独自構築のレコメンドエンジンで実績多数、分析力をコアとするマーケティング支援製品「smarticA!DMP」の導入を行うメンバー募集!

担当するプロダクトは?

大量データの分析・統合管理を一括して行うことができるマーケティングプラットフォーム「smarticA!DMP 」をご担当いただきます。

smarticA!DMP

企業の保有する様々なデータを解析、マーケティング施策の打ち出し支援を行うシステムです。

多くの企業では、絶え間なく収集される大量の購買データや閲覧データを収集・保管まで行っているものの、どのように分析すれば良いかがわからず、経営の意思決定や有効なマーケティング施策に活かしきれていないという課題を抱えています。

smarticA!DMP は、そんな課題を解決する、誰でも簡単にデータの統合管理・分析ができるマーケティングツールです。

優良顧客の抽出や顧客クラスタリング、 時系列予測などを行えるデータ分析エンジンを搭載。機械学習を活用したデータマイニングエンジン によるパーソナライズドレコメンド機能、Amazon Redshift を利用して構築するデータウェアハウス(散在するデータを統合して蓄積するデータベース)などを使用した、企業のマーケティングリソースをフル活用した施策を展開できることを強みとしています。

また、最終的にどのようなマーケティング施策を実施していくのかという「打ち手」の設計が不可欠であると捉え、設計・構築からスムーズなオペレーション実現までを一貫して支援します。

smarticA!DMP は、大手通販サイトを運営する千趣会やディノス、日本旅行ほか、数多くの企業に導入済み。会員数百万人を保有するサービス、月間数千万PV を稼ぐサイトにおける導入・運用実績も豊富で、2012年4月のリリース以来、導入後の解約は0件、現在も引き続き導入件数を伸ばしています。

具体的な業務内容は?

smarticA!DMP 」の開発と、クライアント企業への導入支援をご担当いただきます。

データマイニングエンジン キャンペーンマネジメント 、データウェアハウスなどを包括したプライベートDMP構築を、クライアントとのコミュニケーションを交えながらご担当いただくこととなります。

主な業務は以下になります。

  • AWS の各種サービス、データマイニングエンジン、キャンペーンマネジメント、BIツール(Tableau 他)などを活用したアーキテクチャ設計
  • データウェアハウス構築のためのデータ解析、DDL設計、ETL設計/開発
  • 各種サービスや他システムとのデータ連携方式の設計(API、ファイル連携など)
  • BIダッシュボード設計/構築

現場で使われている技術は?

smarticA!DMP は Java8 で構築されていますが、2015年10月現在、Scala と Play Framework によるリプレースを行っている最中。そのため、システム導入も Scala による構築がメインとなっていきます。単体テストは JUnit で行っており、こちらもいずれ Specs2 へと移行予定です。

CIツールは Jenkins を使っています。

また、機械学習によるデータ分析・レコメンドエンジンの部分では、Python を使用しています。

フロントエンドのフレームワークには AngularJS を導入。

データベースは PostgreSQL に加え、ペタバイト規模の大量データを統合管理するデータウェアハウス構築のため Amazon Redshift を活用します。

インフラは AWS。構成管理ツールに Ansible を導入しており、サーバー監視に Zabbix を使っています。

チーム開発は GitHub 上で行っており、プロジェクト管理に Redmine、チャットツールは Slack を使っています。

採用されたら使う技術


フレームワーク

データベース

ソースコード管理

プロジェクト管理

情報共有ツール

その他、現場で使われている技術

技術面でアピールできることは?

  • AWS の各種サービスを軸に、目的に応じて、Google CloudPlatform や Azure、TreasureData などの IaaS/PaaS を組み合わせ、より効果の高いアーキテクチャ設計を柔軟に行えることを強みとしています。
  • 関数型言語である Scala による開発を軸に、Python の機械学習ライブラリも活用しています。
  • Spark など、分散処理フレームワークの活用を積極的に行っています。
  • 様々なクライアントのマーケティングシステム設計・開発・導入を行うことにより、システム開発だけでなく、マーケティングの知識も身に付けることができます。

開発の進め方は?

次に作るものはどうやって決められるか

プロダクトマネージャーに対して、クライアントのマーケティング施策を支援するコンサルチームや、効果的な分析手法を提示する分析チームから、必要機能の要望が挙がります。その要望を受けて、プロダクトマネージャーが開発チームのリーダーと協議を行い、作成する機能を検討。決定後は開発チームのリーダーが仕様に落とし込みます。

開発フロー、デプロイフロー

導入や運用、開発タスクを一元的に把握するため、チケット駆動開発を採用。デプロイについては、デモ環境に対して Jenkins からの自動デプロイを日次で行っており、チケット状況と合わせて営業、導入、運用に携わるメンバーが変更を把握できるようにしています。

コードレビュー

GitHub の Pull Request ベースでレビューを行っています。

ソフトウェアテスト

単体レベルでは BDDスタイルのテストと、Jenkins による自動化を行っています。結合レベル以降は、クライアントによって実施状況は様々となりますが、大規模システムを抱えるクライアントの場合はアウトソースを行っています。

チームの構成は?

メンバー構成

2015年10月現在、導入担当チームのメンバーは約15名。チームは3チームで、1チームごとに以下の構成となります。

  • 導入マネージャー 1名
  • 導入エンジニア 3~5名

チームの性別比率

  • 男性 ?%
  • 女性 ?%
  • その他 ?%

提示年収の上限額が出せる人材像は?

  • どのような業務を行っているのか、データの想定規模はどのくらいかなど、クライアントへのヒアリングを行った上でアーキテクチャ設計を行った経験がある方。
  • AWS に関する豊富な知識と経験をお持ちの方。
  • 機械学習や、負荷分散技術(Spark、EMR、Hadoop)に関する知識と経験が豊富な方。
  • マーケティングに関する豊富な知識と経験をお持ちの方。

提示年収の上限額
800 万円

読者に向けてメッセージをどうぞ!

今「ビッグデータ」の活用に注目が集まってはいるものの、貴重なデータを有効活用している企業はまだ少なく、これらの膨大なデータを分析し予測、モデリング、最適化して、戦略的な施策に結びつける技術が求められています。

ALBERT では、独自の分析技術を研究・開発していくことで、世の中の企業のあらゆる意思決定や問題解決を支援するシステムを作り出し、インターネットから得られる膨大な情報を最適な形で役立てることができるサービスを提供しています。

導入エンジニアはクライアントと接する機会が多いため、プレゼンテーションスキルやファシリテーションスキルを磨くことができます。また、自社プロダクトおよび各種クラウドサービスの活用とシステム構築を通して、システムアーキテクチャ、プロジェクトマネジメントを深く実践・追求することができるため、大いにやりがいを感じていただけるポジションであると考えています。

まずは気軽に新宿のオフィスにお越しいただき、私たちとざっくばらんにお話ししてみませんか? エントリーをお待ちしています!

勤務時間・休日休暇

【勤務時間】コアタイム 10:00〜16:00 のフレックスタイム制(標準労働時間8時間/日)
【休日休暇】土日祝日、年末年始休暇、有給休暇(入社半年経過後10日~最高20日)、その他特別休暇、会社年休(年間6日、買取申請可)

社会保険・福利厚生など
  • 通勤交通費支給(月額上限3万円)
  • 社会保険完備
  • 養老保険加入制度(入社1年経過後適用)
  • 週1回出張マッサージ(15分間無料)
  • インフルエンザ予防接種
  • 懇親会費補助制度(3,000円/月)
  • 【適用条件あり】近隣住宅手当(月額3万円)、勤続住宅手当(月額2万円)、ボディメンテナンス手当(月額1~3万円)

会社データ

株式会社ALBERT
株式会社ALBERT

Albert Inc.

メンバー
yaichiro.suzuki
鈴木 弥一郎
ALBERT_Recruit
Recruit ALBERT
1231025626913841
1231025626913841
Technical Lead

エンジニアの割合

未回答


勤務地

東京都新宿区西新宿1-26-2 新宿野村ビル15F


事業内容

株式会社ALBERT(アルベルト)は、「分析力をコアとするマーケティングソリューションカンパニー」を事業コンセプトとして、データの収集と分析、および分析結果を基にしたマーケティング施策の提案、それらを自動化するシステムの開発まで、ワンストップで提供する会社です。

代表の上村崇は早稲田大学商学部に在学中、マーケティングリサーチとコンサルティング事業を手がける株式会社インタースコープにてインターン、その後契約社員として調査分析事業及びテキストマイニングソフトの開発に従事しました。2003年4月にアクセンチュア株式会社へ入社し、戦略グループにて大手電気メーカー・OA機器メーカーの事業戦略および営業戦略プロジェクトに従事。2004年にインタースコープに転じ、調査分析やシステム開発、新規事業立ち上げを担当、そして2005年7月にレコメンデーションを専門とする株式会社ALBERT をインタースコープのグループ会社として設立しました。

設立以降、「教えて!家電」、「教えて!Beauty」、「教えて!保険」など、適切な商品のレコメンドをユーザーに向けて行う各種Webメディアを開設。2008年、レコメンドエンジンの ASP提供を開始すると、大手企業を始めとするクライアントに恵まれ事業は順調に推移。「レコメンデーションと言えば ALBERT」と言われるほどに成長、知名度を得ました。

さらに、レコメンデーションの専門企業として培った分析技術や、独自構築のアルゴリズムを武器に、大量のデータを自動的に分析、企業のあらゆる意思決定や問題解決を支援するマーケティングソリューション「smarticA!DMP 」の開発・提供を実施。

企業が収集・蓄積・抽出・集計したテラバイト級のビッグデータを、「次の売上にいかにつなげていくか?」というところまで分析・提案を行い、事業戦略に活かすことができるシステムとして、2015年10月現在、大手通販会社をはじめとするクライアントに多数導入されており、その導入数をさらに伸ばしています。

2015年2月には東証マザーズへの上場を達成。経営基盤は安定しており、さらなる飛躍を目指しているまっただ中です。

高度なマーケティングソリューションを提供するためのコアコンピタンスである ALBERT の分析力は、アナリティクス領域における、「マーケティングリサーチ」「多変量解析」「データマイニング」「テキスト&画像解析」と、エンジニアリング領域における、 「大規模データ処理」 「ソリューション開発」「プラットフォーム構築」「最適化モデリング」の8つのテクノロジーで支えており、市場における競争優位性を確保しています。

「ビッグデータ」がトレンドワードになり、企業に蓄積される大量のデータを分析してマーケティングに活用する機運が高まる中、データマネジメントプラットフォーム(DMP)を導入する企業が急速に増えてきています。しかし、サイト解析ツールで蓄積される「アクセスログ」、POSシステムや eコマースシステムに溜まる「購買データ」、メール配信システムで取得している「配信履歴データ」、その他広告のオーディエンスデータ、ポイントカードの利用履歴、コンタクトセンターの対応履歴など、多様かつ大量のデータが様々なデータベースに散在しており、分析はもちろん、統合して管理することにも苦労している企業が非常に多いのが現状です。

このようなデータを統合管理し、分析してマーケティング施策に活用するためのプラットフォームが DMP であり、ビッグデータ時代のマーケティングには必要不可欠なシステムとなっています。

ALBERT は今後も、“分析力” と “システム開発力” を強みとするデータサイエンティスト集団として、市場のニーズに耳を傾け、ビッグデータ領域における最適なソリューションを提供することで、クライアントのデータ資産を企業価値の向上に繋げる支援を続けてまいります。


会社・オフィスのアピールポイント
  • 社員同士の距離が近く、コミュニケーションが取りやすいため、同じ部署のメンバーからの協力も得やすく、働きやすい環境です。
  • 社員の業務効率向上や心身の健康維持のため、残業時間の抑制に力を入れています。養老保険の加入、ボディメンテナンス手当の支給など、福利厚生も充実しています(適用条件あり)。
  • 年齢や在籍年数を問わず、社員の活躍を正当に評価し、本人の能力にふさわしい仕事やポジションに就けるよう、評価制度を整えています。
  • 週1度、様々なテーマで社内勉強会を開催しており、知見を深めています。

この企業の他の求人