【株式会社AbemaTV】データサイエンティスト

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• 統計学・機械学習の実務経験
• PythonまたはRを用いたデータ分析・モデル構築経験
• SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
• KPI設計・ABテスト設計・効果検証の経験
• BIツール（Tableau、Looker等）またはダッシュボード設計の経験
• AWSなどのクラウドサービスを活用したデータ基盤の利用経験

• ビジネス課題の構造化力:
  膨大なデータの中からビジネス上のボトルネックを特定し、KPIに落とし込んで仮説を立案できる、論理的思考力と課題発見能力が求められます。
• データに基づく意思決定・提言力:
  ABテストや分析結果をもとに、施策の良し悪しを判定し、具体的な改善策を導出・提言できるコミュニケーション能力が必要です。
• クロスファンクショナルな協調力:
  編成・広告・プロダクトなど多様な職種のメンバーと連携してプロジェクトを推進するため、異職種との円滑なコミュニケーション・協働姿勢が求められます。
• 自律的な学習・探究心:
  動画配信・広告技術・推薦システムなど急速に進化する領域に対応するため、自ら最新技術や知見を習得し続ける意欲と自律的な行動力が重要です。
• 数理・工学的な問題解決力:
  チャンネル表編成の最適化など、現実の業務フローを数理モデルとして定式化し、アルゴリズムで解決する工学的アプローチへの理解と実践力が求められます。

• 推薦システム・パーソナライゼーション開発経験:
  ターゲティング広告やコンテンツ推薦など、ユーザーごとに最適化されたエクスペリエンスを提供するアルゴリズム開発の経験は特に歓迎されます。
• 数理最適化の知識・実装経験:
  オペレーションズ・リサーチや組合せ最適化など、編成業務のような制約条件を持つ最適化問題を解いた経験があると即戦力として活躍できます。
• 大規模ログデータ・ストリーミングデータの処理経験:
  Spark・BigQuery・Redshift等の分散処理基盤を用いた大規模データの処理・分析経験は、ABEMAのスケールに対応するうえで歓迎されます。
• 動画・メディア・広告業界でのデータ活用経験:
  コンテンツ視聴行動分析や広告効果計測など、エンターテインメント・メディア領域でのデータ活用経験がある方は事業理解の面で有利です。

• 大規模プロダクトにおけるデータドリブン意思決定スキル:
  数千万ユーザーを抱えるサービスのKPI分解・ABテスト設計・ダッシュボード構築を通じて、実際のビジネスインパクトを伴うデータ活用の実践知が習得できます。
• アルゴリズム開発・数理最適化の実践力:
  編成最適化やターゲティング広告開発など、現実の業務課題に対してアルゴリズムを設計・実装する経験を積むことで、データサイエンティストとしての技術的専門性を深めることができます。
• 広告テクノロジー・プログラマティック広告への理解:
  ターゲティング広告商品の開発を通じて、DSP・SSP・オーディエンスデータ活用など最先端の広告技術の実務知識を習得できます。
• 事業横断的なステークホルダーマネジメント経験:
  ビジネス部門・エンジニア・プロダクトマネージャーなど多様な関係者と連携しながら成果を出す経験を通じ、組織横断的なプロジェクト推進スキルが身につきます。