-Tech領域に大きく舵を切っています。その実現のためにデジタル部門を創設してエンジニア組織を構築し、内製のEd-Techプロダクト開発を行っています。具体的には、ビジネス動画のサブスクリプションサービスである「グロービス学び放題」や法人向けの学習管理を目的とした「グロービスラーニングプラットフォーム」などを開発しています。組織やサービス立ち上げの詳細経緯は下記に記載されております。https://logmi.jp/tech/articles/310593そして現在はグロービス内で保持する学習データとHRデータの活用にも本腰を入れ始めています。そのために、データ専門性の高い人材を集めたデータサイエンスチームを立ち上げ、現在急ピッチで体制強化を進めています。チーム内でのRole(=役割分担)は下記のようにしています。Dev:法人顧客を深く理解し法人顧客の課題解決に繋がる汎用的な商品を企画する。事業戦略立案や推進も担う。・プロダクトマネージャー:データ分析PJTや機械学習PJTのプロジェクトマネジメントを担う。事業部門担当者とデータ人材間の翻訳を担う。・データサイエンティスト:データ分析や統計モデリングを駆使して、既存事業のビッグイシュー解決を行う。データビジネスのための統計分析も行う。ビジネス力)・BIアナリスト:BIを通して、既存事業の運営に欠かせないデータ可視化を行う。社内の業務効率化のためのデータ可視化も担う。ビジネス力)・データエンジニア:データ基盤の設計・構築と安定運用を行う。・機械学習エンジニア:機械学習モデル開発を通して、既存事業の成長に貢献する。成長支援のためのデータ分析を担当して頂きます。具体的な案件の例は以下になります。全てがこの形になるわけでは無いですが、分析プロセスは以下のような形になる事が多いです。・PMと連携して、データ分析で解決すべき事業イシューを選定。・基礎分析を通して、選定したイシューがデータ分析で解決出来そうかを見極める。・解決出来そうであれば、統計モデルなども使った本格的なデータ分析を進行。(モデルは解釈性を重視)・データ分析結果を踏まえたイシュー解決方法(=施策)を検討。・データ分析結果と検討した施策をビジネスサイドにレポーティング。案件を進める際には、PMが付く形を想定しているのでPM業務はスコープ外となります。データ分析を進める際には、シニアレベルのデータサイエンティストからのサポートも想定しています。[参考情報]チームで実施した機械学習モデルをシステム導入した事例は以下で紹介しています。・少量ではあるが、非常に濃いHRデータと学習データを分析出来る。・高い専門性を持ったメンバー(データエンジニア、機械学習エンジニア、プロダクトマネージャー)と仕事をする事で知見を広げる事が出来る。・チームの立ち上げ期なので、大きな裁量を持ちコアメンバーとして活躍するチャンスがある。・経営層のデータ活用への温度感が高いので、強いバックアップのもとデータ活用に取り組む事が出来る。目指す方が働きやすい環境である。(期間や内容は問わない。考慮し、規定に従い相談の上決定します。・給与改定は年1回7月に実施します。・入社2年目以降は別途プロフィットシェアリングが支給されます。LISTING一覧[この部門の事例紹介]EdTech新規事業の事例>詳しくはこちら※応募サイトに遷移します。