【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

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勤務地

東京都

職種

プロジェクトマネージャー(PM), データサイエンティスト

技術試験なし

求人情報

仕事内容

【業務内容】 当社の様々なメディアサービスでデータ活用推進を支援している横断組織に所属しながら、各事業部のデータ分析を行い必要な技術的な支援を行います。意思決定においてはデータを用いた判断に努め、主体的に課題発見と解決を行います。 本ポジションでは、例えば以下のような課題に取り組みます。 ・経営層や事業責任者と深く連携し、データを用いた意思決定ができるよう、現場から支援する ・機械学習やデータサイエンス業務を効率的に行えるような施策を立案し、実施する ・機械学習やデータサイエンスを扱うメンバーを中心としたエンジニア組織の戦略を立案し、実行する

必須条件

・機械学習またはデータサイエンスの実務経験が5年以上であること ・ステークホルダーを仕切る優れたコミュニケーション能力 ・機械学習、推薦、検索、自然言語処理、コンピュータビジョン、効果検証のうち、1つ以上の分野に携わった経験
求める人物像
・課題に対して自分ごと化し、オーナーシップを発揮して解決に努める ・事業領域における強い関心 ・お互いに理解し尊重した上で助け合える

歓迎要件

・Webアプリケーションに関する基礎知識、開発経験 ・AWS/GCPなどパブリッククラウドに関する知識・経験 ・プロジェクトマネージメント経験

想定年収

〜(給与形態:年俸制)
想定年収補足
応相談 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により優遇します。 ※半期ごとの目標管理制度を導入しており、評価に応じて年俸を見直します。 ※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。

おすすめポイント

★会社のビジョン 「21世紀を代表する会社を創る」をモットーに、インターネットを核とした成長産業での積極的な事業展開を進めています。グローバルなインターネットサービスの開発に取り組み、世界に通用する企業を目指しています。 ★Ameba事業部の再強化 Ameba事業部は収益の核となっており、これまでのゲーム中心の戦略から、ネイティブアプリや動画配信へと幅広く展開を進めています。アドテクの強化も進め、広告配信の効果を高めています。 ★技術者のための最高の環境 研究開発の支援として年間10万円の補助金と勉強時間を提供し、技術者に最適な環境を整備しています。自社開発を推進し、サンフランシスコ支社を通じた国際的な連携を図っています。デスクは広く、最高の設備で技術力向上をサポートしています。

ポジション

職種
・プロジェクトマネージャー(PM) ・データサイエンティスト

雇用形態

正社員

勤務形態

定時時間制
勤務形態補足
職種によっては裁量労働制適用
就業時間
10:00〜19:00

予定勤務地

東京都渋谷区宇田川町40-1

福利厚生

保険
健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険
健康・医療
受動喫煙防止措置

受動喫煙防止措置

あり(喫煙室設置)

制度

財産形成
退職金制度、社員持株会制度

休日・休暇

年間休日日数
124日
土日祝休み、有給休暇、リフレッシュ休暇、年末年始休暇、夏季休暇、慶弔休暇
育児・介護
育児休暇、産前産後休暇

諸手当

住宅手当

その他

その他補足
・グッジョブ制度(開発環境・生産性改善支援制度) ・ビタミンバー・リラクゼーションルーム・マッサージルーム ・社内勉強会、ゼミ制度 ・海外カンファレンス派遣制度 ・社内親睦会費補助制度

選考情報

選考内容

選考情報
書類選考,面接
選考情報補足
書類選考→1次面接(現場責任者)+適性検査→2次面接(現場統括責任者)→処遇面談 ※適性検査:ストレス耐性やポジション適性を確認する30分程のWeb検査です。特にご準備いただくことはございませんのでご安心くださいませ。 ※適性に応じて別ポジションの打診を行うことがございます。 ※面接回数は変動する可能性があります。 ◆採用選考におけるハラスメントの防止について 当社グループの選考におけるハラスメント防止の方針と相談窓口についての詳細は以下をご確認ください。 https://www.cyberagent.co.jp/careers/recruit-support/

サイバーエージェントグループの企業情報

企業について

・メディア事業・インターネット広告事業・ゲーム事業・投資育成事業

会社情報

企業名
サイバーエージェントグループ
企業理念
21世紀を代表する会社を創る
設立年月日
1998年03月
本社所在地
〒150-0042 東京都渋谷区宇田川町40番1号Abema Towers
資本金
21億4748万3647円
売上高
478億6000万円
上場
プライム
上場企業
社宅・家賃補助制度
持ち株会制度
従業員1000名以上
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サイバーエージェントグループの募集中の求人

Border

サイバーエージェントグループ

【アニメTech Studio】MLエンジニア

■必須条件

・機械学習、画像処理についての専門知識と実務経験 ・Pythonを使用したデータの分析変換、モデルの実装の能力と実務経験 ・PyTorchやTensorFlowなどの機械学習フレームワークの実務経験 ・LLMに関する専門知識 CVに関する国内外での論文投稿、発表、登壇実績 AI関連のCV以外の分野の専門知識、特にNLP領域の経験 物体検出、セグメンテーション、深度推定など、特定タスクの高度な専門知識・経験 画像処理や幾何学処理に関連するアルゴリズムの最適化の経験 GPUに最適化されたプログラミングの開発経験

AI・機械学習エンジニア

サイバーエージェントグループ

【メディア事業部】(SRE)【サイバーエージェント】メディアサービスの信頼性向上に取り組みたいSRE募集

■必須条件

・Linux/Unixを用いたWebアプリケーションの運用経験 ・GCP、AWS等のクラウドを利用した開発もしくは設計・運用経験 ・GoやPython、Javaなどを利用したソフトウェアの開発もしくは設計・運用経験 ・データベース(RDBMSやNoSQL)に関する基礎知識 ・TerraformやAnsibleなどのインフラ構成管理ツールの利用・運用経験 ・DatadogやNewRelic、Prometheusなどを利用した監視の設定・運用経験 ・SREに関する基礎知識

インフラエンジニア, SREエンジニア

サイバーエージェントグループ

ソフトウェアエンジニア / 仮想サーバ基盤の開発〜運用

■必須条件

下記のいずれかに該当する方 ・Linux環境における開発および運用経験 ・2年以上のPython若しくはGoによる開発経験 ・Ansible、Terraform、Packer、Helm、Git、CI/CD、Prometheusの利用経験

インフラエンジニア, クラウドエンジニア

こんな募集もおすすめ

Border

株式会社日本総合研究所(日本総研)

【データサイエンティスト】SMBCグループの多様なデータで機械学習モデルを企画〜本番実装/少人数組織の成長期/三井住友FG/Python・Databricks

■必須条件

●経験 ●Python等を活用したデータ分析業務に関する経験(3年以上歓迎) 基本情報処理技術者あるいは相応のベンダー系資格必須 ●入社時は未保有も可だが、入社後可及的速やかに取得必須(上位資格での代替可能)

600万円〜1,200万円

データサイエンティスト

株式会社日本総合研究所(日本総研)

【カード・決済のインフラ構築】PiTaPa・カード基盤を企画から構築/三井住友カードと一体で次世代基盤を構築/三井住友FG/東京・大阪/年収550〜1,000万円

■必須条件

●インフラの設計、構築、導入の経験 【資格】 基本情報処理技術者あるいは相応のベンダー系資格必須 ●入社時は未保有も可だが、入社後可及的速やかに取得必須(上位資格での代替可能)

600万円〜1,200万円

ネットワークエンジニア, インフラエンジニア, プロジェクトマネージャー(PM)

株式会社日本総合研究所(日本総研)

【カード・PiTaPaアプリ開発】三井住友カードの入会審査・デビット・交通系ICを要件定義から担当/Java・AWS/数十億円規模PJ/東京・大阪/在宅週3日

■必須条件

●オープン系又はWeb系システム開発経験をお持ちの方 基本情報処理技術者あるいは相応のベンダー系資格必須 ●入社時は未保有も可だが、入社後可及的速やかに取得必須(上位資格での代替可能)

600万円〜1,200万円

サーバーサイドエンジニア, プロジェクトマネージャー(PM)

IT菩薩モロー

この求人を監修した人

毛呂 淳一朗 「IT菩薩モロー」

YouTubeでITエンジニアの転職やキャリアに関する情報を発信するキャリア系インフルエンサー。YouTubeチャンネル登録者数は3.4万人(2025年4月時点)。

エンジニア採用担当としての経験も豊富で、企業が求める人材や視点も熟知。その経験を活かし、現在はITエンジニア特化のキャリア支援企業「キッカケエージェント」を立ち上げ、月間120人のITエンジニアと面談を行う。エンジニアのキャリア志向と企業課題の解決を両立する最適な人材紹介を提供。

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※1:2025/01/01~2025/12/31までの入社者465人中、半年以内に退職した人が7人。
※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。

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