会社名

株式会社kubell

会社概要

【会社概要】
2004年に設立、クラウド型ビジネスチャットツール「Chatwork」を主力事業として展開しているベンチャー企業。 現在、導入社数は38.6万社を超え（2022年12月末日時点）、"社会インフラ"として認知・利用されるプロダクトに成長しており、2014年に東証マザーズに上場。
中長期的には、クラウドストレージなどの「情報」や、採用・人事評価などの「HR（ヒト）」、請求管理や決済といった「ファイナンス（カネ）」など、様々なサービスと連携し、あらゆるビジネスの起点となるプラットフォーム、「ビジネス版スーパーアプリ」を目指しており、新規事業開発や周辺サービスとの提携やM&Aなども積極的に行っています。
【特徴】
働きやすさ：フレックスタイム制やテレワーク制度など、様々な働き方が選択可能。マッサージルームやライブラリなど、従業員の健康やリフレッシュをサポートする設備や様々な福利厚生制度が充実しています。
風通しの良いフラットな社風：役職や年齢に関係なく、意見を言い合える環境があります。また、社員同士の交流を深めるためのイベントや活動も盛ん。
成長可能性：現在急成長している企業の為、様々なポジションで人材を積極採用中であり、キャリアの成長余地も多くあります。若手社員でも活躍できる環境が整っています。

ポジション

シニアデータサイエンティスト／機械学習エンジニア

仕事内容

採用背景
Chatworkの戦略実現に向けて、データの力によって施策数と成功確率を最大化することを組織ミッションに、データ分析/データサイエンスのアプローチで事業KPIのモニタリングや施策実行の意思決定を行い、事業を推進する役割を担って頂きます。

業務内容
kubellでは、「Chatwork」を中心に、BPaaS、新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。
シニアデータサイエンティスト／機械学習エンジニアは、これらのデータを活用し、予測モデルや分類モデルの構築、AI/LLMを用いた業務効率化、データマネタイズなどを通じて、事業に直接的なインパクトを与えます。
kubellにおけるデータサイエンス領域の第一人者として、技術選定から分析基盤の整備、組織文化の醸成まで幅広くリードしていただきます。

＜主な役割＞
機械学習や統計的手法を駆使し、プロダクトの改善や業務効率化、新規価値の創出をリードする役割です。
また、データサイエンス文化の啓蒙や、再現性のある分析プロセスの確立など、組織的なケイパビリティ向上にも貢献いただきます。

＜主な業務＞
機械学習モデル構築、予測分析、AI/LLM活用、データパイプライン構築、MLOps基盤の整備

＜具体的には＞
■ 学習データと機械学習モデルの設計・構築

・データサイエンスの手法を用いた予測モデルや分類モデルの構築・評価
・ユーザー属性推定モデル、有料転換予測モデルなどの開発
・機械学習モデルのビジネス装着と効果測定

■ AI/LLMを活用した業務効率化

・LLMを用いた業務自動化の検証と実装
・セールス活動の要約
・分析、業務プロセスの自動化支援・生成AIコーディングの活用推進

■ データマネタイズ・新規価値創出

・データセリング・データマネタイズの企画と実行
・データアセットの棚卸しと価値評価
・外部パートナーとの連携によるデータ活用の推進

■ データパイプラインの設計・実装（MLOps）

・機械学習モデルの学習・推論パイプラインの設計・実装
・Snowflakeを中心としたデータ処理プロセスの最適化
・継続的なモデルモニタリングと改善サイクルの構築

■ 組織づくりと文化醸成

・データサイエンス領域の立ち上げメンバーとして、標準プロセスの策定やナレッジマネジメントを主催
・社内勉強会の開催や情報発信を通じた、データ活用文化の醸成
・将来的なデータサイエンスチームの組成に向けた採用・育成基盤の整備

■ チーム協業とステークホルダー連携

・データアナリスト、データエンジニア、BizOpsとの連携
・ビジネス部門とのコミュニケーションを通じて、AI/MLソリューションの提案と導入支援
・クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進

【変更の範囲】
・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

今後のキャリアパス
■ テックリード・スペシャリストへの道
・データサイエンス領域のテックリード
・複数プロジェクトの技術リード、アーキテクチャ設計
・組織全体のデータ戦略策定への参画
・若手メンバーの育成とメンタリング

■ マネジメントへの道
・チーム構築、採用、組織運営
・事業部門との協業推進、ステークホルダーマネジメント

■ 事業リードへの道
・エンベッド配置による特定事業のデータ責任者
・事業KGI/KPI達成に対する直接的な責任
・事業戦略とデータ戦略の統合リード

■ クロスドメインへの拡張
・データサイエンス、データエンジニアリング、BizOpsなど複数領域のスキル拡張
・MLOps、DataOps、AnalyticsOpsなど新しい領域への挑戦
・データマネタイズ、データセリングなど新規事業の推進

求める経験・スキル

必要なスキル・経験
■1〜3の各項目において、それぞれ複数の経験・要件を満たす方

1. 業務経験 　
・データサイエンスまたは関連分野での実務経験（5年以上）
・チーム開発経験および他部門との協業経験
・機械学習モデルの構築・評価・運用のリード経験
・ビジネス課題に対する機械学習ソリューションの企画・実装経験

2. 技術スキル
・Pythonの実務経験（5年以上）
・データの前処理、探索的データ分析（EDA）、特徴量エンジニアリング
・機械学習モデルの構築・評価・運用の実務経験
・分類、回帰、クラスタリング、レコメンデーションなど多様な手法の実装経験
・モデルの評価、改善、A/Bテストによる効果検証
・本番環境へのモデルデプロイとモニタリング経験
・SQLの実務経験（3年以上）
・クラウドデータウェアハウスの実務経験
・AWS、GCP、TreasureData、Snowflakeなどでの本番運用経験
・Gitなどのバージョン管理ツールの実務経験

3. ソフトスキル
・優れたコミュニケーション能力とプレゼンテーションスキル

・自主的に問題を発見し、解決策を提案・実行するプロアクティブな姿勢
・複雑なデータセットとアルゴリズムを理解し、ビジネスに対する戦略的インパクトを説明する能力
・チームワークスキルとリーダーシップ
・プロジェクトマネジメントスキル

あると望ましいスキル・経験
■下記いずれかの経験をお持ちの方

・0→1フェーズでの技術選定や分析環境の立ち上げ経験
・データサイエンス領域における組織文化の醸成や、標準化プロセスの策定経験
・分析結果や開発したモデルの活用により、サービス改善や事業成果（KGI/KPI）へ具体的なインパクトを与えた経験
・分析プロジェクトのリード経験、またはチームメンバーのメンタリング経験
・pandas、numpy、scikit-learn、TensorFlow/PyTorchなどの高度な使用経験
・複雑なデータパイプラインの設計・実装経験
・統計分析の実務経験
・仮説検定、A/Bテスト、因果推論、ベイズ統計などの実践的な活用
・実験計画法の設計と実装
・複雑なクエリの作成（JOIN、サブクエリ、ウィンドウ関数など）
・大規模データの効率的な処理

・AWS、GCPをはじめとするクラウドプラットフォームを用いたビッグデータ処理に関する知識・経験
・dbtの使用経験
・データパイプラインの設計・実装経験（ETL/ELTプロセス）
・データ基盤と外部ツール（Salesforce, Marketo, Googleスプレッドシートなど）とのデータ連携経験
・ビジネスインサイトを引き出すためのデータビジュアライゼーションスキル
・非構造データ（テキスト・音声）分析に関する知識と実務経験
・AI / ML Opsに関する理解
・データセキュリティおよびガバナンスに関する知識と実務経験
・新規事業や業務支援サービスにおけるデータ活用経験、BtoB向けSaaSプロダクトに関する理解

求める人物像
・データ分析を通じて事業成長に貢献したい人
・ビジネスの場で起きている事象から問題を特定し、コミュニケーションを取りながら解決策の提案ができる方
・困難な事にも主体的に取り組める方