機械学習プロダクトマネージャー【食べログ】 ～日本最大級のレストラン検索・予約サイト～

■所属部署
データサイエンスチームは「食べログのデータと科学的なアプローチの両方を用いて、食べログのあらゆる意思決定を支援する」というミッションの元、データ基盤の構築・運用、意思決定のための分析支援、データを利用したプロダクトのサービス導入を主な業務内容としております。

現在、データエンジニア3名、データアナリスト1名、機械学習エンジニア1名、計5名で推進しており、組織の拡大に向け募集を開始しました。食べログの大規模データを活用しサービス拡大に向けジョインいただける仲間を募集しております。

■業務内容
機械学習案件の実現のため、機械学習のプロダクトマネジメントを担当していただきます。

機械学習の社会実装において、プロダクトマネジメントは大変重要な役割を担います。何を解決するか定めないままモデルを開発に入ってしまったり、本当に解決すべきものが解決できないまま進行してしまったり、そもそもの課題を読み違えていたことがリリース後に判明したりして頓挫してしまう機械学習案件が数多く存在し、プロダクトマネジメントの失敗が機械学習案件の失敗に直結するケースが多く散見されます。

機械学習を用いてサービス上の何をどこまで解決するか、作られたモデルが本当に解決につながっているのか、そのモデルが学習可能であり継続的に学習し提供し続けられるようにできるのか等、機械学習プロダクトの意思決定に責任を持ち、業務を進めていただける方を募集します。

具体的には、下記の解決を想定しています。
・機械学習案件のサービス要件の定義
・案件のビジネス・サービス的な性質や性能許容を踏まえた、モデル要件(モデル性能,システム,KPIの目標値)の打ち出し
・PoC・実地試験(ABテスト)・リリースなど、各検証段階での成功要件の定義と検証デザイン・定性/定量効果測定整備
・機械学習モデルに学習させるためのデータセットの調達(使えそうなサービス上のデータを探索、ない場合はオペレーション構築やマニュアル整備など)

■既存システムの技術要素／キーワード
- Google Cloud Platform(BigQuery, Vertex AI,Cloud Composer)
- BIツール(Tableau, Looker)
- アクセス解析ツール(AdobeAnalytics)
- 業務ツール(GitHub, Teams, Confluence, Asana, Miro)

■独り立ちまでのイメージ　
オンボーディングが会社レベル、本部レベルとチームレベルで整えられており、業務に必要なツールのアカウントの発行や基本的な業務知識のインプットを入社から数日の間に行います。

機械学習プロダクトマネージャーの場合、サービスについての理解も重要になりますが、サービスの方針説明、および、月次のサービス報告については録画を用意しておりますので、こちらでキャッチアップしていただきサービスへの理解を進めていただきます。また、各推進領域を担当しているPMやディレクターと協調して案件を進めていくことになりますので、その方からキャッチアップしていただき進めていただく形になります。

■想定されるキャリアパス
当初は同ポジション内で機械学習施策の推進を担っていただきますが、その後、施策そのものの立案/提案、既存モデルを用いた新たな転用先の提案なども担当いただき、機械学習案件の立ち上げ/推進のエキスパートを目指すことができます。

■仕事の面白み
【社会的なインパクトが大きい業務であること】
9000万MAU（2022年9月現在） のユーザーが利用しているサービスに携わるため、仕事のインパクトが大きく、多くのユーザに価値を届ける仕事に携わることができます。

【多様な適用領域が存在していること】
食べログは単なる検索サービスではなく、ネット予約サイトでもあり、口コミサイトでもあります。さらに、近年コロナ禍で利用されるようになった食品EC,テイクアウトデリバリー, 飲食店DX事業を新規事業として立ち上げてまいりました。これらのサービス群に対して機械学習という立ち位置から関わる横軸組織であるため、様々なサービスと関わることができ、適用先が豊富です。

【データが利用可能であること】
機械学習を推進する組織によくあるケースとして、データはあるが利用できないという状況があります。我々のチームはデータ基盤を導入し、担当者を置いて、ニーズが高い領域から順にETLパイプライン実装、および、データ追加を継続的に行っております。また同じチーム内に存在しているため、データ追加対応を優先的に進めることできます。

当社では日本最大規模の飲食店検索サービスを運営しております。
現在国内では圧倒的なユーザー数を有する当サービスですが、「食領域の課題を本質的に解決し、食領域の未来をつくる」ことを今後の目標に掲げており、そのためにサービス・ビジネス・システムを益々優れたものにすることが求められます。
上記のような情勢の中、我々データサイエンスチームは「食べログに蓄積されるデータと科学的なアプローチの両方を用いて、メディア/ビジネス/組織/飲食業界/飲食店のお客様の意思決定を支援すること」をチームミッションに掲げ、日々データと戦っています。
その中の重要なチャレンジの1つとして、機械学習の推進があります。データ基盤が運用フェイズになり、データの利活用は進んで来ているものの、大きな価値提供につなげるためには、サービスで使われる機能に直接適用し、ユーザの利便性をさらに向上させることが求められています。その適用の中で、手段として機械学習が適切となる案件が出てきているものの、実現には困難な点が多々あり、この実現のための組織作りを進めています。
食べログにおける機械学習は検索、レコメンデーション、マルチモーダル分類、自然言語処理(自動要約)、画像認識（画像選定、画像分類)が主なトピックとなっています。
機械学習PMは機械学習のプロダクトを実現し、価値を高める旗振り役としての重要なポジションです。プロジェクト推進を進めつつ、必要なオペレーションがあればこれの構築や、学習用データの調達。さらに、導入済みモデルの別の使い方を模索し提案することでサービスでの価値向上への貢献も期待されます。

下記いずれかのご経歴をお持ちの方
・プロジェクトマネジメント/プロダクトマネジメント関連職種での実務経験
・データサイエンティスト/機械学習エンジニア/データアナリストとしての経験/スキルがある方

・コンピューターサイエンス/データサイエンスの知識、あるいは、学位を有していること
・データ/AIを用いたプロジェクトの推進経験
・様々なステークホルダーと合意形成できる優れたコミュニケーション能力
・KPI目標の達成に顕著に貢献した経験

■求める人物像
・自律的に推進することができる方
・実現のために専門性に依らずあらゆる手段を講じてくれる方
・ユーザ目線をもってサービスの改善に尽力できる方