グロービスは、経営に関する「ヒト」「カネ」「チエ」の生態系を創り、社会の創造と変革を行 うことをミッションに1992年に設立されました。 以来、ビジネスリーダー育成を目的とした経営大学院・スクール事業、法人向け研修事業やオンライン学習サービス、出版やベンチャーキャピ タル事業等、多岐にわたる事業を通して、多くのビジネスパーソンの皆様をご支援してきまし た。 国内での事業に留まらず、アメリカ、EU、アジアなど海外にも進出しています。
2016年には、Ed-Tech領域に注力すべくグロービス・デジタル・プラットフォーム部門(GDP)を 設立し、現在200名を超える規模(うちエンジニアを含むテクノロジー人材は100名程度)で、国内事業のみならず海外展開も積極的に推進しています。 GDPでは、「日本発、世界をリードするEd-Techカンパニーになる」をビジョンに掲げ、「学び の未来をつくり出し、人の可能性を広げていく」学習サービスを展開しています。
現在、グロービス内で保持する学習データ(例:「GLOBIS 学び放題」の学習行動データ)やアセスメントデータの活用にも本腰を入れ始めています。
機械学習によるデータ活用の方向性としては、教育業界におけるインパクト創出と既存サービスの成長支援の2パターンで考えています。
例えば下記のようなテーマを想定しています。
これらの実現のために、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組成し、体制強化を進めています。
なお、チーム内での役割分担は下記のようにしています。
現在は以下のような体制です (業務委託を含む) 。
このうち、機械学習領域のコアメンバーとなるシニア機械学習エンジニアを募集します。
こちらのポジションで活躍中の社員をご紹介します。
情報通信業/開発職/2022年入社:https://recruiting.globis.co.jp/people/1691/
グロービスの2016年に新設されたEd-Tech部門であるグロービス・デジタル・プラットフォームに所属していただきます。
データサイエンスチームの体制は以下です (業務委託を含む)。
テクノロジー職は、会社にとって重要な最先端のデジタルテクノロジーに関する専門性を発揮して担当業務を遂行します。 ご自身のキャリア開発において、技術の専門性を高めていくのか、あるいは技術をベースとしながらもマネジメントでのキャリアを開発するかを選ぶことができます。 ※テクノロジー職の方は、修士の取得、ファカルティグループへの加入、講師登壇は任意です。
詳細はこちら:https://recruiting.globis.co.jp/environment/growthsupport/
1名
https://speakerdeck.com/globis_gdp/globis-data-science-team-is-hiring
「大規模言語モデルはグロービス学び放題の問題をどれくらい解けるのか」というテーマで色々検証してみた( https://note.com/globis_engineers/n/n23529ad85239
ユーザーに合った学習コースを届けるための第一歩・・・グロービス学び放題のコース情報のembeddingをVertex AI Custom Training Jobで作成する。 https://note.com/globis_engineers/n/ne1c725978a19
グロービス学び放題の関連コース抽出にItem2Vecを活用してみた話https://note.com/globis_engineers/n/ne68505eb222e
良きコミュニティ・企業文化・関係性の実現に向け、テクノロジー職は週2日以上の所属拠点への出社を推奨とします。チームビルディングを目的とし月に1回は東京拠点への出社を原則としています。 ※上記は社会情勢を見ながら、変更の可能性があります。
我々のチームはフレックスを導入しているため、1か月単位でスケジュールをご自身で調整していただいています。 また、リモートワークも多用しているため、打合せはZoom等のオンラインで行うことが多いです。
<スケジュール例> 09:00-09:30 ToDo確認 / Slackやメール等の連絡事項チェック 09:30-10:30 技術ブログ等のチェック/ 論文・書籍を読む 10:30-12:00 作業(コーディング、ドキュメント作成など) 12:00-13:00 ランチタイム 13:00-16:00 作業(コーディング、PRレビュー、資料作成など) 16:00-17:00 デイリーミーティング(進捗共有、相談など) 17:00-18:00 ミーティング後の対応、明日のToDo整理
機械学習エンジニアとして経験を積みつつ、知見を更に高めていただいた後は、データサイエンスチームや部門全体のデータ活用に関する取り組み全体をリードしていただくことや、チームマネジメントを推進していただくことを期待しています。
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簡単1分登録(無料)下記に列挙する機械学習・データ/エンジニアリングについてのスキルを保持していること。
※下記テストを日本語能力試験(JLPT)の代替テスト・保有能力として認めます。 https://globis.box.com/v/japanesetest
下記に列挙する項目のいずれかを満たしている事。
良質なビジネス動画が学び放題のサブスクリプション型サービス「GLOBIS 学び放題」や、法人向けの学習管理を目的としたSaaSプロダクト「GLOPLA LMS」など、ビジネスパーソンの可能性を広げるためのプロダクトを複数展開しています。
基本的な選考フローは下記となりますが、ご状況によっては、同日に実施するなどご相談を承ります。
書類選考→1次面接(部門担当)→2次面接(部門リーダー・人事担当)→最終面接(部門役員) ※選考内容によっては、部門役員面接後に人事役員面接を実施する場合があります。
※途中エッセイ(志望動機書)をご提出いただきます。 ※エッセイのテーマは「グロービスで何をしたいのか」(A4 1枚程度)でご記載ください。 ※日本国籍以外の方については、在留資格の種類(例:技術・人文知識・国際業務)と有効期限を記載ください。 ※日本語での履歴書・職務経歴書のご提出をお願いします(non-Japaneseの方を含みます)。 ※ポジションによってフローは異なる場合がございます。
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