また、データチーム内でのレビューやDSCで行われている分析事例の共有会を通して、品質を高めると同時に他サービスでの知見を自身の担当事業に活かすような動きにもつながっています。

【雇用形態】
※選考の中で最終的なスキル・経験を加味した後、正社員・契約社員どちらかでの採用となります。

企業名

株式会社サイバーエージェント

本社所在地

東京都渋谷区宇田川町40番1号Abema Towers

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険雇用保険厚生年金労災保険

休日休暇

完全週休2日制（土曜・日曜）,祝日,夏期休暇,年末年始休暇,年次有給休暇（初年度10日間）,慶弔休暇,産休・育休等

情報更新日

2026/04/29

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

リモートワーク

平均年齢

34歳

ポジションの魅力

競輪業界No.1サービスでのデータ活用:
WINTICKETは競輪インターネット投票で業界トップを走るサービスです。業界全体を牽引する立場として、高いインパクトのあるデータ活用施策に取り組めます。
多様なデータサイエンス領域への挑戦:
新規ユーザー獲得分析・A/Bテスト設計・機械学習モデル開発・スポーツデータサイエンスまで、幅広い領域を担当できます。単一業務に留まらず、事業課題に応じてデータサイエンスを横断的に活用できる環境です。
横軸組織「DSC」による知識共有文化:
40名規模のData Science Centerに所属しながら、複数事業の分析事例を共有する勉強会や相互レビューの仕組みが整っています。他サービスの知見を自身の担当事業に活かせる点が特徴です。
GCP・最先端ツール活用環境:
BigQueryやVertex AIをはじめとするGoogle Cloud Platform、GitHub Copilot、Cursor、ChatGPT Enterpriseなど、最新の開発支援ツールが整備されており、エンジニアとして常に最先端環境で業務に取り組めます。
プロダクト主要チームの中核メンバーとして活躍:
プロダクトマネージャーやマーケティングチームと密に連携し、事業成長の意思決定を直接推進する主力データサイエンティストとしてのポジションです。データチームからの提案で始まるプロジェクトも増えており、裁量の大きい仕事ができます。

必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・スキルが必要です。

Pythonを用いたデータ分析・機械学習モデルの開発経験
SQLを用いたデータ抽出・集計・分析の実務経験
A/Bテストの設計・実施・効果検証の経験
統計的仮説検定・回帰分析・予測モデル構築の実務経験
BigQueryやRedshiftなどのクラウドDWHを用いたデータ分析経験
ビジネスサイドのステークホルダーへのデータ分析結果の説明・提案経験

必須スキル（ソフト）

自律的な課題発見力:
与えられた業務だけでなく、事業課題を自ら発見しデータサイエンスの観点から改善提案を行う主体性が求められます。データチームからの提案で始まるプロジェクトが増えており、受け身ではなく能動的に動ける姿勢が重要です。
ビジネスコミュニケーション能力:
プロダクトマネージャーやマーケターなど非技術職のメンバーと密に連携し、分析結果をわかりやすく説明し意思決定を促す力が必要です。技術的な知見を事業目線で翻訳できるスキルが求められます。
スピード感と実行力:
競輪という時間軸の短いスポーツ・エンタメ事業において、素早く仮説を立てて分析・実装・検証するサイクルを回す実行力が重視されます。
領域横断的な対応力:
施策立案・機能設計・研究開発・データ基盤整備など多岐にわたる業務を担うため、自身の職域を超えて柔軟に取り組める適応力が必要です。
品質に対するこだわり:
チーム内のレビュー文化が根付いており、分析の精度・再現性・ロジックの妥当性に対して高い水準を維持しようとする姿勢が求められます。

歓迎スキル

機械学習エンジニアリングの経験:
Vertex AIやMLflowなどを用いたモデルのデプロイ・運用経験があると、機械学習エンジニアとの連携やAI予測機能の実装に大きく貢献できます。
スポーツ・エンタメ領域への興味・知見:
競輪・オートレースをはじめとするスポーツデータへの理解や関心があると、体力計算ロジック構築などの研究開発業務で強みを発揮できます。
BIツール・ダッシュボード構築経験:
Tableauや類似BIツールを用いてビジネスサイドが自律的に活用できるダッシュボードを設計・構築した経験があれば、データ利活用環境の改善に即戦力となります。
不正検知・リスク判定モデルの開発経験:
過去の不正ユーザーの行動パターン分析や異常検知モデルの実装経験があると、WINTICKETのリスク管理機能開発に貢献できます。

この求人で得られるスキル

スポーツデータサイエンスの実践知識:
自転車競技の空気抵抗計算や選手体力推定ロジックの構築など、スポーツドメインに特化した独自のデータサイエンス手法を実務で習得できます。競輪以外のスポーツ展開も視野にあり、希少性の高い専門領域の知見が得られます。
事業成長に直結するデータ活用の設計力:
新規ユーザー獲得最適化・キャンペーン効果検証・リテンション施策など、事業KPIに直結する多様なデータ活用施策の設計から実行まで一貫して経験できます。
GCP・MLOpsの実務スキル:
BigQuery・Vertex AIを中心としたGoogle Cloudの本番環境での運用経験が積めます。また、GitHub Copilot・Cursorなどの最新AI開発支援ツールの活用スキルも自然と習得できます。
クロスファンクショナルな推進力:
PM・マーケター・エンジニアなど多職種と連携してプロジェクトを推進する経験を通じ、データサイエンスの技術力に加えて事業推進の実務力が身につきます。
データ組織マネジメントの視点:
横軸組織DSCとWINTICKET開発チームの両方に関わることで、データ組織の横展開や事業全体のデータ利活用成熟度を高める取り組みを経験でき、将来のリード職・マネジメント職に活かせる視点が養われます。

キャリアマップ

現在
データサイエンスリード WINTICKETのデータチームをリードし、複数の施策を並行して推進する役割を担います。PM・マーケターとの連携窓口として、データドリブンな意思決定文化を根付かせる役割です。
DSCシニアデータサイエンティスト Data Science Center内で横軸の専門家として複数事業にまたがる分析・研究開発をリードします。新技術の導入や分析手法の標準化など、組織全体のデータ品質向上を担います。
テクノロジースペシャリスト（ML/AI） AI予測機能の高度化・スポーツデータサイエンス研究など、技術を極めるプロフェッショナルパスです。サイバーエージェントではエンジニア・データサイエンティスト向けに「JBキャリアプログラム」が整備されており、管理職を経ずに技術職として昇格・昇給していくことが可能です。
データサイエンスマネージャー複数のデータサイエンティスト・機械学習エンジニア・データエンジニアを束ねるマネジメントポジションです。事業責任者と並走しながらデータ戦略の立案・実行を推進します。
CDO / AI事業責任者データ・AI活用をコア競争力とするサービスの事業責任者、またはグループ全体のデータ戦略を担う役員クラスのポジションです。サイバーエージェントは若手に大きな裁量を与える文化があり、優秀な人材には早期に責任あるポジションが与えられます。

AI 口コミまとめ

口コミサイトの集計データでは総合評価は概ね良好で、「若手のうちから裁量を持って挑戦できる環境」「高い給与水準」「仲間意識の強い社風」が繰り返し高く評価されています。一方で、部署・時期によって残業が多くなる点や、成果主義のプレッシャーについての声も見受けられます。近年は働き方改革が進み、リモデイ制度の導入や残業削減の取り組みにより環境は改善傾向にあるとの声が多数あります。

【ポジティブな評価】
1. 若手への裁量と成長環境: 「新卒すぐでも裁量のある仕事が任される」「20代の成長環境が整っており、チャレンジングなプロジェクトに参加する機会が多い」という声が多く、他社と比較して成長スピードが早いと感じる社員が多数います。
2. 給与水準の高さ: 業界平均を大幅に上回る給与水準が評価されており、特に近年の初任給引き上げ以降は「給与水準がかなり改善された」との声が増えています。半期ごとの査定で成果が反映される点への納得感も高いです。
3. 福利厚生・社内制度の充実: 家賃補助（入社時から二駅ルール適用）、社内カフェ、女性向...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り554文字)

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※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。

【メディア事業部】データサイエンティスト/ WINTICKET

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