Bilingual Data Scientist / MLE

説明

このポジションについて

仕事内容

シニアデータサイエンティストとして、高度な分析、機械学習、統計モデリングを駆使し、複雑でデータドリブンなビジネス課題を解決します。このポジションでは、データから得られるインサイトを実行可能な戦略に落とし込む高い専門性に加え、部門横断チームと円滑に協働するためのコミュニケーションスキルが求められます。分析領域に加えて、IT／テック業界や最先端テクノロジー領域で豊富な経験を持つ方を歓迎します。

 

具体的な仕事内容

• 広告メッセージ配信の最適化：パーソナライズされた広告配信コンテンツとタイミングを最適化してパフォーマンスを最大化する機械学習（ML）モデルの開発・運用、顧客生涯価値（CLV）の予測、マルチチャネルでの顧客モデリング、顧客セグメンテーション、配信結果からのインサイト抽出
• パーソナライズとレコメンデーション：ルールベース、機械学習、ディープラーニングなどのさまざまな手法を用いたレコメンドエンジンの設計・実装によるユーザーエンゲージメントとブランドへの信頼向上
• 高度な顧客セグメンテーション：顧客一人ひとりに最適化されたブランド強化戦略につなげる、クラスタリング手法を用いた顧客行動分析の主導
• データエンジニアリングと探索的データ分析（EDA）：大規模かつ複雑なデータセット（構造化データおよび非構造化データ）のクレンジング、前処理、検証。さらに、探索的データ分析（EDA）によるデータ内のパターン特定、データ品質の確保、分析の初期戦略の策定
• KPI設計とステークホルダーへの提案：非専門チームにも理解しやすい、論理的でありながら意欲的なビジネスKPIの定義・提案。社内の各部門（営業やカスタマーサクセスなど）およびクライアントのマーケティングマネージャーとの協働
• 継続的改善ループの構築：多面的な検証とエラー分析を通じたモデル精度の課題の体系的な特定・精査、目標KPIの達成に向けたモデル構造と特徴量エンジニアリングの継続的な改善・反復
• 協働開発プロセスとプライバシーへの配慮：GitHubを使用した本番レベルのコードリポジトリ管理、R&D段階からのバージョン管理とドキュメント作成の徹底。さらに、データプライバシー保護とAI倫理に沿った開発の徹底
• 最先端テクノロジーの研究・活用：ディープラーニング、自然言語処理（NLP）、LLM、生成AIなどの最先端テクノロジーの研究・実装による、ブランド価値向上を目指したビジネス戦略の推進と課題解決

 

配属チーム

Data/AIチームに配属

 

このポジションで期待されること

• 推薦エンジンや広告配信最適化などの中核アルゴリズムについて、データ探索からモデル実装、運用、保守まで、MLライフサイクル全体をリードする役割
• ビジネスKPIに直接結びつく形でモデルの精度と価値を継続的に高め、売上と事業成長にデータドリブンなインパクトをもたらす成果
• ビジネス側および経営層のステークホルダーと協働し、ビジネス課題をデータドリブンなアプローチに落とし込み、KPI設計から施策提案まで主導する役割
• 技術面・非技術面の両方でジュニアメンバーをメンタリングし、開発基準とドキュメント文化を確立することで、チーム全体のパフォーマンスを最大化する役割

 

このポジションで得られるもの

• 大規模かつ独自のデータセットを活用したビジネスに直結する価値創出
  • Micoのファーストパーティデータとクライアントのゼロパーティデータを組み合わせた、独自で他に類を見ないデータセットの構築・活用。この豊かなデータ環境を活用した高精度モデルの構築と、ビジネス課題の解決や収益に直接影響を与える、ダイナミックな開発経験
• 高度なアルゴリズムの本番運用とMLOps実践
  • 推薦エンジンや広告配信最適化などの中核アルゴリズムにおいて、開発だけでなく、特徴量パイプラインの構築、再学習、モニタリングを含むエンドツーエンドのMLOps環境の構築まで担い、モデルの精度と価値を持続的に高める実践的な専門性
• データを通じて事業成長を推進する高度な意思決定と戦略策定の経験
  • モデル開発にとどまらず、ビジネスおよび経営層のステークホルダーとともにビジネスKPIを確立し、データドリブンな事業成長を推進する（データ戦略の策定）ことによる達成感
• グローバル規模でのテクニカルリーダーシップと組織開発の実績
  • 英語中心のグローバルチームで技術的なイニシアチブを担いながら、ジュニアメンバーの育成とエンジニアリング基準の確立をリードし、グローバルに通用するテックリーダーとしての実績

 

キャリアパス

• テックリード／データサイエンス／MLチームのマネージャーへのステップアップ
  • 技術的リーダーシップとメンタリング経験を活かし、データサイエンス部門やMLエンジニアリングチームを導くリーダーまたはマネージャー職へのステップアップ
• MLアーキテクト／プリンシパルデータサイエンティストに向けた専門性の深化
  • 大規模データ処理、高度なMLOps、最先端AI領域を極め、全社的なデータプラットフォームとモデルアーキテクチャの方向性を決定するトップレベルの技術スペシャリスト
• データプロダクトマネージャー（PdM）またはAIコンサルタントへの領域拡大
  • ビジネス課題の定義、KPI設計、ステークホルダーへの提案における実績を活かし、データプロダクト戦略の策定や事業成長そのものを推進する役割への領域拡大
• グローバルAI・データプロジェクトの統括
  • 英語での技術的な議論能力と大規模機械学習における確かな実績を活かし、グローバル人材として、グローバル市場または国境を越えたAIプロジェクトをリードするキャリアパス

 

Micoについて

ブランドと消費者の対話を通じて、Lifetime Trustを実現し、豊かな生活環境を創造することを目指しています。
中長期的なビジョンとしてアジアで最も信頼されるブランドサービスを提供することを掲げ、グローバル展開を見据えて事業を推進しています。
この目標を実現するために、取り組むべき課題と乗り越えるべき障壁が数多くあります。

ここには、これまでの経験を最大限に活かせる環境があります。
Micoの最大の魅力は、一人ひとりに裁量があり、主役として活躍できることです。

 

 ミッション

人間らしいテクノロジーでLifetime Trustを築き、すべてのブランドに力を与える
すべてのブランドに心を奪う瞬間を創出する。

上記のミッションのもと、MicoはAIを活用した人間らしいテクノロジーによって、ブランドと顧客の間に持続的な信頼関係（Lifetime Trust）を築く企業です。多様なAI機能を通じて、ブランドの競争力と事業成長を支援しています。

 

ビジョン

アジアNo.1のブランドエンパワーメント企業

この世界の一つひとつのブランドが持つ計り知れない可能性を信じ、その輝きを最大化することで社会に貢献します。「すべての既存クライアント企業の事業成長に貢献し、支援することで、すべてのブランドに力を与える」――それが私たちの存在意義です。

さらに、私たちが目指しているのは、従来のマーケティングにありがちな一時的な出会いを単に生み出すことではありません。心をつなぐコミュニケーションの先に、「企業と消費者に『持続的な信頼』をもたらし、ブランド価値を高める（Lifetime Trustを築く）」ことを目指しています。これこそが、ブランドの真の価値を引き出し、永続的なつながりへと高める道だと考えています。

このビジョンを実現するために、私たちは「ユーザー中心のUI/UXによってブランドの競争力を高めるテクノロジー（人間らしいテクノロジー）を実現する」未来を創造します。冷たい機械的なロジックではなく、温かくユーザーを深く中心に据えたUI/UXによって、ブランドと顧客の間に心を動かす瞬間を紡ぎます。

 

プロダクト

Mico Engage AI

Mico Engage AIは、日本最大のプラットフォームと統合されたコミュニケーションプラットフォームです。ウェブサイトでの顧客リテンション、データを活用したパーソナライズメッセージ配信、1対1の顧客対応、システム連携を通じて、企業のマーケティング課題を包括的に解決し、成果を最大化します。顧客獲得からファン化までの一気通貫の支援が大きな強みです。

 

Mico Voice AI

Mico Voice AIは、人間らしいAI音声による自動発信を通じて、顧客とのコミュニケーションの品質と効率を大幅に向上させるサービスです。単純な自動化にとどまらず、企業の生産性向上と顧客エンゲージメント向上を両立しながら、顧客との「心を奪う瞬間」を創出できる点が最大の魅力です。

 

Biz Clo

BizCloは、「LINE」を企業にとって真のビジネス資産へと変える独自のソリューションです。既存のビジネスチャットでは不可能だった「無料の」LINE 1対1チャットと「チャット引き継ぎの課題の解決」を実現します。深く組織的な顧客関係を構築し、事業成長と顧客ロイヤルティの最大化を同時に実現します。

 

Micomii

Micomiiは、店舗運営者向けのLINE会員証サービスです。スマートフォンから簡単に導入でき、来店回数に応じた会員ランク設定、スタンプラリー、特典付与を実現します。LINE上で顧客データを管理・分析することで、飲食店検索サイトに頼らず、顧客獲得と再来店を支援します。

今後も新しいプロダクトを生み出し続けます。

 

Mico AIの強み

圧倒的なデータ量と高い品質

Micoは、広告クリック、ページビュー、ユーザー行動履歴など、膨大で精度の高いデータを蓄積しています。
AIにこのデータを学習させることで、ユーザーの興味や行動を正確に予測し、「誰に、どのコンテンツを、どのタイミングで配信するか」を高い精度で判断できます。
MicoのAIは、データの品質と量の両面で競合他社を一歩リードしています。

 

自社データ開発によるスピードと柔軟性

Micoでは、AIの基盤となるデータセットを社内で開発・管理しています。
一般的に外部データに依存すると準備や更新に時間がかかりますが、Micoの自社体制によって、より迅速で柔軟なAI改善が可能になります。
自社でデータを構築するため、新機能の開発と改善の反復速度が圧倒的に速い点が特徴です。

 

世界トップクラスのデータサイエンスチーム

日本だけでなく、インド、フィリピン、台湾など、世界各地で活躍する優秀なエンジニアが多数在籍しています。彼らはユーザー行動データを分析し、AIをさらに賢くしています。世界各地の専門家がチームとして協働し、日々AIの精度を高めています。

 

Micoで働く魅力

成長市場 × 成長企業"

• 世界規模が30兆円に近づき、2025年までに一部の国でEC市場を上回ると予測されるC-commerce市場
• マーケティングSaaS領域で4年間に1100%の事業成長を達成
• 累計63億円の資金調達を実施（Series B：35億円）
• LINEマーケティングで日本No.1を達成

 

徹底した顧客中心主義"

• すべてのビジネスの可能性を広げ、ブランドと消費者がより豊かに暮らせる未来を創造することが私たちのミッション
• 「Wow the Customer」をバリューとして掲げ、あらゆることを顧客の視点から捉え、表面的なニーズを超えて本質的な課題に向き合い、期待を上回る圧倒的な成果を届ける姿勢
• 顧客に届ける価値に妥協せず、「Invest in Passion」のマインドセットで、情熱と粘り強さをもって実行し、成果にこだわる姿勢

 

多様なプロフェッショナルが集うグローバル組織"

• 「Beyond Borders」のバリューのもと、言語、職種、文化の壁を越え、強みを掛け合わせてチームとして大きな成果を生み出す組織
• 海外拠点3か所を展開し、現在は20国籍のメンバーが在籍するグローバル組織
• 一人ひとりが高い専門性とプロ意識を持ち、異なる背景と強みを尊重しながら協働する環境

 

挑戦・変化を楽しみ成長できる環境"

• 「Invest in Passion」のバリューのもと、情熱を持って挑戦する人を歓迎し、全力を尽くした後の失敗を次の挑戦の糧にする文化
• 「Be the Change」を大切にし、変化を待つのではなく、主体的に未来を見据えて次の一歩を踏み出すことを奨励する姿勢
• 仮説を立てて小さく試し、学びを次の試みに活かすことで、個人と組織が継続的に進化する環境
• 成長意欲と行動力の高いメンバーに囲まれ、刺激的な環境で日々成長できること

 

 

必須スキル

データサイエンス領域での4年以上の実務経験に加え、以下の領域における深い専門性：

• 機械学習と統計に関する専門知識および実務経験
  • 表形式データと時系列データに関する機械学習・統計の基礎理論（予測、分類、回帰、クラスタリング）。NumPy、Scikit-learn、PyTorchなどの主要ライブラリを用いてビジネス課題を解決した実務経験
• プログラミングとコード品質
  • PythonとSQLのスキル。コード品質、可読性、保守性に配慮したコーディング能力
• 分析・検証手法
  • クロスバリデーションなどの手法を用いた反復的な仮説検証プロセスとオフライン評価（モデル精度の検証）のスキル。A/Bテストと基本的な統計分析手法に関する実践的な知識
• エンドツーエンドのMLライフサイクルのリード
  • データ探索、特徴量エンジニアリング、KPI定義、モデルの学習・検証、システム実装、性能評価、本番MLシステムの運用・保守まで、ML開発ライフサイクル全体に携わった経験
• 開発環境とチーム協働
  • Linux環境、VS Code、バージョン管理（Git/GitHub）、コンテナ化（Dockerなど）、CI/CD（GitHub Actionsなど）を活用するスキル。エンジニアリングチームと協働してMLモデルを本番環境に統合した実績
• 言語スキル
  • 日本語：ビジネスレベル以上（単なる日常会話にとどまらず、ビジネス会話、文章作成、読解を含む円滑なコミュニケーションが可能）
  • 英語：技術的な会話に抵抗がなく、今後キャッチアップしていく意欲（会話、文章作成、読解）

 

歓迎スキル

• データ・分析ツール
  • SQLデータベース（MySQL、PostgreSQLなど）、データウェアハウス、OLAP（Snowflake、Redshiftなど）に関する実践的な知識
• クラウドプラットフォーム
  • 主要なクラウド環境（AWS、Azure、GCP）での実務経験（主にAWS）
• レコメンダーシステム構築に関する深い専門性
  • Collaborative Filtering、Content-Based Filtering、Matrix Factorization、NCF（Neural Collaborative Filtering）、Two-Towerモデルなどを用いたモデル構築の実践的な知識・経験
• 高度なMLエンジニアリング
  • オンラインサービング、モデルデプロイ、プロダクションMLワークフロー（特徴量パイプラインのセットアップ、モニタリング、モデルの再学習・改善ループ）、MLOpsに関する経験と知識
  • マイクロサービスアーキテクチャの設計・開発経験（FastAPI、Flaskなど）
  • オープンソースのディープラーニングモデルをファインチューニングする能力（埋め込み、系列モデル、マルチタスク学習などにおける最適化・追加学習）
  • 高QPS（1秒あたりのクエリ数）・低レイテンシの機械学習APIの開発・運用経験
• データエンジニアリングとオーケストレーション
  • ワークフロー／DAG管理ツール（Apache Airflow、AWS Step Functionsなど）を用いたスケーラブルなデータパイプラインの構築・運用の実務経験
  • ストリーミング・メッセージング技術（AWS Kinesis、Apache Kafkaなど）を用いた開発・運用経験
  • 分散学習環境および大規模データ処理フレームワーク（Apache Hadoop、Apache Spark、MPIなど）に関する実務経験
• ドメイン専門知識とビジネス理解・インサイト
  • ランキング、検索、広告配信、パーソナライゼーションシステムなどの関連領域におけるプロジェクト経験
  • 事業目標とドメイン知識への深い理解に基づき、データ分析や改善施策を提案する能力
  • ユーザー行動分析、事業成長指標、ビジネス視点での最適化に関する理解
• コミュニティ活動と研究実績
  • 応用機械学習への強い意欲と、OSS（オープンソース）への貢献、研究論文の発表、Kaggleコンペティションでの実績などの活動実績

 

求める人物像

• 社内外のステークホルダーと円滑に合意形成し、部門横断で協働できる方
• 複雑なデータ分析結果を非技術メンバーにもわかりやすいストーリーに変換できる方
• ビジネス課題をデータドリブンなアプローチに落とし込み、粘り強く問題解決に取り組める方
• プロフェッショナルなタイムマネジメントスキルを持ち、自律的に仕事を推進できる方
• チームの成果を実現するため、技術面・非技術面の両方でジュニアメンバーのメンタリングに意欲のある方
• 最先端のAI・データ技術を学び、実装する意欲が高い方