【メディア事業部】データ活用組織マネージャー / メディア統括本部 Data Science Center

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• 機械学習・データサイエンスの実務経験
• データ分析・統計解析の実務経験
• エンジニア組織のマネジメント経験
• データドリブンな意思決定の推進経験
• BIツールやSQLを用いたデータ活用経験
• 経営層・事業責任者への提案・折衝経験

• 主体的な課題発見力:
  事業の課題を自ら発見し、データを活用して解決策を立案・実行できる主体性が求められます。指示を待つのではなく、能動的にビジネス課題に向き合う姿勢が重要です。
• 経営層・事業責任者への巻き込み力:
  経営層や事業責任者と対等にコミュニケーションを取り、データ活用の必要性を説明・説得しながら組織全体を動かしていけるコミュニケーション能力が必要です。
• データサイエンスのビジネス活用思考:
  「データサイエンスをビジネスにどう活かすか」を常に考え、技術だけでなく事業インパクトを優先した判断ができることが求められます。
• 組織戦略の立案・実行力:
  機械学習やデータサイエンスを扱うエンジニア組織の戦略を立案し、実行まで責任を持って推進できるマネジメント能力が求められます。
• 横断的なチームワーク・調整力:
  複数の事業部・メディアサービスを横断して支援するため、様々なステークホルダーと連携し、合意形成を図りながら施策を推進できる調整力が必要です。

• 推薦・レコメンドアルゴリズムの設計・実装経験:
  ABEMAやAmebaマンガなど自社メディアでは推薦システムの活用が進んでおり、レコメンドアルゴリズムの設計・開発経験は即戦力として高く評価されます。
• A/Bテスト・因果推論の実務経験:
  サービスの施策効果検証においてA/Bテストや因果推論の手法を活用した経験があると、入社後すぐに価値を発揮できます。
• 大規模データ基盤・MLOpsの構築・運用経験:
  Apache Hadoop、Kubernetes等を用いた大規模データ処理基盤やMLOpsの開発・運用経験は、技術基盤の強化に直結するため歓迎されます。
• サブスクリプションサービスのデータ分析経験:
  ABEMA等のサブスクリプションサービスにおける価格戦略分析やユーザー行動分析の経験は、メディア事業部のビジネス課題に直結します。
• データサイエンティスト向け研修・育成経験:
  DSOps研修のような、データサイエンスのノウハウを組織にスケールさせるための人材育成・研修設計の経験があると組織マネジメントに直接活かせます。

• 横断組織でのデータ活用マネジメントスキル:
  複数の大規模メディアサービスを横断してデータ活用を推進する中で、多様なステークホルダーを巻き込んだ組織マネジメントの実践的スキルを習得できます。
• 経営直結のデータドリブン意思決定スキル:
  経営層・事業責任者と直接連携しながらデータを用いた意思決定を推進することで、ビジネスインパクトを重視したデータ活用の高度なスキルを磨けます。
• 大規模メディアデータの分析・ML実装スキル:
  ABEMAやAmebaなど国内有数のメディアサービスが生み出す大規模データを用いた分析・機械学習モデルの開発・運用を通じて、実践的な技術力を習得できます。
• データサイエンス組織の戦略立案・構築スキル:
  機械学習・データサイエンスを扱うエンジニア組織の戦略立案から実行まで担うことで、テック組織を設計・成長させる能力を身につけることができます。
• AI Lab等との産学連携・最先端技術活用スキル:
  AI Labや学術機関との連携を通じて、強化学習・自然言語処理・因果推論など最先端のAI/データサイエンス技術をビジネスに応用する実践的な知見を得られます。