
シニアスタッフ・データサイエンティスト、マーケットプレイス
Wonderのマーケットプレイスにおけるデータサイエンスと機械学習の方針を策定し、因果推論、実験、本番システム、部門横断の技術業務を牽引します。 拡張性の高い本番機械学習と厳密な効果測定を通じて、事業成果の向上を目指します。
仕事内容
- データ、実験、機械学習を顧客、マーケットプレイス、事業の成果につなげる原則と実践方法を定める。
- データサイエンティストを指導し、キャリア形成と技術力の向上を支援する。
- 相互に関連するマーケットプレイスのシステムと、そのフィードバックループを調査する。
- 事業への影響を測定するため、因果推論と実験のフレームワークを構築する。
- エンジニアリングチームと連携し、共通データレイヤー、特徴量パイプライン、モデリング API、実験基盤、本番機械学習サービスを整備する。
- ノイズの大きい環境で事業指標の変化を評価する実験を設計し、実施する。
- 因果推論、実験、リスクを考慮したモデリング、拡張性のある本番機械学習を組み合わせたデータサイエンスを推進し、事業成果につなげる。
- マーケットプレイスの効率、顧客体験、到着予定時刻(ETA)の精度、フルフィルメントの信頼性、価格設定、供給計画、需要予測、オペレーションにおいて、大きな成果につながる機会を見つける。
- 手法のプロトタイプを作成して検証し、アーキテクチャを設計するとともに、モデルや知見を実務に適用して事業指標を改善する。
応募要件
- 統計学、経済学、応用数学、コンピューターサイエンス、データサイエンス、機械学習、または関連する定量分野の修士号を持ち、業界経験が8年以上、または博士号を持ち、業界経験が6年以上あること。
- 複雑な事業課題にデータサイエンスと機械学習を適用し、成果を上げた実績があること。
- 因果推論、実験、統計モデリングに関する深い知識があること。手法には A/B テスト、差分の差分法、回帰不連続デザイン、操作変数法、合成コントロール、アップリフトモデリング、因果インパクト分析などが含まれる。
- Python を使ったデータ分析と可視化に習熟し、オブジェクト指向設計を用いて拡張性があり本番環境で使えるコードを書けること。
- データサイエンス、機械学習、または因果推論システムを本番環境に導入した経験があること。
- SQL または同様のツールを使い、本番規模のデータセットを直接クエリできること。
- 科学者、アナリスト、またはエンジニアを指導し、技術面の方針を示した経験があること。
- データサイエンス、機械学習、測定、または実験フレームワークの設計をエンドツーエンドで主導した経験があれば尚可。
- 複雑なシステムの因果測定戦略を設計した経験があれば尚可。
- 因果推論、計量経済学、ベイズモデリング、実験計画、または観察データに基づく測定の知識や経験があれば尚可。
- 実践的な実験フレームワークの経験があれば尚可。
- 本番機械学習システムの構築またはその方向づけに携わった経験があれば尚可。
- 分野をまたいで周囲に影響を与えた経験があれば尚可。
- 戦略や技術ロードマップを策定した経験があれば尚可。
- E-Verify による就労資格確認の要件を満たすこと。
福利厚生
- 株式報酬。
- 401(k) プラン。
- 医療、歯科、眼科プランから選択可能。
- 短期および長期障害補償は会社負担。
- 有給休暇。免除対象従業員には柔軟な休暇制度あり。
- 非免除対象従業員には有給休暇あり。
- 適用法に従った有給病気休暇。
- 有給育児休暇。
- 食事の割引。
- Wonder グループ各ブランド限定の特典。



