Data Science室と募集中ポジションの紹介

LINE Data Science室の紹介資料です。
LINEアプリをはじめとする当社が提供するサービスに関するデータ活用を先導する組織の役割・業務内容・募集ポジションについて紹介しています。

新卒データサイエンティストたちの活躍。働きやすさと成長を実現する組織体制

Data Science室に新卒で入社した若手エンジニアたち4名をご紹介します。LINEに入社した経緯や担当する業務、今後の目標などを聞きました。

"データ”という共通言語でつながっていくカルチャー　LINEのデータサイエンティストとしてのやりがいとは

Data Science室に所属するデータサイエンティストたちが、具体的なデータ分析業務の概要や環境、社内のカルチャーまでパネルディスカッション形式で話しました。

LINE公式アカウントの分析業務を担当するチームを紹介します

LINEの開発組織のそれぞれの部門やプロジェクトについて、その役割や体制、技術スタック、今後の課題やロードマップなどを具体的に紹介していく「Team & Project」シリーズ。今回は、LINE公式アカウントの分析業務を担当しているData Science室のOA Data Scienceチームを紹介します。

LINEの広告プラットフォームの分析業務を担当するチームを紹介します

LINEの開発組織のそれぞれの部門やプロジェクトについて、その役割や体制、技術スタック、今後の課題やロードマップなどを具体的に紹介していく「Team & Project」シリーズ。今回は、LINE広告プラットフォームの分析業務を担当しているData Science室のAd Data Scienceチームを紹介します。

データ分析はサービス競争力にどう貢献できるか？大量のデータを扱うLINEのデータサイエンティストの役割

2020年6月24日に開催されたLINEの「Data Labs」のオンライン採用説明会にて、Data Labs室長の池邉からは組織についての説明、Data Science1チーム/マネージャーの牟田からはデータサイエンティストの役割と仕事内容についての紹介をしました。

データサイエンティストが語る、LINEのデータの魅力と可能性

LINEの多様なサービス価値の最大化をデータ分析によって実現するデータサイエンティストの仕事について、3名のメンバーからその業務内容や体制などを紹介してもらいました。

インタビュー 今井遼 （LINE 新卒採用 2022）

LINE Data Labsにて主にLINE MUSICの分析と、LINEのサービスから取得される位置情報の分析を行う今井に、入社を決めた理由や詳しい業務内容・具体的な仕事の流れを聞きました。仕事を進める上で意識している3つのポイントについても紹介しています。

LINEの各事業の競争力を最大化するためにデータサイエンスチームが意識していることとは

LINE PayのLINE公式アカウントにおける有用性を定量的に評価する仕組みや、ユーザー反応をモニタリングするツールを構築する取り組みについて、担当のデータサイエンティストに語ってもらいました。

The Repetitions Eliminator R Library “mmetrics” 

似たような、あるいは同じ計算式を何度も何度も使って同じメトリクスを計算しなければならない状況に直面したことはありませんか？このような反復的なタスクをどのように処理していますか？私たちの仕事の分野の多くのエンジニアが知っているように、dplyrは最もクールで効率的なデータ処理文法の一つであり、私たちの日常的なデータ操作の課題のほとんどに対して、多くの具体的な解決策を提供してくれます。この記事では、mmetricsというパッケージを紹介したいと思います。

conflr: R MarkdownをConfluenceに投稿するRパッケージ

R MarkdownをAtlassian Confluenceに投稿するためのRパッケージ・conflrをOSSとして公開しました。本記事では、このパッケージの開発に至った背景と、使い方について説明します。

その他

Quant UX Con 2022 参加レポート

Data Scientistとして、主にメッセージやスタンプなどコミュニケーション機能の分析を担当する弊社谷川が、Quantitative（定量的な）UX Research を主題とするカンファレンス「Quant UX Con」に参加した際のレポートを紹介します。