リブセンスは「人々を幸せにする、あたらしいあたりまえを発明する会社」です。 リブセンスの経営理念である「幸せから生まれる幸せ」には、私たちが提供するサービスを通じてユーザーやお客様に喜んで頂き、同時にサービスを提供する私たちも幸せになれる。事業活動を通じて、そんな 「幸せの連鎖」 を生み出したいという想いが込められています。 そして、私たちのビジョンである「あたりまえを、発明しよう。」には、新しい物の見方、行動の仕方が、世の中に常識として定着する。そのようなサービスを開発する意志を表現しています。 創業事業であるアルバイト求人情報サイトの『マッハバイト』（旧ジョブセンス）は、採用決定などの結果が出た際に顧客から費用をいただく「成功報酬」型のビジネスモデルで、求人メディア業界の常識を変革しました。 現在では、アルバイト求人領域のみならず、転職、不動産、そして求人情報からクチコミ情報へとビジネスのフィールドを大きく拡げています。 今後も企業理念・ビジョンの実現に向け、更なるあたらしい事業に積極的に取り組んでいきます。

リブセンスが事業を展開するのは、「社会にわたしたちが解決すべき課題があるから」です。 リブセンスのポジションを一言で表すなら「社会課題解決企業」だと私たちは考えています。現在の領域以外にも、医療、高齢化などまだまだ問題解決を必要としているものがたくさんあります。 ビジネスの起点はすべて、日常の中にある疑問や不満、もっとこうしたほうがいいのでは？という気づき。そういった社会の仕組みの本質的な課題を見つけることから始まります。 マーケットインか、プロダクトアウトか、ではなく“プロブレムイン”。無数にある社会の課題の中から、本当に世の中から必要とされている「本質的な社会問題を解決するような事業(メディア)」を選択してきました。 小さな一過性の幸福をつくるのではない、社会の大きな前進、進歩をつくる。そんなことを目指しています。

■データ分析を武器とするWeb開発 データドリブンプロダクト開発、意思決定を大切にしています。アクセスログとデータベースの横断的な分析を実現するために、2014年には独自のデータ分析基盤を構築して全社的に活用してきました。 また分析基盤の構築と同時期から、レコメンドを始めとした機械学習のプロダクトへの応用に力を入れています。 成功と失敗の経験を通じて、プロダクトへの機械学習導入のノウハウを積み重ねることで、現在はユーザーへの価値提供のデザインの段階からデータ活用を考える段階に来ています。 リブセンスのデータ技術への取り組みについては、データに特化したブログを開設し発信を行っています。是非、最新情報をこちらから御覧ください。 https://analytics.livesense.co.jp ■職種を越境してプロダクト開発に関わる 自分の担当職務以外にも手を伸ばして仕事ができる、職種の「越境性」がリブセンスにはあります。 ビジネス職の多くのメンバーは自分でSQLを書くことができますし、エンジニアも実装だけでなく企画や市場調査から関わっています。 プロダクトの成長のために自分ができることのすべてをやる文化が醸成されています。 ■自律的に技術に取り組む エンジニアについては、開発ロードマップに則った日々の開発だけでなく、新しい技術に対する検証や技術的負債の解消にも取り組んでいます。 技術力を高め、生産性をあげるための全社的な取り組みとして、技術書籍の購入支援・技術イベントの参加支援・開発合宿なども行っています。 エンジニアの文化については説明資料がありますので、そちらもあわせて御覧ください。 https://recruit.livesense.co.jp/lp/engineer/overview ■新規事業を検証・開発しています。 近年立ち上がった新規事業としては、転職ドラフト、IESHILなどが記憶に新しいですが、これ以外にも社内で検証しているプロダクトがあります。 現在は人材領域と不動産領域の2軸で事業展開を行っていますが、この領域にこだわることなく、「あたりまえを発明する」ための社会課題に対するプロダクトを模索し続けます。 ■リブセンスで働く一人ひとりのために常に会社は変わります。 社内の他部門の募集に自ら応募ができる（社内公募制）など、自発性を支援し、成長機会を積極的に得られるような制度を新設するなど、常に様々な仕組み・仕掛けを検討しています。 エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャー職を対象に、海外カンファレンス渡航支援制度も実施しています。（※現在は新型コロナウィルス感染拡大防止のため一時休止しています） 会社として想いのある人にしっかり応える組織づくりを目指しています。

■データサイエンティストの担当領域について リブセンスの開発チームはプロダクトごとに編成されており、ソフトウェアエンジニアは各開発チームに所属しています。 データサイエンティストは全てのプロダクトをまたぐかたちで設けられた横断組織に所属し、機械学習や統計モデリング、データ分析を活用して事業課題を解決することを目指します。 各プロダクトの開発ロードマップに含まれている機械学習を用いたプロジェクトのうち、主に企画・問題設定からPoCまでを担当します。 ■本ポジションに関して この求人で募集しているデータサイエンティストは、機械学習や統計モデリング、データ分析を活用して事業課題を解決する業務を行います。 事業課題とサービス設計に合わせた問題設定を作成し、PoCを通じて実サービスで有効な機械学習活用方法を確立します。 データ分析を通じて、機械学習の実利用における問題を発見し解決していきます。 単に高精度なモデルやアルゴリズムを作るのではなく、事業部と密に連携をとって、よりよいサービスを作っていく業務です。 リブセンスにおけるデータサイエンティストの魅力としては、データ活用に関する自分のアイディアを実際に運用されているプロダクトで活かしやすい環境があげられます。 ・データに基づいた意思決定をする文化がありデータ活用への理解がある ・データ分析基盤によって分析しやすい形でデータが一元管理されている ・機械学習基盤によってプロダクトでの検証が行いやすい 提案活動やPoCばかりでアイディアや技術を活かしきれていない人にとっては魅力的な仕事です。 例えば、マーケティングに強みのあるメンバーがマーケティング施策を行ったケースもあれば、統計モデリングや機械学習アルゴリズムに強みのあるメンバーが独自に作成したモデルをプロダクトで使っているケースもあります。 活動内容についてはブログでも発信していますので御覧ください。 ・ https://analytics.livesense.co.jp/ また、機械学習プロジェクトや業務内容については、 こちらのブログ記事も御覧ください。 ・ https://analytics.livesense.co.jp/entry/2020/01/09/142626 ■具体的な仕事内容 企画・問題設定からPoCまでを担当し、分析や検証が主な業務です。 ・事業課題の機械学習問題への落とし込み、機械学習活用方法の設計 ・データ抽出、前処理、モデル・アルゴリズム実装、精度検証 ・A/Bテストを設計し、実サービスで効果検証 ・データや機械学習処理に関わる運用時の問題対応 扱う問題はメルマガや検索、アド出稿など多岐にわたります。 利用技術はレコメンデーション、予測、統計モデリング、統計的検定などが中心です。 ■働く環境や開発文化について リブセンス全体のエンジニアが働く環境や開発文化については特設ページをご一読ください。 https://recruit.livesense.co.jp/lp/engineer/overview ■一緒に働くメンバー メンバーの出身企業としては、データ分析系のコンサルティングやメーカーの研究所など多様で、年齢も20代の新卒入社メンバーから40代まで幅広く分布しています。個性的で学習意欲の高いメンバーが多いので、周囲から刺激を受けながら仕事が出来る環境です。 KDD,WWW,RecSysなどトップカンファレンスの論文輪読会を月1で開催しており最新の技術動向をキャッチアップできる環境です。 ■職場の雰囲気 自由な意見交換・議論が可能なオープンな雰囲気の職場です。 普段の連絡手段にはチャットを使っており、事業部とのコミュニケーションもスムーズです。 よりよいサービスを作るためなら、新しい試みにもチャレンジしやすい環境です。 ■求める人物像 ・自ら問題を見つけ、優先順位をつけながら、課題解決できるかた ・データに基づいてPDCAを回せる、論理的思考力を備えたかた ・組織ミッションをふまえた上でチームメンバーを巻き込み、自ら行動できるかた ・コーポレートビジョンの「あたり前を発明しよう」に共感し、創造力ゆたかに事業に携われるかた ■必要な経験・スキル ・SQLによるデータ抽出・加工・分析の知識・経験 ・RやPython等の言語を利用したデータ分析の実務経験 ・機械学習プロジェクトにおける企画・問題設定、モデル構築、検証の実務経験 ■歓迎する経験・スキル ・機械学習プロジェクトの企画・マネジメント経験 ・Webマーケティングの知識・経験 ・因果推論や統計モデリングの知識・経験