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【メディア事業部】データサイエンティスト/ WINTICKET

メディア事業の横軸組織であるData Science Center (DSC)に所属しながら、WINTICKETのビジネス課題解決に向けてコミットします。主に、プロダクトマネージャーやマーケティングチームといったビジネスサイドのメンバーと密に連携しながら、データサイエンスを用いた効果検証、施策立案、機能設計など事業成長につながる意思決定を推進する役割を担っています。また、事業やプロジェクトの状況によって、施策実行、機能開発、研究開発、事業全体のデータ利活用環境といったデータに関わる幅広い領域を担当しています。
新規ユーザーの獲得や既存顧客の投票最大化といったプロダクトの主要チームの一員として、データサイエンスの領域を牽引し、事業成長を加速させる主力データサイエンティストの役割を担当していただきます。

■具体的な業務例1. 新規ユーザー獲得の効率化と競技理解の促進
WINTICKETは、「競輪を若者の新たなエンタメへ」を掲げ、新規ユーザーの獲得による市場拡大と事業成長を目指しています。ユーザーの獲得効率や新規登録後の利用状況を分析・予測し、効果的な獲得戦略に貢献しています。また、登録意向のあるユーザーの登録率を高めるため、登録導線の状態把握、課題発見、施策立案、A/Bテストの設計・実施を担当し事業改善に取り組んでいます。

他にも、競輪未経験の新規ユーザーがより競輪を楽しむための取り組みとして、的中確率の高いレースを予測し、提示する機能をリリースしました。これによって、的中体験に加えて、競輪が持つチーム戦のような競技性の理解を促進され、継続利用につながりました。この予測結果は、「ABEMA」の競輪・オートレースチャンネルのオリジナル番組「WINTICKET ミッドナイト競輪」内でも活用されています。

https://abema.tv/now-on-air/keirin-auto

その後、予測対象の拡張と精度改善をデータチーム主導で実施し、AI予想のアップデート施策につながりました。

https://www.winticket.jp/keirin/column/n4ugtMn1hWayiVERBqWQnC

■具体的な業務例2. チェックイン施策のレバー決定支援
2024年にチェックイン機能がリリースされました。チェックイン機能は、チェックインキャンペーン対象のレースが開催されている競輪場に来訪することで利用でき、投票に使えるポイントが付与される機能です。

https://www.winticket.jp/keirin/column/tHMhLp78wN3epXm7Rp6gUE

チェックイン機能による来場者目標の達成のためのポイント決定を支援するため、実施計画の検討やアンケート設計を通した来場予測を担当しています。また、効率的な機能運用を実現するため、来場促進によるユーザー行動の変化や位置情報を用いた不正チェックインの判定・抑制にも取り組んでいます。

■具体的な業務例3.競輪選手の体力計算ロジックの構築
2024年にリリースされた「WINLIVE」は、WINTICKETが競輪初心者に向けて競技理解の促進のために企画・開発したこれまでにない新たな映像体験です。主導権を得るためにレース中の隊列がダイナミックに変化する点が競輪の魅力となっている一方で、初心者には状況がわかりづらくなっている課題感に対して、体力という観点に着目して競技理解の促進を目指しています。

https://www.winticket.jp/keirin/column/winlive

この映像の実現のためには、競輪選手の体力がレース中にどのように変化していくかを計算する必要がありました。このとき使うことができたデータは選手の位置情報のデータで、自転車競技に関する研究を調査し、選手同士の位置関係から個々の選手に働く空気抵抗を計算するロジックを中心とした体力計算ロジックを構築しました。
競輪以外へのスポーツへの展開を見据えた動きもあり、スポーツデータサイエンスの分野に継続的に取り組んでいます。

■その他の業務について
キャンペーン施策やリテンション施策の効果検証と最適化
過去の不正利用ユーザーの行動パターンからリスク判定する機能の検討・開発
アンケートデータを用いたユーザー観点でのサービス改善
各種施策のA/Bテストの設計・実施
ダッシュボードやBIツール活用環境の改善検討
事業全体のデータ利活用成熟度向上のための取り組み
といった様々なプロジェクトがあり、データチームからの提案で始まるプロジェクトも増えつつあります。

■現在利用している主な環境、言語・ライブラリ、ツール
プログラミング言語: Python, R, SQL
インフラ: Google Cloud Platform (BigQuery、Vertex AIなど), Docker
開発支援ツール: GitHub, GitHub Copilot, VSCode, Cursor, ChatGPT Enterprise
BIツール: Tableau

◎チームの文化や体制、働く環境について
Data Science Center (DSC)、はメディア事業のデータ活用を促進する横軸組織で、40名程度のデータ職種のメンバーが所属しています。多くのメンバーがそれぞれの担当事業を持ち、事業のグロースをデータで推し進める役割を担っています。本ポジションでは、DSCに所属し、WINTICKETを担当するメンバーを募集しています。

WINTICKETの開発チームは70名程度で、そのうちエンジニアは40名程度になります。事業のグロースを推し進めるために高い主体性を持ち、それぞれの意見を持ち寄りながら、時には自身の職域を超えて開発に取り組んでいます。DSCからWINTICKETを担当するデータチームのメンバーも、開発チームの一員としてWINTICKETのカルチャーのもとで業務に取り組んでいます。

◎データチームの構成や雰囲気
WINTICKETのデータチームは現在8名で、5名のデータサイエンティスト、2名の機械学習エンジニア、1名のデータエンジニアが所属していて、メンバーの半数が3年目までの比較的若いチーム構成になっています。前述したように、横軸組織に所属しながらも、各メンバーが事業のグロースを推し進める主体性を持ち、WINTICKETの事業目標達成のためにコミットしています。

また、データチーム内でのレビューやDSCで行われている分析事例の共有会を通して、品質を高めると同時に他サービスでの知見を自身の担当事業に活かすような動きにもつながっています。

◎WINTICKETで働くデータチームのエンジニアの登壇資料
競輪選手の体力を視覚化するための物体認識とデータサイエンスの融合
https://cyberagent.connpass.com/event/319045/

新しい映像体験WINLIVE競輪選手の体力を可視化するテクノロジーとその裏側
https://cadc.cyberagent.co.jp/2024/sessions/winlive-sensing/

競輪の視聴体験を変えたWINLIVEの技術：「選手体力の可視化」で直面した課題とは
https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=31308

■必須スキル
・数学・統計学・経済学・データサイエンスいずれかの深い専門性
・Python、Rなどを用いたデータ分析の実務経験（3年以上）
・SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
・機械学習アルゴリズムの理解と実装経験（例：回帰分析、分類、クラスタリング）
・ビジネス部門との連携経験と、分析結果の報告・提案能力

■歓迎スキル
・クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azureなど）の実務経験
・チームマネジメントやプロジェクトリーダーの経験
・公営競技分野やスポーツ分野での実務経験

■求められるマインド
・高いオーナーシップと主体性を持ち、ビジネス課題の解決に取り組める方
・新しい技術や手法、ドメイン知識に対して積極的にキャッチアップを行う姿勢を持つ方
・「自身の職域へのこだわり」と「事業成果のための職域を超えた動き」が同居できる方
・チームでの協働を重視し、他職種と円滑なコミュニケーションができる方

英語力: 不要

残業時間：有
10時～19時（職種によっては裁量労働制適用）

東京都

東京都渋谷区宇田川町40-1
東京本社
※屋内の受動喫煙対策
　有(喫煙室あり)

転勤の有無：無

給与形態： 年俸制
応相談
※年俸制
※経験・能力を考慮の上、当社規定により優遇します。
※半期ごとの目標管理制度を導入しており、評価に応じて年俸を見直します。
※選考の中で最終的なスキル・経験を加味した後、正社員・契約社員どちらかでの採用となります。