経験者募集！これまで培った経験・スキルを存分に発揮してください！
アピールポイント！
【求人の特徴】
学歴不問・即日スタート・経験者優遇・駅から徒歩5分以内・10時以降出社OK・フレックスタイム制・週休2日制・土日祝日休み・交通費支給・社会保険完備・育児支援制度・研修あり
募集要項
| 職種 | 機械学習プロダクトマネージャー／機械学習を活用したプロダクトや機能の企画・推進 |
|---|---|
| 仕事内容 | 【雇入れ直後】 【仕事概要】 当社のデータチームで、機械学習を活用したプロダクトや機能の企画・推進を担当します。機械学習モデルを効果的に活用し、ユーザー体験やビジネス価値を最大化するためのプロダクト戦略を立案し、実現していく役割です。 【具体的な業務】 ・機械学習を活用した新サービスや既存サービスの改善案の企画・立案 ・機械学習プロジェクトの要件定義、ロードマップ作成、優先順位付け ・データサイエンティストやエンジニアとの協働によるML活用の開発推進 ・ユーザーニーズとビジネス目標に基づいたML機能の設計と実装 ・ML製品のパフォーマンス分析、KPI設定、改善策の提案 ・製品のA／Bテスト設計、実施、結果分析 など 【技術スタック】 ・言語・フレームワーク - バックエンド：Go、Ruby、Ruby on Rails、Python - フロントエンド：TypeScript、JavaScript、Nuxt.js、Vue.js、Next.js、React ・データ分析：Google Cloud（BigQuery、Dataform）、Redash、Tableau ・インフラ：AWS（ECS／ECR on Fargate、S3、Route53、Aurora／RDS）、Google Cloud（GKE、BigQuery、Vertex AI）、Kubernetes、Docker、Terraform、Terraform Cloud ・データベース：PostgreSQL、Redis ・開発ツール：GitHub、GitHub Copilot、OpenAI、Storybook、Figma ・監視：Sentry、Datadog、Grafana、Prometheus ・CI／CD：CircleCI、Github Actions ・スキーマ定義：gRPC、OpenAPI ・コミュニケーション：Slack、Notion 【このポジションにおける組織の現状】 現在、当社のデータチームはデータサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニアで構成されています。 今回の採用は、チームの拡大とプロダクト企画機能の強化を目的としています。 【このポジションの魅力】 ・最先端の機械学習技術を実際のビジネス課題に適用する機会 ・数十万のユーザーに影響を与えるプロダクト開発に携わる ・データサイエンスと製品開発の両方のスキルを活かせる ・急成長中の組織で、特定の職種に閉じないキャリアアップの機会が豊富 【勤務地備考】 週2日以上の出社必須（月曜固定） ※ただしリーダークラス以上は原則出社（経営陣や他事業部との連携が増えるため） 【変更の範囲】 なし |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 給与 | 年収 6,500,000円 〜 12,000,000円 |
| 給与詳細（年収例）・手当 | 【年収】6,500,000円~12,000,000円 ※. 時間外労働の有無にかかわらず、45時間分の時間外手当として136,000円~を支給 月給制 ※45h／月のみなし残業を含む ※みなし超過分別途支給 【賃金備考】 理論年収： 6,500,000~ ・基本給／月： 384,000~ ・固定残業代／月： 136,000~ 査定・給与改定：年2回 |
| 研修・試用期間 | 3ヶ月 正式雇用と同条件 |
| 待遇・福利厚生 | 【福利厚生】 ・育児支援制度 ・研修あり 【勤務場所における受動喫煙防止のための取組】 屋内原則禁煙 【交通費など】 交通費支給（上限3万円） 【諸手当】 ・残業手当 ・出張手当 |
| 勤務地 | 東京都渋谷区桜丘町20-1 渋谷インフォスタワー16階 |
| 通勤アクセス | 各線 渋谷駅から徒歩5分 |
| 勤務時間 | フレックスタイム制 【コアタイム】11:00~16:00 |
| 休日・休暇 | ・休日：土、日、祝日、年末年始 ・年次有給休暇：入社6ヶ月経過後から10日 20日付与 ・特別休暇：夏季休暇、慶弔休暇、育児・介護休暇、子の看護休暇、その他特別休暇など 【年間休日日数】 125日 |
| 応募条件 | 【必須スキル・経験】 ・機械学習やデータサイエンスに関する知識と経験 ・プロダクトマネジメントの経験 ・データ分析およびモデル評価のスキル ・ステークホルダーとのコミュニケーション能力 【歓迎条件】 ・機械学習または関連分野での学士号または修士号 ・MLOpsの経験や知識 ・クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azureなど）の使用経験 ・プログラミング言語（Python、R、Scala等）の実務経験 ・ビジネスインテリジェンスツールの使用経験（Tableau、Redashなど） 【求める人物像】 ・データドリブンな意思決定ができる方 ・技術と事業の両方を理解し、橋渡しができる方 ・新しい技術やアイデアに対して好奇心旺盛な方 ・チームワークを重視し、多様な背景を持つ人々と協働できる方 ・複雑な問題を分析し、創造的な解決策を提案できる方 |
| 受動喫煙対策 | 【屋内の受動喫煙対策】あり 【対策】禁煙 【特記事項】無 |