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データ戦略推進企画担当
Оценка ИИИсключительная возможность работать в лидере финтех-рынка Японии с колоссальными объемами данных. Отличные условия (суперфлекс, гибридный график) и сильная инженерная культура перевешивают высокую сложность задач.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует сочетания глубоких знаний в области управления данными (DMBOK), понимания законодательства о персональных данных и навыков стратегического планирования в масштабах огромной экосистемы. Высокая планка ответственности за данные 70 млн пользователей и необходимость кросс-функционального взаимодействия делают позицию сложной.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в PayPay для стратегических ролей в области данных обычно находится на верхнем пределе рынка Японии, часто превышая средние показатели для аналогичных позиций в традиционных компаниях. Учитывая статус финтех-единорога, компенсация конкурентоспособна по сравнению с глобальными технологическими гигантами.
Сопроводительное письмо
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Описание вакансии
PayPayについて
2018年にサービスを開始してから約7年でユーザー数7000万人を突破したフィンテック企業であるPayPayは約50の国と地域から集まった多様なメンバーで構成されています。
AIを含む最新技術とデータを駆使し、圧倒的なスピードでサービス開発と事業成長を実現します。 日本のキャッシュレス決済、またそれを使用した金融ライフプラットフォームとしての普及を一気に推進することにプロフェッショナルとして情熱を持って取り組み、ユーザーの為に新しい価値創出を共に推進する仲間を募集します。
データ戦略部のミッション
ユーザー数7000万人を突破したPayPayは、データドリブンな企業です。データ活用が当たり前となっているPayPayにおいて、データ戦略部は「データの価値創出力の最大化」をMissionとしています。データガバナンスを攻めと守りの両面から強化し、ビジネス部門が安心して迅速に攻めの施策を次々と打ち出せる環境を整備していきます。
採用募集の背景
これまでPayPayでは各事業部門が急ピッチでサービス展開を行ってきました。その中でサービス・部門単位でのデータ活用は日常的に行われてきましたが、サービスやPayPay金融グループをまたいで横断的にデータを活用するニーズが増加しています。
今回の募集では膨大なデータに対して適切なガバナンスを担保しながらも、横断的なデータ活用を加速させるチャレンジが共に出来る方を募集しています。
業務について
適正に応じて、以下の業務のうちいくつかを担っていただきます。
- 全社横断でのデータ利活用戦略の企画検討・推進
- グループ企業間でのデータ活用基盤整備の企画・管理
- 全社横断で利用する機械学習モデルの開発企画・管理
- データ活用における課題発見・解決策立案
- データサイエンス人材コミュニティの企画・運用
- プライバシー関連のユーザーコミュニケーションの企画・実施
- データに関わる各種規程、ルール整備
- 第三者提供、共同利用等の個人情報授受に係る管理事務
- 各種案件でのデータガバナンス観点でのリスク評価
過去の主なプロジェクト
- DMBOK導入・実装プロジェクト
- 全社データマネジメント改善企画・推進
- グループ間データ連携企画・推進
- 社内分析活動支援
- データ活動コミュニティの企画・運用
- 社内個人情報管理体制の構築
▼本ポジションの魅力
- ユーザー数7000万人以上の膨大なデータの活用戦略を企画し、実行できる
- データを軸にして全グループ、全社横断で業務に関わることが出来る
- 自主性を重んじたフラットな組織風土のため、やりたいこと・やるべきことが実現できる
- 正解がない分野で自ら正解を探し、決めるチャレンジができる
- データ活用に関わる新しい技術や、個人情報等の法規制等の新しい考え方に業務で触れることが出来る
必要な経験/スキル
- 事業会社もしくはコンサルティングファームなどで、データ分析およびデータ活用戦略の立案または推進の経験（3年以上）
- 課題解決・戦略的思考・仮説設計の能力
- プロジェクトを自発的にリードしてきた経験
- データに基づく経営層への報告・戦略提案の経験
- 個人情報保護法に関する知識・経験
あると望ましい経験/スキル
- 統計的思考やデータサイエンスの基礎知識（仮説検証、回帰分析、A/Bテストなど）
- SQL、Python、Rなどいずれかのデータ分析言語に関する実務スキル
- クラウドデータ基盤（BigQuery、Snowflake、Redshift など）の利用経験
- BIツールやデータ可視化ツール（例：Tableau、Looker、Power BI など）の利用経験
- データ構造を理解するためのWebシステム等の基本的な知識・実務経験
- データ分析に特化した企業や部署にて勤務経験
- 複数組織にまたがる中・大規模なプロジェクトマネジメント経験
- デジタルマーケティング領域におけるデータ利活用の企画業務経験
- グローバルやグループ間を含む企業間データ利活用（データ連携）の企画業務経験
- データ利活用における業務プロセス（ツールによるデータ管理や承認プロセス改善等）企画経験
- ビジネス英語力
期待する人物像
- データが好き、データの力を信じている方
- 課題を発見し、解決するまで自発的に責任を持って業務遂行ができる方
- 学び続けることができる方
- スピード重視で仕事をこなせる方
- PayPay 5 sensesに当てはまる方
待遇・条件
雇用形態
- 正社員
勤務地
- Hybrid Workstyle（オフィス、自宅またはサテライトオフィスにてリモートワーク）
※所属組織のルールおよび業務指示に応じて出社/リモート対応頂きます。
※サテライトオフィス使用については所属部署のルールに順じます。
勤務時間
- スーパーフレックス制（コアタイム無し）
- 原則：午前9時～午後5時45分（実働7時間45分＋休憩時間 1時間）
休日
- 土日祝日、年末年始および会社指定日
休暇（法定休暇および会社福利厚生）
- 年次有給休暇(初年度14日間、入社月に応じて按分付与。入社日から使用可）
- パーソナル休暇（毎年度５日間、（毎年度５日間付与/初年度入社月により3日間もしくは5日間付与）
※PayPay独自の特別有給休暇制度で、本人/家族/ペットなどの病気/ケガ/通院付き添い等にご使用頂けます。
給与
- 年俸制（一部固定残業代含む）
- 経験、スキル、業績、貢献度に応じ当社規定により決定
- 毎年1回見直し
- 会社業績および個人貢献度により特別一時金（インセンティブ）を支給（年1回）
- 時間外勤務手当、深夜勤務手当有
※給与支給について、一部をPayPayアカウントで受け取ることが可能です（給与デジタル支払いに対応）
ベネフィット
- 社会保険（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険）
- 企業型確定拠出年金制度
Other Information:
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Навыки
- Data Analysis
- Tableau
- Project Management
- Python
- Machine Learning
- SQL
- Looker
- BigQuery
- Snowflake
- Power BI
- Data Strategy
- Data Governance
- R
- Redshift
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания фундаментальных основ управления данными, упомянутых в описании вакансии.
Как бы вы применили принципы DMBOK для улучшения качества данных в такой быстрорастущей компании, как PayPay?
Важная часть роли — баланс между доступностью данных и их защитой.
Как вы находите баланс между необходимостью быстрого доступа бизнеса к данным и строгими требованиями закона о защите персональных данных?
Вакансия предполагает работу с множеством подразделений.
Опишите случай, когда вам нужно было убедить руководство или другое подразделение изменить подход к использованию данных. Каков был результат?
Проверка технических навыков и понимания архитектуры.
Какие ключевые метрики вы бы использовали для оценки эффективности новой модели машинного обучения, внедряемой на уровне всей группы компаний?
Оценка соответствия корпоративной культуре PayPay.
Как вы расставляете приоритеты в условиях суперфлекс-графика и высокой скорости изменений, характерной для PayPay?
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