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フルスタックエンジニア 位置情報 x 機械学習 x SaaS 開発者大募集

フルスタックエンジニア
Mid-career

on 2019-11-12

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Taka Imada

Management Consulting/Business Development/M&A professional with over 10 years of experience in the Internet Industry both in the US and Japan. Now leading big data startup to innovate data-driven marketing. 今田 隆秀 株式会社データワイズ 代表取締役社長 早稲田大学卒業後、マイクロソフト、ハーバードMBA、マッキンゼー、ヤフーを経てデータワイズに参画。 最初の会社で経験した「技術が社会を変える」を自らドライブしたいとの思いから、日々試行錯誤中。

株式会社データワイズ's members

Management Consulting/Business Development/M&A professional with over 10 years of experience in the Internet Industry both in the US and Japan. Now leading big data startup to innovate data-driven marketing. 今田 隆秀 株式会社データワイズ 代表取締役社長 早稲田大学卒業後、マイクロソフト、ハーバードMBA、マッキンゼー、ヤフーを経てデータワイズに参画。 最初の会社で経験した「技術が社...

What we do

弊社は、2021年3月に位置情報分析プロダクトArea Marketerをリリース、たった1年で日本を代表する名だたる企業に導入を行い、位置情報分析SaaSのスタンダードとなりました。 今年はさらなる新機能追加、メンバー増員を行い、日本の人流分析プロダクトのスタンダードからマーケティングプラットフォームのスタンダードを取ることを狙います。 ■ドコモの位置情報ビックデータを活用した新しいマーケティングSaaSサービス 弊社が展開するSaaS「Datawise Area Marketer」は、NTTドコモが提供するdポイントクラブアプリの位置情報、性別・年代などの会員情報、国勢調査等の統計情報をかけ合わせて、店舗・施設の運営にご活用いただけるマーケティングサービスです。 ■自社開発アルゴリズムにより、高精度・独自機能を実現 弊社の特徴は、位置情報に特化したデータサイエンティストチームによる独自アルゴリズムの開発です。これにより、高い精度を実現しているだけでなく、高さ方向の推定の実現等、高精度が可能にする他社にはない多数の独自機能を提供しています。 ■特定の地点を小さい範囲内で、人の流れをデータから把握できる 誤差が数メートルから数十メートルという小さい単位でのGPSなど位置情報統計データを活用することによって、大まかなエリアでしか分析できなかったことが、各店舗単位で詳細分析ができます。 ■歩行者・自動車など交通量調査も可能 このSaaSサービスにより、店舗・施設の来訪頻度、来訪者の区分、他施設との回遊を分析できるほか、商圏に加え、特定の範囲内の交通量を調査することができます。
NTTドコモが持つ膨大なデータを活用し、新しい価値を提供します。
リアル世界を可視化!GPSデータでデータサイエンスしています。
現在はリモート勤務が進み、出社率は30%以下ですが、オフィスは虎ノ門ヒルズに構えています。
特色のある会議室は机や椅子が同じ部屋がなく、ふかふかのソファーの部屋もあります。
従来のデータと、NTTドコモが保有するGPSデータを統合し、まだ見ぬインサイトを見つけていきます。
外国籍のメンバーも在籍し、オフィス内では複数の言語が飛び交っています。

What we do

NTTドコモが持つ膨大なデータを活用し、新しい価値を提供します。

リアル世界を可視化!GPSデータでデータサイエンスしています。

弊社は、2021年3月に位置情報分析プロダクトArea Marketerをリリース、たった1年で日本を代表する名だたる企業に導入を行い、位置情報分析SaaSのスタンダードとなりました。 今年はさらなる新機能追加、メンバー増員を行い、日本の人流分析プロダクトのスタンダードからマーケティングプラットフォームのスタンダードを取ることを狙います。 ■ドコモの位置情報ビックデータを活用した新しいマーケティングSaaSサービス 弊社が展開するSaaS「Datawise Area Marketer」は、NTTドコモが提供するdポイントクラブアプリの位置情報、性別・年代などの会員情報、国勢調査等の統計情報をかけ合わせて、店舗・施設の運営にご活用いただけるマーケティングサービスです。 ■自社開発アルゴリズムにより、高精度・独自機能を実現 弊社の特徴は、位置情報に特化したデータサイエンティストチームによる独自アルゴリズムの開発です。これにより、高い精度を実現しているだけでなく、高さ方向の推定の実現等、高精度が可能にする他社にはない多数の独自機能を提供しています。 ■特定の地点を小さい範囲内で、人の流れをデータから把握できる 誤差が数メートルから数十メートルという小さい単位でのGPSなど位置情報統計データを活用することによって、大まかなエリアでしか分析できなかったことが、各店舗単位で詳細分析ができます。 ■歩行者・自動車など交通量調査も可能 このSaaSサービスにより、店舗・施設の来訪頻度、来訪者の区分、他施設との回遊を分析できるほか、商圏に加え、特定の範囲内の交通量を調査することができます。

Why we do

従来のデータと、NTTドコモが保有するGPSデータを統合し、まだ見ぬインサイトを見つけていきます。

外国籍のメンバーも在籍し、オフィス内では複数の言語が飛び交っています。

「位置情報をあらゆるビジネスの力に」。 今や、あらゆる企業が何がしかのデータをもっている、といっても過言ではない時代になりました。 しかしながら各企業が持っているデータを分析という次元まで落とし込め活用できている企業は少ないのが現状です。この「もったいない」状況を抜け出す手助けをすることが我々のミッションだと考えています。 私たちは、位置情報をはじめとするビックデータを直観的に利用できるツールを、ビジネスのデータ分析ツールとして提供することで、あらゆる企業がデータドリブンな経営ができる世界を目指しています。

How we do

現在はリモート勤務が進み、出社率は30%以下ですが、オフィスは虎ノ門ヒルズに構えています。

特色のある会議室は机や椅子が同じ部屋がなく、ふかふかのソファーの部屋もあります。

データサイエンティストたちが日々開発している独自のアルゴリズムを利用して、これまでにない深度の統計化人流情報を把握・推定しています。 機械学習・データサイエンスによって、店舗のPOSデータ、GPSデータ、国勢調査データといった多種・複数の要素から自動的に有用な判断基準を推計、Webサービス上に表示させることで、従来型の調査よりも手軽に特定の場所×人の興味関心×行動を把握することができます。 最初から日本市場全体に普及させることを考えたプランを立て、開発を行っています。世の中へ、位置情報を使ってこれまでできなかったオフラインでの革新的なマーケティングツールを広めることができればと考えています。 ※※ストーリーも掲載しています※※ 「データサイエンス」×「GPS」組み合わせて何ができる? https://www.wantedly.com/companies/datawise/post_articles/375504 【データワイズに入社したそれぞれの理由】 https://wantedly.com/stories/s/datawise_whyIjoined 【データワイズの1日】 https://www.wantedly.com/stories/s/datawise_whatisdailystyle

As a new team member

サービス内容: ドコモdポイントクラブアプリGPSデータを弊社データサイエンティストが開発したアルゴリズムで解析後、マップにタイムリーに反映、スマートシティにおける交通量可視化や、企業の新規出店、デジタルサイネージのターゲティングに生かせるサービスを開発しています。 システム: フロントエンドはJavascript(React)での開発、バッグエンドやDBはFirebase+BigQueryを使って、実際のリアルなデータに対して統計解析を行っています。JavascriptもSQLもわかるとベスト、少なくともJavascript(React)での開発には腕に自信がある方を探しています。 言語: Javascript(REACT),SQL,Python インフラ: BigQuery, DataProc, Firebase,その他GCP全般, AWS(EMR,EC2) 一度プロダクトを見ていただければ、このプロジェクトの面白さは伝わると自信を持っています。 腕に覚えのある方はぜひ!ご連絡いただければと思います。 - React+Reduxアプリのカスタマイズ・保守 - SQL, Python - GCP:GCE, BigQuery, Functions - GeoJSON - 位置情報データの収集管理 - AutoMLなど機械学習基盤構築 開発環境 ・言語: Javascript, SQL, Python ・データ処理: BigQuery, DataProc, その他GCP全般
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