Shintouこんにちは。採用担当、ふだんは新規事業やAIや投資活動のしごとをしています。ディレクター職を経て、開始後3年で15億円の売上に成長した看護師人材紹介「ナースではたらこ」事業化など、40件以上のサービス企画に参加。新規事業と事業提案制度の責任者、アニメの舞台めぐり「聖地巡礼マップ(https://seichimap.jp/)」、人工知能ニュースの「AINOW(http://ainow.ai/)」、スタートアップニュースの「StartUpTimes(http://startuptimes.jp/)」等の変わり種メディアチームの責任者。スタートアップ支援では投資担当を兼ね「AI.Accelarator」アクセラ責任者、「ASAC」青山スタートアップアクセラメンター、「OIH」大阪イノベーションハブメンターなど。JollyGood社外取締役。TBSラジオ「好奇心家族」ニュース解説者。とっ散らかっているものの特命係長的ライフを満喫中。オフィシャルにはこんな感じですが、15部門を渡り歩いてますのでどんなお話でもできます。興味がありそうなものはこちらでご覧いただけます。やってることはこちらから。観点から分析し、意思決定に新しい示唆を提供する。最近は主に営業行動のモデリングとサイトデータの解析を担当。Kuboバイトルの会社でデータサイエンティストとして働いています。storyこんにちは。採用担当、ふだんは新規事業やAIや投資活動のしごとをしています。ディレクター職を経て、開始後3年で15億円の売上に成長した看護師人材紹介「ナースではたらこ」事業化など、40件以上のサービス企画に参加。将来はCDOを目指したいな、と思ってる方がマッチしそうです。company"になりました...。仕事は、AI・RPAに置き換わるらしい。私の会社はバイトルの会社から、人+AI・RPAの機械労働力提供を行う『労働力の総合商社』として日本の労働問題を解決しはじめています。大きな流れが、社内データ活用やDXをそのまま事業化すること。データ活用やDXも新規事業チームがやってます。データ活用や社内DXをやる新規事業チーム、珍しいですね。そんなんでRPA・AI領域ではここ数年知名度も上がってきています。AINOWや2冊の書籍を通じてごらんになった方も多いでしょう。2020」を受賞しました。将来はCDOを目指したいな、と思ってる方がマッチしそうです。company"になりました...。仕事は、AI・RPAに置き換わるらしい。私の会社はバイトルの会社から、人+AI・RPAの機械労働力提供を行う『労働力の総合商社』として日本の労働問題を解決しはじめています。大きな流れが、社内データ活用やDXをそのまま事業化すること。データ活用やDXも新規事業チームがやってます。データ活用や社内DXをやる新規事業チーム、珍しいですね。そんなんでRPA・AI領域ではここ数年知名度も上がってきています。AINOWや2冊の書籍を通じてごらんになった方も多いでしょう。2020」を受賞しました。doほとんどはリモートで仕事をしていますが、たまには出社することも。さまざまなバックグラウンドのメンバーとディスカッションしながら仕事をしています。Lab」がどんなチームかというと、こんな感じ。会社なのかここは?驚くほど自由。最近はほとんどの人がリモートで勤務していて、たまに六本木の綺麗なオフィスで作業も。在宅勤務で「気軽に雑談!」discordやSpatialChatを導入したり。各自のアイデアでチームを作ってください。チームはPM、ディレクター、UI/UXデザイナー、データサイエンティスト、データエンジニアなどなど。バックグラウンドは工学系から経済・政治・デザインまで、経歴はさまざま。実際に開発を行っているメンバーを一部紹介します。さまざまなデータを使って、誰にでもわかりやすいプロダクトをデザイン(設計)するプロジェクトが複数動いています。ディップはバイトルなどを運営する一部上場企業。ここでのデータプロジェクトには3つの魅力があります。魅力の1つめは、日本最大級の4つデータ。・100万社を超える企業への営業行動データ。・100万社を超える企業への求人応募データ。・1000万人超のユーザーの行動データ。・バイトルなどのTVCMや広告の出稿データ。魅力の2つめは、やりたいことがしやすいチーム。研究チーム、事業部からは独立。全社チーム、データはすべて統括。新規事業チーム、分析もプロダクト化もする。新卒でもどんどん活躍していける環境です。魅力の3つめは、やりたいことができるフェーズ。立ち上げフェーズで、チームデザインの自由度高い。リソースは、インターン、投資先など調達範囲広く。リモート、副業、完全OK、楽しく、効率よく働こう。私たちは企画を自分たちで決めて、分析して、プロトタイピング、小規模にリリース、改善。上流とか下流とか言わず、早く考えて、早くリリースして、早く改善。何なら新規事業にしたっていいですよ。今動いているプロジェクトの一部はこんな感じです。仕事の流れは、こんな感じです。KPI分解やセグメント分析を使って、仮説立案からやっていきましょう。1週間-2週間くらいでやることが多いです。仮説を作ったら、検証開始。実際にデータを抽出して、実現可能かを調査します。データを可視化をしてデータを把握。必要であれば統計的な分析、予測、プロトタイプのAPIの作成や機械学習モデルの実装も行います。データサイエンティスト以外の人にもわかるように、結果をまとめてチームで検討します。検証が終わったら、実際にプロダクトを作成します。必要に応じて開発チームと協力し、早くリリースして、早く改善していきます。スモールスタートで、どんどんこのサイクルを回していきます。新規事業の企画、設計、開発をして、世の中に出してしまいましょう。必要に応じて導入したりしてOKです。活躍できそうな方はこんな知識や経験のある方です。この中で複数当てはまればOKです。活躍できそうな方はこんな方です。チームフィットしそうな人物像はこんな方です。きたらエントリーしてお待ちください。したらなんとびっくり、ご案内が参ります。