ゲーム・エンタメの案件一覧

下記の機械学習プロジェクトのPM
・ECサイト内のレコメンド
・スマホゲーム内のユーザごと予測モデル
・ほか

【業務スコープ】
下記のプロジェクトマネジメント。
(a)ビジネス要件を定義し、機械学習案件に落とし込む
(b)PoCディレクション
(c)MLOps基盤チームへのモデルの接続
(d)効果測定の設計
(e)各種資料作成、MTG設定

・機械学習案件のPM　2件以上
・機械学習モデルのPoC経験　2件以上
・サーバーサイド or データエンジニアの経験 1年以上

・分析基盤の構築・改善
・社内のデータマネジメント業務
・技術調査

【業務スコープ】
(a) （推薦システム基盤開発）分析官や (ML/MLOps) エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せる環境の構築のサポートをお任せします
■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 下記の内容について特に、要件定義 / 技術調査 / 設計 をお任せいたします
※ 一部実装、運用をお任せする可能性がございます
　・共通分析基盤構築
　・機械学習ワークフロー

(b) （社内環境整備の技術的アプローチ）分析官や社内各チームと連携しながら、分析環境の改善と様々なデータ課題の解決に向けた取り組みをお任せいたします。
■ 社内に散らばるソースコードとデータの実態調査、解決方法の提案
　・PMと連携し、組織規模のスケールアップに伴う様々な課題の整理
■ 分析環境の整備
　・メタデータ管理、運用ルールの策定、利用状況の可視化

・SQLを用いたデータ抽出経験
・Infrastructure as CodeおよびCI/CDの経験
・Go、Java、Pythonなどを利用した開発経験
・GCPでの開発経験
・コンテナ技術（Docker）を用いた開発経験
・ETL/ELTのデータパイプライン設計/構築
・MLOpsまたはデータエンジニアの業務経験

音楽関連のマーケティング分析-基本的にはエンドからの要望にアドホック分析対応。
-分析が中心となるため、機械学習自体の知識はあった方が良いですが必須ではない
・かなり大きなデータを分析するため、田町で週に2-3日程度(音楽配信ログや人流データなど)
・一部データについては、リモートでの分析対応。

・データ前処理を自分で考えて実装することができる
・Pandas/Numpy等を利用した分析ができる（JupyterNotebook/Lab環境等）
・ある程度大きなデータを扱うことができる（数千万-数億レコードレベル

様々なIP（知的財産）を中心に事業展開を行う事業会社にて、
社内のECサイトやスマホゲーム、ニュースアプリへの機械学習モデルのPoC、デプロイ、運用
【業務スコープ】
機械学習モデルの開発およびシステム実装

・SQL
・Python
・機械学習エンジニアの経験2年以上
・スマホゲームを遊んだことがある

[ポジション]：分析基盤エンジニア

大手エンターテインメント企業様にて、 来年度発売ゲームタイトルの売り上げ予測プロジェクトにおける基盤構築をお願いする予定です。 データの調達、データ分析基盤の構築、データエンジニアリング業務を想定しております。

【業務イメージ】
・データの調達業務
・インサイトを意識したデータ分析基盤の構築
・上記構築に際するデータ加工
・ETL構築

・データエンジニアリング経験
・ETLの構築経験
・Bigqueryのご経験

[ポジション]：データアナリスト

スマホゲーム傾向分析のPJにデータサイエンティストとして携わっていただきます。

ゲームの売上向上のため、クライアント様が持っている膨大なデータとデータサイエンスの力を駆使し、 ゲーム売上のモデル構築を目指しています。

・SQL分析の経験1年以上(SQLを使ったデータマートの開発経験)
・Pythonでの開発経験1年以上
・Excel使用経験1年以上

[ポジション]：データ集計・分析補佐

グループに属する事業会社のデータを集約してあるDBにLookerを繋ぎこみ、 モニタリング環境を開発していただきます。

直接事業担当者に課題/要望をヒアリングし、事業貢献に繋がるLookerを開発していくプロジェクトにアサインさせていただきます。

・Looker全般機能の理解、開発ができる
・SQL：データマートの設計、ETL、データマート開発

[ポジション]：開発エンジニア ※機械学習エンジニア

- 「機械学習モデル(レコメンド)の開発およびシステム実装」
- ※以下、データはWebサービスのDWHのDBログ

(a)案件の要件定義をPMと行う(=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる)

(b)機械学習モデルのPoC
　(b-1)前処理、EDA(探索的データ解析)、Data Augmentation、ほか
　(b-2)モデルの構築（レコメンド、分類/回帰、クラスタリング、強化学習、最適化、ほか）
　(b-3)PoC結果のレポーティング

(c)モデルのWebアプリケーションへの実装
　(c-1)GCPを活用した機械学習パイプラインのアーキテクチャ作成、実装
　(c-2)webサービス側のエンジニアと機能開発の切り分けとコミュニケーション

– Web業界でサーバーサイドエンジニアの経験3年以上(エンジニアリーダー経験有り)
– 機械学習モデルのWebアプリケーションへの実装経験（クラウドリソースを活用）
– レコメンドモデルの開発案件の経験2件以上(Webサービス本番環境への実装含む)
– SQL,Python,クラウドリソースの経験

統計解析･機械学習の知見を活かし、
グループ企業の豊富なユーザ接点から得られる各種データを
どのように組み合わせれば顧客価値を最大化できるか、
ビジネス反映までのプロジェクトマネジメントを実施する、
横断データ戦略チームにジョインして頂きます。

■想定業務
・ゲームドメインにおけるアドホック分析全般
　- ロイヤルユーザ設計
　- KPI可視化用データマート作成
　- ステークホルダーへレポーティング
　- 要因調査のための深堀り分析
・レコメンドのtrain(&test)データ設計

・複雑な条件のSQL文が書ける
・ステークホルダーへ分析レポートできる
・カウンターパートに足りない情報をヒアリングできる
・分析要件を口頭ベースの情報から設計できる
・分析のスケジュールを自身で組める（自分から内部向けレポートしたいと言える）
・機械学習のtrain(&test)データセットを組んだことがある

・BIツール（Qlik View/Tableauなど)の使用経験
・ExcelやAccessを用いた集計/分析経験
・データ分析や、マーケティング領域についての知識・ご経験がある方
・課題に対して必要な解決策や分析手法を考えられる方