海外のスポーツ団体のデータサイエンティスト採用要件の整理
これは「スポーツアナリティクス Advent Calendar 2019」の11日目の記事です。
こんにちは。
メンタリストDaiGoです。
嘘です。
メンタリストDaiGoであることは嘘ですが、この記事を読みに来た人の心を読むことはできます。
ずばり「スポーツアナリティクス興味あるし、将来携わってみたいなあと思っていたら、海外のスポーツ団体のデータサイエンティスト採用要件みたいな記事が流れてきたから参考に読んでみるか」ですね。こういうことには詳しいんです。
茶番はさておき、この記事ではタイトルの通り、海外のスポーツ団体のデータサイエンティスト採用要件についてまとめています。
なんで海外の採用要件を対象にしているかというと、主に下記2点が理由です。
①日本のスポーツ団体より採用の基準が高そうだから
②あまりまとめている人がいなさそうだから
①の補足をすると、アメリカやヨーロッパの方がスポーツアナリティクスの活用が進んでいるのは間違いないので、そこでどのようなレベルの求人がされているのか調べるのは、日本で今後スポーツアナリティクスに携わったり、推進したりする際の基準感として使えるのではないかと思っています。
ということもあり、この記事は下記のような人にとって為になるでしょう。
・日本のスポーツ団体関係者で、今後のスポーツアナリティクスの発展に何が必要かのアイデアが欲しい
・進んだレベルでのスポーツアナリティクスを行いたいが場所がない
・日本のスポーツアナリティクスが発展したときに必要になりそうなスキルを確認しておきたい
もちろん、上記以外の人にも面白いと感じてもらう部分はあると思います。
それでは、以下本文です。
Attention!!!
採用が終了してページが閉じている可能性や、記事内での閲覧性を踏まえて、採用要件の原文と和訳をそのまま記載しています。
そのため、分量がめちゃくちゃ多いですが、その大半は原文と和訳なので適宜読み飛ばすとよいです。
前情報
本記事は下記の記事の発展版です(別垢の記事です)。
必要な情報はこちらにも記載しますが、興味のある方は下記記事もご覧ください(ちなみに、下記のTwitterアカウントはこちらです)。
概要
NBAのチームやリーグ本体のいずれの団体でも、最低限下記の要件が求められていました(上述の記事参照)。
①分析に必要なデータを引っ張ってくるスキル(SQL)
②データ分析用のツールの利用経験(RやPythonなど)
③分析手法に対する理解(統計学や機械学習など)
④データ可視化ツールの利用経験(TableauなどのBIツールやmatplotlibなどのグラフ作成用パッケージ)
⑤分析結果の共有スキル
※チームによってはGCPやAWSのようなクラウドテクノロジーの知見などを求められています。
おそらく、上記の内容はどのスポーツ団体でも大きく変わることはないでしょう。
そうすると、ただ採用要件を羅列してもあまり面白くなさそう。。。
ということで、今回は色々な切り口で各求人を比較してみようと思います。
具体的には競技軸や役職などを各求人で見比べて、差異を見つけていきます。
※求人はGoogleや、LinkedInのような求人サイトで検索しました。
競技軸_チーム編
まずはスポーツ団体のデータサイエンティストとして花形と思われる(？)プロチームの採用要件について見てみましょう。
今回は、NBA、MLB、NHLのチームでデータサイエンティストの求人を探し、その中で各種目ごとに採用要件が一番盛り盛りだったチームをピックアップして比較してみます。
まずはNBAから
LAC
（職種名：Basketball Data Analyst）
概要
Basketball Analyst will join our Planning, Systems and Resources group to analyze, interpret, forecast, visualize, and report on basketball related data to help in decision-making. As Basketball Data Analyst, you will collaborate with and support members of the front office, coaching staff, health/performance staff, as well as the entire Basketball Operations department by developing recommendations to optimize team and player performance and predict future outcomes.
To be highly considered for this role, you should have a technical background in a mathematics, computer science, statistics, or similar field; experience using advanced modeling and analysis; and experience building unique tools to enhance and streamline the decision-making process.
This is a full-time, in-house position based out of our Playa Vista offices.
Basketball Analystは我々のPlanning, Systems and Resources groupに所属して、バスケットボールのデータについての分析や解釈、予測や可視化、そしてレポートを行うことで意思決定のサポートをしてもらいます。バスケットボールデータアナリストとして、チームや選手のパフォーマンスを最適化し、将来の結果を予測するためにレコメンデーションを作成することで、フロントオフィスのメンバーやコーチングスタッフ、health/performanceスタッフ、およびBasketball Operations部門と協働し、支援します。
この職務で高い評価をされるには、数学やコンピューターサイエンス、統計学やこれらの関連分野についての技術的なバックグラウンドを持っていること、発展的なモデリングや分析を実施した経験があること、意思決定のプロセスを強化・効率化する独自のツールを開発した経験があることが必要になります。
これはPlaya Vistaオフィスを拠点とするフルタイムの社内ポジションです。
主な職務と責任
Principal Duties and Responsibilities
-Analyze basketball related data to predict future team/player performance, quantify past player/team performance, and forecast future matchup outcomes
-Manipulate, visualize, and analyze large data sets
-Assist in database maintenance and data wrangling
-Design, improve, and maintain ongoing metrics, reports, analyses, dashboards, etc.
-Support gathering of additional data for ad-hoc analysis as needed
-Innovate across all aspects of Basketball Operations
-Collaborate effectively on team projects and work autonomously on individual work as appropriate
-Communicate results to the Basketball Operations staff through presentations, written reports, and tools
・バスケットボールに関するデータを分析して、将来のチームや選手のパフォーマンスの予測や過去のパフォーマンスの定量化、今後の試合結果の予測を行います。
・大きなデータセットの操作、可視化、分析を行います
・データベースのメンテナンスや管理を支援します。
・現在利用されている手法、レポート、分析、ダッシュボードなどの設計、改善、メンテナンスを行います
・アドホックに行われる分析に必要なデータの収集を支援する
・バスケットボールオペレーションのあらゆる側面を革新する
・チームプロジェクトで効果的に協力し、個人の業務で自発的かつ適切に仕事を行う
・プレゼンやレポート、ツールを通してバスケットボールオペレーションのスタッフに分析結果を伝えます。
資格要件
-Experience with varied programming and scripting languages (Python, C++, …)
-Statistical expertise and experience with statistical software (R, SciPy, TensorFlow, …)
-Strong experience with Bayesian analysis, experimental design, linear regression, logistic regression, non-linear regression, hidden Markov models, k-means clustering, decision trees, artificial intelligence, and other advanced techniques
-Experience with SQL Databases & Database Management
-Data Mining & Big Data expertise
Experience with data visualization (Tableau, Shiny, …) and/or web design is helpful
-Experience with Azure, Rest APIs data warehousing and processing large JSON and XML files is valued, but not required
-Proficiency with Git
-Able to work and excel under pressure and meet hard deadlines
-Open to learning new programming languages and data visualization techniques
-Knowledge of basketball data and basketball statistics
-Available to work long hours on short notice, weekends, and nights as needed
-Demonstrated dedication with the ability to lead projects from origin through execution.
-Ability to learn, contribute and flourish in a fast-growing, dynamic environment.
-Effective interpersonal skills, both oral and written.
-Self-starter and entrepreneurial spirit with hands-on approach towards business.
・様々なプログラミング言語及びスクリプト言語の経験（PythonやC++など）
・統計の専門知識と統計ソフトの利用経験(RやSciPy,TensorFlowなど)
・ベイジアン分析、実験計画、線形回帰、ロジスティック回帰、非線形回帰、隠れマルコフモデル、k-meansクラスタリング、決定木、人工知能、その他の高度な手法の豊富な経験
・SQLデータベースとデータベース管理の経験
・データマイニングとビッグデータの専門知識
・データの視覚化（Tableau、Shinyなど）やWebデザインの経験は有用です。
・Azureの経験、REST APIデータウェアハウジングおよび大規模なJSONおよびXMLファイルの処理は高く評価されますが、必須ではありません
・Gitに精通していること
・プレッシャーのもとで働いて成果を出し、厳しい締切を守ることができる。
・新しいプログラミング言語やデータ可視化の技術を学ぶことに前向きであること
・バスケットボールと、バスケットボールの統計に関する知識
・必要に応じて、急な通告で長時間働いたり、週末や夜間にも働けること
・開始から終わりまでプロジェクトをリードする能力を持ち合わせた献身性を示すこと
・急成長するダイナミックな環境で学び、貢献し、活躍する能力
・口頭および文書による効果的な対人スキル
・ビジネスに対しての実際に携わるアプローチを兼ね備えた、自発的で起業家精神の持ち主
続いてMLB
Cleveland Indians
(職種名：Sports Science Analyst, Baseball Research & Development)
概要
The Cleveland Indians are seeking an analyst to join the team's Baseball Research and Development group with a focus on answering questions specific to sports science. The position will use data and statistics to provide research and analysis to support the Indians' player development, medical, S&C, and sports science staff in helping Indians players perform at optimal levels. This individual will work closely with other analysts in the R&D department as well as sports science, player development, medical, strength & conditioning, and other staff members across the organization. The ideal candidate will possess a strong foundation in statistics and/or data science, the ability to effectively communicate findings to colleagues in non-technical roles, and a passion for learning more about baseball. Strong applicants will demonstrate curiosity, creativity, and the ability to learn new concepts.
クリーブランド・インディアンズは、スポーツ科学に特有の問に答えることにフォーカスし、チームのBaseball R&Dグループに加わるアナリストを募集しています。
このポジションでは、データと統計を使用して調査と分析を行い、選手の能力向上のサポートや、選手が最高レベルのパフォーマンスを発揮できるようにする医療スタッフ・S＆Cスタッフ・そして他のスポーツ科学のスタッフを支援できるようにします。もし採用されたら、R&D部門の他のアナリスト、組織全体のスポーツ科学、選手育成、医療、筋力トレーニング、その他領域に携わるスタッフと緊密に連携します。応募者は、統計および/またはデータサイエンスの確かな基礎を持ち、非技術職のスタッフに分析結果を効果的に伝える能力、および野球についてさらに学習する情熱を持っていることが理想です。
強い*応募者は好奇心や創造性、そして新しい概念を学ぶ能力を見せてくれることでしょう。
*適切な和訳が思い浮かびませんでした。
職責
・Analyze and interpret baseball data with a focus on sports science
・Research, build, test, and deploy statistical models to support Baseball Operations
・Design and implement research studies to improve organizational knowledge in sports science
・Visualize data in concise, readable formats for non-technical staff members
・Communicate research findings to key stakeholders across the organization
・Work with sports science, strength & conditioning, and medical departments to capture player performance data
・Evaluate and recommend new data sources and technologies
・スポーツサイエンスに焦点を当てて野球のデータを分析・解釈すること
・野球のオペレーションをサポートする統計モデルのリサーチ、ビルド、テスト、デプロイを行う
・組織におけるスポーツ科学の知見をより良くするための調査研究を設計および実施する
・非技術者のスタッフ向けに、簡潔で読みやすい形式でデータを視覚化する
・組織全体の主要な利害関係者に調査結果を伝える
・スポーツサイエンス、S&C、および医療部門と連携して、選手のパフォーマンスデータを捉える
・新しいデータソースとテクノロジを評価及び推薦する
採用要件
Education & Experience Requirements
・Bachelor's degree or demonstrated work experience in a quantitative field such as statistics, mathematics, computer science, operations research, economics, or data science
・Demonstrated ability to solve problems in a data-driven way
・Creativity to brainstorm new avenues of research
・Demonstrated passion for baseball analytics and/or sports science.
・Proficiency in at least one statistical programming language (e.g. R, Python)
・Proficiency in a database language (e.g. SQL)
・Ability to communicate research findings and other technical concepts to non-technical audiences
Preferred Experience
・Working knowledge of advanced baseball statistics and publicly available research
・Advanced degree in a quantitative field
・Experience working with baseball data
・Experience with data visualization
・Experience with experimental design and/or causal inferenc
Standard Requirements
・Reads, speaks, comprehends and communicates English effectively in all communications.
・Represents the Cleveland Indians in a positive fashion to all business partners and the general public.
・Ability to develop and maintain successful working relationship with members of the Front Office.
・Ability to act according to the organizational values and service excellence at all times.
・Ability to work with multicultural populations and have a commitment to fairness and equality.
・Ability to walk, sit or stand for an entire shift.
・Ability to work extended days and hours, including holidays and weekends.
・Ability to move throughout all areas and levels of the Ballpark.
・Ability to work in a diverse and changing environment.
・Occasional physical activity such as lifting and carrying boxes up to 25lbs.
教育と経験の要件
・統計、数学、コンピューターサイエンス、オペレーションズリサーチ、経済学、データサイエンスなど、定量的な分野での学士号または実務経験
・データドリブンで問題を解決する能力を示すこと
・新しい研究方法をブレインストーミングする創造性
・野球の分析やスポーツ科学への情熱を示すこと
・少なくとも1つの統計プログラミング言語（R、Pythonなど）に熟達していること
・データベース言語（SQLなど）に熟達していること
・調査結果やその他の技術的概念を非技術者に伝える能力
優遇される経験
・高度な野球統計と公に利用可能な研究に関する実用的な知識
・定量的分野の高度な学位
・野球に関するデータを扱った経験
・データの視覚化の経験
・実験計画および/または因果推論の経験
標準要件
・すべてのコミュニケーションで英語を効果的に読み、話し、理解し、伝えられること
・すべてのビジネスパートナーおよび一般の人に対して、前向きな姿勢でクリーブランドインディアンを代表すること。
・フロントオフィスのメンバーとの良好な関係を構築および維持する能力。
・常に組織のバリューと卓越したサービスに従って行動する能力。
・多文化な人たちと連携し、公平かつ平等に接することを誓うこと。
・シフトの中で、歩いたり、座ったり、立ったりする能力。
・休日や週末を含む、業務時間を超えても働く能力。
・ボールパークのすべてのエリアと階を移動する能力。
・多様で変化する環境で働く能力。
・最大25ポンドの箱を持ち上げたり運ぶなどの肉体労働を行うこともある。
最後はNHL
Jacksonville Jaguars
(職種名：Data Analyst)
概要
The Data Analyst plays an integral role in the Jacksonville Jaguars organization as a member of the Analytics team. In this position you’ll leverage your skills with data to support the company in any way possible, whether for revenue growth, improving fan experience, or sustaining a winning team.
The Analytics group is responsible for analyzing, interpreting, presenting, and communicating data to enhance processes, decision-making, and outcomes for the Jacksonville Jaguars. At other times, we’re cheering on teammates who are appearing on Jeopardy! or taking a “workcation” to spend a day testing out a new idea.
データアナリストは、Jacksonville Jaguarsのアナリティクスチームのメンバーとして重要な役割を果たします。このポジションでは、データのスキルを活用して、収益の増加、ファン体験の改善、勝利を維持することなど、あらゆる方法で会社をサポートします。
アナリティクスグループは、Jacksonville Jaguarsのプロセス、意思決定、成果を向上させるために、データの分析、解釈、提示、伝達を担当しています。また、Jeopardyに出演しているチームメイトを応援しています！または、新しいアイデアをテストするために1日を費やすために「作業」を行います。
※jeopardy以降はよくわからなかったです。
職責
・Analyze data and communicate insights to inform and impact decisions
・Develop reproducible analyses and models for application to business and football components of the organization
・Develop reporting and collaborate with stakeholders to ensure timely delivery
・Create, update, and manage tables within a SQL database
・Collaborate with a variety of decision-makers on ad-hoc requests
・Identify opportunities to initiate new projects and research
・データを分析し、洞察を提供することで、意思決定に情報を与え、影響を与える
・組織を構成するビジネスとFootballに適用するための、再現可能な分析とモデルを開発する。
・レポートを作成し、それを確実かつタイムリーに提供するために利害関係者と協力する。
・SQLデータベース内のテーブルを作成、更新、管理する
・アドホックな要望について、さまざまな意思決定者と協力する
・新しいプロジェクトや研究を開始するチャンスを見極める
採用要件
Required
・Proficiency with a statistical computing language such as R or Python
・Proficiency in SQL and comfortable aggregating data, joining tables, and writing efficient queries
・Ability to synthesize data from a variety of sources and identify actionable insights
・Flexibility in communicating to both technical and non-technical audiences
・Resourceful problem solver who is able to devise solutions for a wide variety of challenges
・Willingness to work collaboratively with others across the organization
・Attention to detail and willingness to ensure deliverables are accurate and complete
・Familiarity with Microsoft Office products (Excel, PowerPoint)
Preferred
・Conceptual understanding of or prior experience developing machine learning-based models
・Prior experience accessing data via APIs and/or web scraping
・Experience with data visualization software, ideally Tableau
必須
・RやPythonなどの統計分析に利用するプログラミング言語に習熟していること
・SQLに習熟しており、データ集計やテーブルの結合、効率的なクエリの作成を滞りなく行えること
・さまざまなソースからデータを組み合わせ、アクションに結びつく洞察を見つける能力
・技術者と非技術者の双方に対し、柔軟にコミュニケーションを取れる
・さまざまな課題に対して解決策を考案できる能力を持っていること
・組織の垣根を超えて、他の人と協力して働くことを厭わないこと。
・ディテールにまで注意を払い、成果物が正確で不足がないことを保証する意欲を持っていること
・Microsoft Office製品（Excel、PowerPoint）の知識
持っていると望ましい
・機械学習ベースのモデルの概念的な理解または開発経験
・APIやウェブスクレイピングを利用してデータにアクセスした経験
・データ視覚化ソフトウェアの経験(Tableauが理想)
その他
Example Projects in this Role
・Can we quantify the value of opening an email, attending a game, and transferring a ticket to a friend all as part of a customer’s lifetime value?
・How do we evaluate a taco restaurant’s return on investment in a partnership with the Jaguars?
・How does a player’s practice and game activity impact injury risk?
この役割のプロジェクト例
・顧客の生涯価値の一部として、メールを開いたり、ゲームに参加したり、友人にチケットを譲渡したりする価値を定量化できますか？
・ジャガーとのパートナーシップにおけるタコスレストランの投資収益率をどのように評価しますか？
・プレーヤーの練習とゲーム活動は怪我のリスクにどのように影響しますか？
内容としては、上述したベースの要件に各チームがそれぞれ必要とする要件を付け加えている形になりますね。
LACとCleveland Indiansは勤務時間について柔軟な対応を求められていたり、Jacksonville Jaguarsはスポーツ自体のパフォーマンス向上にとどまらず、ビジネス課題の解決にも取り組むということを明記していたりします。
個人的に面白い記載だったのが、LACの欲張りぶりとCleveland Indiansで実験計画や因果推論の経験が望ましいと記載されている件です。
前者については、統計スキルに加えて、クラウドやGitの知識とかデータの可視化まで求めていて、一人でなんでもできる人材を求めている感が伝わってきて、良くも悪くも印象深いです。
ちなみに求人は既に終了していました。どんな人が採用されたんだ。
後者については、これまで10数件分の求人を見ましたが、実験計画や因果推論の経験を求めている求人はCleveland Indiansだけで、スポーツにおけるデータサイエンスのステージを一歩進めている印象です。
ただ、各競技に対する知見を除けば、競技として特筆すべき採用要件はなさそうです。
競技軸_統括団体編
次は統括団体について見てみましょう。
勝利を追い求めるという醍醐味はなくなりますが、リーグを運営するための分析という点では、他ではできないプロジェクトに取り組めそうです。
ここではNBAとMLBの統括団体求人について比較してみます。
NBA本体
（職種名：Data Scientist, Basketball Integrity）
職務概要
Position Summary: The Data Scientist will support the Basketball Integrity Analytics Lead in compiling and analyzing data relating to game play, team and referee trends in conjunction with sports betting data. The position will contribute to efforts to keep all Integrity stakeholders abreast of key analyses undertaken using a variety of reporting and visualization tools.
職務概要：
データサイエンティストはデータの蓄積や試合のプレイやチーム、審判の動向について、スポーツベッティングのデータも用いて分析し、Basketball Integrity Analytics Leadを支援します。この職務は様々なレポーティングツールや可視化ツールを利用して、主要な分析結果を、Integrityのすべての関係者に遅れのないように周知する取り組みに貢献します。
主な責任
Major Responsibility:
-Create and execute models for flagging anomalous performance, trends etc. that may be consistent with but not necessarily indicative of manipulation
-Design and undertake secondary checks to understand if the flagged event/trend under investigation is of genuine concern.
-Prepare reports for senior leadership in Basketball Strategy and Analytics as well as related groups within the NBA such as Legal/Security and undertake follow-up analysis as directed
-Conduct innovative and original analysis to better understand player and referee performance and incorporate player tracking data and other proprietary data in these models
-Use statistical techniques to better understand salient betting trends and market movements, especially on NBA games across different markets
-Work with technical partners to automate data flows and reduce reliance on manual data development
主な責任：
・操作と一致しているが必ずしも操作のことを示しているとは限らない、特異なパフォーマンスや傾向にフラグを付いたためのモデルを作成・実行する*
・フラグが付いて調査中である出来事や傾向に対し、それが真の懸案事項なのかを理解するために、二次的なチェックを設計し、実行する
・Basketball Strategy and Analyticsの上層部向けのレポートと、法律・セキュリティなどのような、NBA内の関連グループに向けたレポートを作成し、指示に従って改めて分析を実施する
・選手や審判のパフォーマンスをよりよく理解し、斬新で独自性のある分析を実施し、さらにプレイヤーのトラッキングデータや所有するデータを分析から導かれたモデルに組み込む。
・統計的な手法を利用して、ベッティングや市場の顕著な動きを理解する(特に、異なる市場に跨るNBAの試合について)。
・テクニカルパートナーと協働して、データの収集を自動化し、手動でのデータ収集への依存度を減らす
* スポーツベッティングのデータと合わせるといった記述を踏まえると、八百長を検知するモデルを作成・実行するという意味合いと考えられる
必要とされるスキル、知見
Required Skills/Knowledge:
-3+ years of experience in data analytics, ideally related to the sports or gaming industries
-Self-starter with exceptional problem-solving skills and ability to communicate with a non-technical audience and deal effectively with senior management
-Experience with a database management language (e.g. SQL), scripting languages (e.g. R or Python) and data visualization tool (e.g. Shiny or Tableau)
-Applied knowledge of statistical regression methods and other supervised learning techniques and unsupervised learning techniques (e.g. dimensionality reduction and clustering)
-Confident individual, able to work in a fast-paced environment and manage short term deliverables along with long-term projects. Must exercise good judgement and be able to maintain confidentiality with sensitive projects
必要とされるスキル・知見：
・3年以上のデータ分析の経験。スポーツやゲーム業界での経験ならば望ましい。
・自発的に行動でき、卓越した課題解決スキルや、非技術者ともコミュニケーションを取れる能力、シニアマネージャーと効率的に対応できる能力を持っていること。
・データベース操作言語(SQLなど)、スクリプト言語(R,Pythonなど)、データ可視化ツール(ShinyやTableauなど)の使用経験
・回帰分析や教師あり学習、教師なし学習(次元削減やクラスタリング)といった応用的な統計知識
・ペースの早い環境で働くことができ、長期的なプロジェクトと並行して短期のプロジェクトもこなせる自身のある人。適切な判断を行い、センシティブなプロジェクトについて機密を守れる必要があります。
学歴
Education: Bachelor's Degree Required; Major in Mathematics, Statistics, Computer Science or related discipline or Master's Degree are preferred
学歴：
学士号が必要です。数学や統計、コンピューターサイエンス、または関連分野を専攻しているか、修士号を持っていることが望ましい*
* 細かい和訳は微妙。修士号なら上述の領域以外を専攻していても優遇される可能性もあります。
お次はMLB
MLB本体
(職種名：Data Scientist)
概要
Who is likely to renew their season tickets? Or churn? Which fans are likely to upgrade to a package? Or buy again? How do we best communicate with fans and encourage them to attend another game? Which team is a fan's favorite? How do we quantify the strength of that relationship?
MLB is looking for a Data Scientist to join its Analytics team in our New York City office. The Analytics team aggregates data from hundreds of online and offline sources and leverages it to provide insight, better serve fans, and drive growth for the league and its 30 Clubs.
In this crucial role, you will be responsible for manipulating and analyzing complex, high-volume, high-dimensionality data from a myriad of sources. You will help drive a deeper understanding of MLB's fans, develop and validate predictive models, partner with Data Engineering to deploy them at scale, and collaborate with the Marketing and Product teams and Clubs to drive ticket sales, fan engagement and business impact. You will also have the opportunity to present and share insights with business leads at MLB and the 30 Clubs.
If you love Data, Baseball, and delivering work that makes an impact, you've come to the right place.
どういった人たちがシーズンチケットを更新、あるいは解約しそうでしょうか？どのファンがパッケージにアップグレード、あるいは再度購入しそうでしょうか？ファンとどのようにコミュニケーションを取れば、他の試合も観戦してくれるでしょうか？どのチームがファンのお気に入りで、その気持ちの強さをどのように定量化すればよいでしょうか？
MLBは、ニューヨーク市のオフィスで分析チームに参加するデータサイエンティストを探しています。アナリティクスチームは、数百のオンラインおよびオフラインソースからデータを収集し、それを活用して洞察を生み出し、ファンにより良いサービスを提供し、リーグと30クラブの成長を促します。
この重要な役割では、無数のソースからの複雑で大量の高次元データを操作および分析することになります。MLBのファンについての理解を深め、予測モデルを開発および検証し、データエンジニアリングと連携して作成した予測モデルを大規模に展開し、マーケティングおよび製品チームやクラブと協力してチケット販売・ファンエンゲージメント・ビジネスインパクトを促進します。また、MLBおよび30のクラブのビジネスリーダーに洞察を提示し、共有する機会もあります。
データ、野球、そしてインパクトのある仕事を提供するのが好きなら、あなたは正しい場所に来ました。
職責
・Translate business challenges into data pipelines & model framework.
・Train, validate, and tune predictive models around fans' behavior.
・Analyze, interpret & communicate the results of experiments.
・Deliver business value by translating complex data into meaningful insights.
・Effectively present and explain complex concepts to a non-technical audience.
・ビジネス上の課題をデータパイプラインとモデルフレームワークに置き換えます。
・ファンの行動に関する予測モデルについてトレーニング、バリデーション、および調整をします。
・実験の結果を分析、解釈し、それを共有します。
・複雑なデータから有意義な洞察を導き出して、ビジネス価値を提供します。
・複雑な概念を非技術者に効果的に説明します。
採用要件
・2-4 years of relevant experience in Data Science
・Bachelor's degree or higher in a quantitative field such as mathematics, statistics, computer science, etc.
・A strong foundation in probability, statistics, and algorithm development
・Programming skills that allow you to be self-sufficient in handling large datasets (Python, SQL, Scala, Java)
・Experience with statistical tools or packages: Python (strongly preferred; specifically with scipy, numpy, scikit-learn etc), R, SAS, SPSS, or Matlab
・Experience programmatically structuring and cleaning data, and not just analyzing highly cleaned data sets
・You're a self-starter that's highly accountable and will take ownership of delivering your work
・Strong understanding of building models, ability to validate and measure efficacy of models via various metrics, and the knowledge to know what metrics make sense for which situation
・Comfort manipulating and analyzing complex, high-volume, high-dimensionality data from varying sources
・Experience with cloud services platforms (Amazon Web Services, Google Cloud, etc.)
・データサイエンスに関連する2〜4年の経験
・数学、統計、コンピューターサイエンスなどのような、定量的分野の学問において学士号以上を取得していること。
・確率、統計、アルゴリズム開発の強力な基礎を持っていること
・大規模なデータセットを自分自身で処理するのに十分なプログラミングスキル（Python、SQL、Scala、Java）
・統計ツールまたはパッケージを利用した経験：Python（強く推奨されます。特にscipy、numpy、scikit-learnなど）、R、SAS、SPSS、またはMatlab
・整備されたデータセットを分析するだけでなく、プログラムでデータを構造化および整備した経験
・自走できることを説明でき、仕事について責任感を持っていること
・モデル作成についてしっかりと理解しており、さまざまなメトリックを利用してモデルの有効性を検証および測定する能力を持ち、どの状況でどのメトリックが意味をなすかについて知っていること。
・さまざまなソースから提供される、複雑でサイズの大きい、高次元データを滞りなく操作および分析できること
・クラウドサービスプラットフォーム（AWS、Google Cloudなど）の経験
求められている職責は異なっていますね。NBAは八百長やベッティング、そしてスポーツのプレイデータを分析するようですがMLBはビジネス面での分析を求められているようです。
もちろん、お互いに足りない人材を求めているだけで、競技ごとに求めてる人材が異なるとは必ずしもいえないですが、少なくともこういう職責のパターンがあるというのは参考になりますね。特に八百長に対する対応というのはなかなか聞かない話なので興味深いです。
ちなみに、MLBでは他にもデータサイエンス系の職種を応募しているので、そちらも合わせて紹介します。
MLB本体
(職種名：Senior Software Engineer (Baseball Data + Machine Learning))
概要
The new Machine Learning team at Major League Baseball builds and maintains models to analyze and evaluate what's happening on the field. As part of the Baseball Data department, we leverage tracking data from individual plays and players to develop solutions using data science, machine learning, deep learning, and computer vision. While we do work on projects that may not be public, much of our work can regularly be seen on broadcasts.
We are responsible for taking projects from the initial ideation phase into data exploration and model training in shared Jupyter notebooks and into production. We use specialized toolchains that help with scheduled orchestration of ETL processes, model (re)training, and a large amount of real-time data. We are moving towards Google BigQuery as our Data Warehouse platform. We love Python, and regularly develop complex Python scripts to interact with APIs and SQL datastores.
The Software Engineer will be responsible for accelerating and solidifying the infrastructure and services upon which our work relies. This includes creating, optimizing, and scaling the data pipeline to support this work. The Software Engineer will be crucial to the Machine Learning team's ability to produce and deliver, and will interact with our team of Data Scientists and Machine Learning Engineers on a daily basis.
MLBの新しい機械学習チームは、試合で何が起こっているかを分析および評価するためのモデルを構築および保守します。Baseball Data部門の一部として、私たちは個々のプレイやプレーヤーのトラッキングデータを活用して、データサイエンス、機械学習、ディープラーニング、コンピュータービジョンを使用したソリューションを開発しています。私たちが取り組んでいるプロジェクトは公にはなっていませんが、その成果の多くは定期的に放送で見ることができます。
私たちは、初期のアイデア出しの段階から、その後のデータ探索や共有のJupyter Notebookでのモデルの学習そして製品化までのプロジェクトに責任を負います。また、私達はETLプロセス、モデルの学習、および大量のリアルタイムデータを計画的かつ組織的にを支援ための専用のツールチェーンを使用します。DWHプラットフォームとしてGoogle BigQueryに移行しています。私たちはPythonが大好きで、APIやSQLデータストアとやり取りするために複雑なPythonスクリプトを定期的に開発しています。
ソフトウェアエンジニアは、当社の業務が依存するインフラストラクチャとサービスを発展させ、安定化させる業務を担当します。これには、この作業をサポートするためのデータパイプラインの作成、最適化、およびスケーリングが含まれます。ソフトウェアエンジニアは、機械学習チームが作成および提供する能力を左右する重要な職務であり、データサイエンティストおよび機械学習エンジニアのチームと日常的にやり取りします。
職責
・Produce High Impact Work - As a core member of the Machine Learning Team, you will build, evolve, and scale state-of-the-art machine learning system infrastructure powering MLB's data and ML platform. Your work will have a direct impact on our business' bottom line.
・Employ a Broad Range of Technology - You'll have the freedom to use the right tools for the job, whether it's vanilla SQL or a distributed processing framework such as Apache Spark. We run our processes within Amazon Web Services and Google Cloud Platforms' ecosystems, so we can take advantage of their managed services such as DataProc, DataFlow and Kubeflow -- if they help us get the job done better or faster.
・Leverage Diverse Data Sources - You'll work with many data sources, including:
・Player tracking and pose estimation data, as well as ball tracking data which powers MLB's Statcast
・User interactions with our MLB.tv and Video on Demand products.
・Video clips from every pitch of every game
・Build and Support - You will own and operate deep learning training systems, models serving systems, and dataset management pipelines. You'll embrace the DevOps mentality to build and support data applications in the cloud. You'll deploy using infrastructure as code.
・インパクトの大きい成果を生み出す：機械学習チームの中心メンバーとして、MLBのデータとMLプラットフォームの価値を高める、最先端の機械学習システムインフラストラクチャを構築、展開、およびスケーリングします。この仕事は私たちのビジネスの収益に直接影響を与えます。
・幅広いテクノロジーを採用する：普通のSQLでも、Apache Sparkなどのような分散処理フレームワークでも、業務に適したツールを自由に使用できます。AWSとGCPのエコシステム内で業務を実行しているため、業務の質の向上やスピードアップに役立つ際はDataProc、DataFlow、Kubeflowなどのマネージドサービスを活用できます。
・多様なデータソースを利用します -次のような多くのデータソースを使用します。
・プレーヤーの追跡および姿勢推定データ、およびMLBのStatcastに提供されているボール追跡データ
・MLB.tvおよびVideo on Demand製品とユーザーとの関係性についてのデータ。
・すべてのゲームの、すべての投球のビデオクリップ
・構築とサポート ：ディープラーニングの学習システム、モデル提供システム、およびデータセットを管理するパイプラインを運用します。DevOpsの考え方を取り入れて、クラウドでデータアプリケーションを構築およびサポートします。インフラストラクチャをコードとして使用してデプロイします。
採用要件
Basic Qualifications:
・Expertise in Python, specifically interacting with data APIs and automating tasks.
・Expertise in SQL.
・Experience with standard software engineering methodology, e.g. unit testing, code reviews, design documentation.
・Experience working with large (Terabyte-scale) data sets
・Experience with an MPP Data Warehouse such as BigQuery, Redshift, or Teradata
・Experience with cloud infrastructure.
・Comfort in a Linux environment and with basic server administration tasks.
・Significant experience with Data Engineering or ETL Engineering.
Preferred Qualifications:
・Previous experience supporting Machine Learning modeling or its product integration
・Experience with any/all of the following:
Apache Airflow
Google BigQuery
DevOps - Jenkins/Ansible/Terraform
Docker / Kubernetes
・Exposure to ML techniques and programming
・Experience in deep learning model training
・Experience with data processing and storage frameworks like Google Cloud Dataflow, Hadoop, Spark, Cassandra, Kafka, etc.
基本的な要件：
・Pythonの専門知識、特にデータAPIの操作およびタスクの自動化。
・SQLの専門知識。
・単体テスト、コードレビュー、設計文書などの標準的なソフトウェアエンジニアリング手法の経験。
・大規模な（テラバイト規模の）データセットの操作経験
・BigQuery、Redshift、TeradataなどのMPPデータウェアハウスの使用経験
・クラウドインフラストラクチャの経験。
・Linux環境と基本的なサーバー管理タスクにおいて円滑に業務が行えること。
・データエンジニアリングまたはETLエンジニアリングの豊富な経験。
望ましい要件：
・機械学習モデリングまたはその製品統合をサポートした経験
・次のいずれかまたはすべての経験：
Apache Airflow
Google BigQuery
DevOps-Jenkins / Ansible / Terraform
Docker / Kubernetes
・MLテクニックとプログラミングに触れていること
・ディープラーニングモデルの学習の経験
・Google Cloud Dataflow、Hadoop、Spark、Cassandra、Kafkaなどのデータ処理およびストレージフレームワークの経験
MLB本体
(職種名：BI Data Analyst)
概要
Major League Baseball Business Intelligence (MLBBi) team is looking for a Business Intelligence Data Analyst, who can assist our team in our evolving goal of providing enterprise class, analytical solutions for the game of baseball. The MLBBi team is responsible for gathering data from varied sources (internal/external) and consolidating them into our analytics platform, in order to provide actionable insight across the organization in such situations as, but not limited to, player analytics, baseball development and operational reporting.
As a Business Intelligence Data Analyst, working in our NYC office, you will be tasked with assisting the team in maintaining various parts of the data warehouse and reporting infrastructure, master the overall architecture implementation, build analyses that is leveraged by senior management at the office of commissioners and model data, while growing our utilization of cloud services. We are a lean team and we all play multiple positions on the team (architecture, system administration, data evangelist, production support, etc.).
Your careful attention to detail, fearlessness in rolling up your sleeves to build on your own and honed problem-solving talents will serve you well, as you develop not only visualizations and reports but you will have key contribution opportunities in being a part of analytical adaptation, which continues to be the backbone to some of baseball's critical operational decisions. For as much as you gain, through hands-on experience and professional gratification by having your efforts exposed to the decision makers behind the game of baseball, you will be expected to contribute as a high performing member of this team.
MLBのBI（MLBBi）チームは、野球の試合に企業レベルの分析ソリューションを提供するという私たちの発展的な目標を支援できるBIデータアナリストを探しています。MLBBiチームは、内部や外部の多種多様なソースからデータを収集し、それらを分析プラットフォームに統合することで、プレーヤー分析や、野球の発展、レポーティングの運用などのような、意思決定に結びつく洞察を組織全体に提供します。
NYCオフィスで働くBIデータアナリストは、DWHとレポートインフラストラクチャのさまざまな部分を維持したり、全体的なアーキテクチャの実装をマスターし、コミッショナーのオフィスにいる上級管理職が活用するような分析を行い、データのモデリングを行ったり、クラウドサービスの利用率を高めたりすることでチームを支援します。私たちはリーンなチームであり、全員がチームで複数の役職を果たしています（アーキテクチャ、システム管理、データエバンジェリスト、プロダクションサポートなど）。
ディテールに細心の注意を払い、袖をまくり上げて、独力で磨き上げた問題解決能力を遺憾なく発揮することで、視覚化とレポーティングのスキルを高めるだけでなく、分析を各方面に適用する動きのの一部として重要な貢献の機会を得ることができます。 そしてそれは、野球の重要な運用上の決定のバックボーンであり続けます。あなたが成長する限り、実践的な経験と専門的な満足を通じて、野球の試合の裏にいる意思決定者にあなたの努力を見せることにより、このチームのハイパフォーマーなメンバーとして貢献することが期待されます。
職責
・Develop reports and data visualizations via R, Tableau, SAP BusinessObjects 4.2.
・Self-learner, independent, and have outstanding problem-solving skills.
・Excellent written and verbal communication skills.
・Grow competency around all the baseball systems leveraged throughout the league and present opportunities for improvement.
・Liaison with multiple lines of businesses across organization to distill their complex processes and systems into digestible reports and visualizations.
・Maintain VM installations of multiple analytical systems.
・R、Tableau、SAP BusinessObjects 4.2を使用して、レポートとデータの視覚化を提供します。
・自身で学習し、自走でき、卓越した問題解決スキルを持っています。
・文書および口頭での優れたコミュニケーション能力。
・リーグ全体で活用されているすべての野球システムの能力を高め、改善の機会を提示します。
・組織全体の複数の事業部門と連携して、彼らの複雑な業務プロセスやシステムを、噛み砕いた形のレポートと視覚化に翻訳します。
・複数の分析システムのVMインストールを維持します。
採用要件
Requirements
・College/Masters Graduate with a relevant academic major is strongly preferred, though candidates with non-traditional schooling backgrounds and strong relevant experience will be considered.
・3-5 years related experience is preferred.
・Highly professional manner and excellent written and verbal communication skills required.
・Proficiency in quantitative data collection and data analysis (e.g., SQL, Excel etc.) is required, with the ability to write complex freehand SQL including sub-queries, nested queries, and other advanced SQL features. Additional technical literacy is preferred.
・Client-facing experience is preferred.
・End-to-end SDLC experience.
・Experience with BI platforms such as Looker, Tableau, Power BI or other data visualization software.
Familiarity With (nice To Have But Not Required)
・Baseball knowledge and/or love of the game of baseball
・Web service development or manipulation of REST or SOAP APIs & ・RDBMS (IBM DB2, Netezza, MySQL)
・Strong knowledge of programming languages/tools including: Java, Object-Oriented Languages, Python
・Consulting, presenting data and presentation experience
・A bit of a MacGyver when needed for unique solutions for common processes
・Highly scalable and distributed applications
必要条件
・関連する学士号を持つ大学/修士卒業生であることが望ましいですが、非伝統的な学校教育を受け、強い関連経験を持っている候補者も考慮されます
・関連する分野の3〜5年の経験が望ましい。
・非常にプロフェッショナルな手法と、書面および口頭での優れたコミュニケーション能力が必要です
・定量的なデータ収集およびデータ分析（SQL、Excelなど）に習熟している必要があり、具体的にはサブクエリやネストされたクエリ、およびその他の高度なSQL機能を含む複雑なSQLを0から作成できることが挙げられます。追加の技術リテラシーを持っていると望ましいです。
・クライアントと直接接した経験があることが望ましいです。
・SDLC(システム開発ライフサイクル)の一連の流れを経験していること。
・Looker、Tableau、Power BIまたはその他のデータ視覚化ソフトウェアなどの、BIプラットフォームの経験。
精通している（持っていることが望ましいが必須ではない）
・野球の知識および/または野球の試合に対する愛を持っていること
・REST APIやSOAP API、およびRDBMS（IBM DB2、Netezza、MySQL）のWebサービス開発または操作
・Java、オブジェクト指向言語、Pythonなどのような、プログラミング言語/ツールに関する豊富な知識
・コンサルティング、データの提示、プレゼンテーションの経験
・一般的なプロセスのユニークなソリューションに必要な場合は、MacGyverを少し使用します
・高度にスケーラブルな分散アプリケーション
MLBはデータサイエンスの中でも、職種をさらに細かく分けているのが好印象ですね。データエンジニア的な職種から、複雑なデータ解析を行うアナリスト、そしてデータを全社的に活用するためのBI担当をそれぞれ募集しており、全部を一人に押し付けていることはありません。LACは見習ってくれ。
また、NBAのチームであるHouston Rocketsの採用要件は求めているものが少なく、社内体制が整っていることが伺えるので、採用要件だけ紹介します。
HOU
(職種名：Basketball Operations Analyst)
採用要件
- Bachelor’s degree or higher in related field
-Experience with varied programming languages, particularly SQL
- Experience with statistics and commonly used statistics packages, machine learning, econometrics, data visualization, and basketball analytics is desirable
- Background in mathematical or computational field is desirable but not required
-Experience with large data sets, “big data”, is an advantage
- Interest in and familiarity with basketball and terminology
Highly motivated and dependable Individuals that exhibit our ONE TEAM PHILOSOPHY of PASSION, ACCOUNTABILITY, CUSTOMER FOCUS, TEAMWORK are welcome to apply!
・関連分野の学士号以上の所持
・様々なプログラミング言語の経験(特にSQL)
・統計や一般的に利用される統計パッケージ、機械学習、計量経済学、データ可視化、バスケットボールの分析の経験があることが望ましい
・数学や計算機分野のバックグラウンドがあることが望ましいが、必須ではない
・ビッグデータの経験はアドバンテージになります
・バスケットボールや用語に関する興味と理解
強い情熱と信頼できる人間性で、私達のチーム哲学である「情熱・説明責任・顧客へのフォーカス・チームワーク」を示す人物に是非応募してもらいたいです！
応募に関する情報
When you apply for this job online (link below), you will be required to answer the following questions:
1. Yes/No Do you have experience with varied programming languages, particularly SQL?
2. Yes/No Do you have experience with statistics and commonly used statistics packages, machine learning, econometrics, or similar?
この職務に応募する際に、下記の質問に回答する必要があります。
1 様々なプログラミング言語、特にSQLの経験はありますか？
2 統計や一般的に利用される統計パッケージ、機械学習、計量経済学や関連分野の経験はありますか。
やはり、NBA版Money ballとも言われているHOUですね。
LACは見習ってくれ(二度目)
役職軸
誰かを採用するときには必ず役職の話も出てきます。いわゆる一般社員やジュニアとしてなのか、それとも管理職やシニアとしての採用なのかといった話ですが、もしかしたら役職の違いで採用要件も変わるかもしれない。これってトリビアになりませんか？
ということで、この節では役職の違いによる採用要件の差異を確認してみます。
ちょうどよいところに、同じチームで、求人名称的に同一職種の、ジュニア採用とシニア採用の求人があったのでそれを比較してみましょう。
※掲載されているサイト自体は異なるのでその点は留意。
まずはジュニア採用らしき求人
Philadelphia Eagles
(職種名：Quantitative Analyst-Football Operations)
概要
The Quantitative Analyst will be a member of the analytics team within Football Operations. This position will expose candidates to all parts of the modern NFL front office, including player evaluation, game preparation, resource allocation, sports science, and player development.
A good candidate will be able to work with football data to draw insights and improve decision-making. Applicants should have the quantitative skills to analyze complex problems and the technical ability to implement their ideas effectively. We expect applicants to have a solid foundation in statistical modeling.
Quantitative Analystは、Football Operations内の分析チームの一員です。このポジションでは、プレーヤーの評価、ゲームの準備、リソースの割り当て、スポーツ科学、プレーヤーの開発など、モダンなNFLフロントオフィスのすべてに関わります。
優れた応募者は、Footballのデータを活用して洞察を引き出し、意思決定を改善することができます。応募者は、複雑な問題を分析するための定量的スキルと、アイデアを効果的に実施するための技術的能力を備えている必要があります。応募者には、統計モデリングの確かな基礎が必要です。
採用要件
・Undergraduate or graduate degree in a relevant field
・Strong analytical and quantitative skills
・Experience in statistics, machine learning, or econometrics
・Proficient with data management and analysis in statistical software (e.g. R, STATA)
・Software development and data visualization skills are a plus
・Good communication skills
・Ability to work independently with a hands-on approach.
・Passion for football
・関連分野での学部や大学院の学位
・優れた分析スキルと定量的なスキルを持っていること
・統計、機械学習、または計量経済学の経験
・統計ソフトウェア（R、STATAなど）のデータ管理と分析に精通していること
・ソフトウェア開発およびデータ視覚化スキルはプラス評価です。
・優れたコミュニケーションスキル。
・現場主義で、かつ自主的に作業する能力。
・Footballへの情熱を持っていること。
次はシニア採用らしき求人
Philadelphia Eagles
(職種名：Senior Quantitative Analyst Football Operations)
概要
The Senior Quantitative Analyst will join the analytics team within Football Operations. The position will expose candidates to all parts of the modern NFL front office, including player evaluation, game preparation, resource allocation, sports science, and player development. The job involves working with a wide variety of football data to draw insights and improve decision-making.
A strong candidate for this role will have relevant work experience and/or graduate-level training in a quantitative discipline. Applicants should have a deep understanding of modern statistical techniques, with proven ability to execute on their ideas. We expect candidates to be well-versed in sports analytics research and methods.
Senior Quantitative Analystは、Football Operations内の分析チームに参加します。プレーヤーの評価、ゲームの準備、リソースの割り当て、スポーツ科学、プレーヤーの開発など、モダンなNFLフロントオフィスのすべてに関わります。仕事には、さまざまなFootballデータを使用して洞察を引き出し、意思決定を改善することが含まれます。
この役割の有力な候補者は、関連する実務経験および/または定量分析を行う学問での大学院レベルのトレーニングを持っています。応募者は、最新の統計手法を深く理解し、アイデアを実行できることを証明できる必要があります。私たちは、候補者がスポーツ分析の研究と方法に精通していることを期待しています。
採用要件
・Outstanding analytical and quantitative skills
・2-3 years of relevant work experience or comparable academic experience
・Advanced degree in statistics, machine learning, or econometrics
・Highly skilled in statistical software for data management and analysis
・Software development and data visualization skills are a plus
・Ability to communicate complex ideas to diverse audiences
・Passion for football
・卓越した分析スキルおよび定量的スキルを持っていること
・関連する職種を2〜3年経験していること、または同等のアカデミックな経験
・統計、機械学習、計量経済学の高度な学位(修士号以上)
・ソフトウェア開発およびデータ視覚化スキルはプラス評価です。
・複雑なアイデアを様々な人に伝える能力
・Footballへの情熱を持っていること
まず一言
なんで職責の記載がないん？
もちろん概要欄に簡単な記載はあるけど、例だけでもいいから具体的な職務内容を書くべきでは。。。って感じしますね。本当に採用したいと思ってるんかワレといった感想です。
それは置いといて求人と比べると、シニア採用には下記2点の要件が追加されています
・関連職種の経験や同等程度のアカデミックな経験
・高度な学位
内容を見ている限りだと即戦力採用の感があります。
ただ、シニアの役職に求められるようなマネジメントスキルについては記載がないのが引っかかります(データサイエンスプロジェクトのチームリーダーになったなど)。
なので、シニアと銘打ってはいますが、マネジメントは今後身につけばよくて、それよりは経験あってすぐ戦力になってもらう方が優先といった思惑でしょうか。
お次はインターン採用について見てみましょう。
概要
The Oklahoma City Thunder is an elite performance organization and a leading franchise in the NBA. Beyond any single game, season, or outcome, we’re driven to shape the future of our industry, our community and our own legacy in sports. So we’re looking for people who want to make an impact – individuals with the courage and ambition to think and work differently and an endless desire to push for progress. At the Thunder, you’re joining a culture that performs at the highest level and empowers you to realize your greatest potential.
As an Analyst Intern in Data Science & Solutions, your work is critical to uncovering valuable insights that help shape the organization’s future — influencing strategic planning, decision-making, and performance to create the optimal conditions for talent to thrive.
You will work on every aspect of the data pipeline — from the building and maintaining information systems to research, analysis, and presentation. You will leverage data to impact the organization’s most significant decisions.
Oklahoma City Thunderは、優秀で実績のある組織であり、NBAの主要なフランチャイズです。一つの試合、シーズン、または結果を超えて、私たちは私たちの業界、コミュニティ、そしてスポーツにおける私たち自身のレガシーを形作ろうとしています。ですから、私たちは大きな影響と与えたいと考えている人を探しています。違った考え方で普通とは異なる形で仕事をする勇気と意志を持ち、進歩を追い求める、果てしない思いを持つ人を探しています。我々の組織に所属することは、極めて高いレベルで成果を出し、あなたの優れたポテンシャルを開花させるさせられる文化に触れることを意味します。
データサイエンス＆ソリューションのアナリストインターンとして、あなたは、組織の未来を形作るのに役立つ貴重な洞察を発見するために、重要な役割を担うことになります。具体的には戦略の策定、意思決定、パフォーマンスに影響を与え、人材が成長するための最適な条件を作り出します。
情報システムの構築と保守から、調査、分析、プレゼンテーションに至るまで、データパイプラインのあらゆる側面に取り組みます。データを活用して、組織の最も重要な意思決定に影響を与えます。
職責
・Work with diverse, large, and complex datasets to solve dynamic and challenging problems
・Perform statistical analysis and predictive modeling
・Communicate and presenting findings
・Develop impactful reports, presentations, and ongoing deliverables
・Collaborate on new research opportunities across various functions
・ダイナミックでチャレンジングな問題を解決するために、多様で大規模で複雑なデータセットを扱う。
・統計分析と予測モデリングを実践する。
・見つかった事実や洞察を共有・発表する。
・インパクトのあるレポートやプレゼンテーションを行い、継続的に成果物を出せるような開発を行う
・様々な機能の間で、新たな研究の機会を共同で行う。
採用要件
・Currently enrolled in an accredited college or university, pursuing a degree in computer science, statistics, mathematics, economics or data science field
・Some experience with technical tools for analysis — Python (with Pandas, etc.), R, SQL, etc.; Python skills and previous software engineering background a plus
・Some experience with database systems, data wrangling and data visualization
・Experience working with and protecting confidential information
・Excellent people skills
・Strong communication skills — ability to deliver clear and effective messages to a variety of stakeholders
・Passion for basketball and sports are key
・Must be able to work on short notice
・現在、正式な認可を受けているcollegeかuniversityに在籍しており、コンピューターサイエンス、統計、数学、経済学、またはデータサイエンスの分野で学位の取得を目指している。
・Python（Pandasなど）、R、SQLなどのような、分析ツールの経験。Pythonのスキルと過去にソフトウェアエンジニアリングの経験がある場合はプラスになります。
・データベースシステムやデータラングリング、データの視覚化の経験。
・機密情報を扱い、それを保持した経験。
・人との接し方に優れていること。
・優れたコミュニケーションスキル - 様々なステークホルダーに明確かつ効果的なメッセージを伝える能力
・バスケットボールへの情熱とスポーツは重要です。
・緊急の通知にも対応できる必要が あります。
求められているスキルの項目自体は、ベーシックなデータサイエンティスト採用要件という印象です。どの程度のレベルが求められているのかは分かりませんが、インターンだから緩いといった要素はこの資料からは見受けられません。
ただ、特徴的なのは機密保持の経験ですね。学生インターンらしい採用要件です。
ちなみにお給料の出るインターンだそうで、サイトによる推定年収は44,000~61,000$らしいです。高くてワロタ。
総じて、役職別で特徴的な違いは見受けられなさそうですね。
外部会社の求人
スポーツのデータサイエンティストというと、なんとなくチームや統括団体のような、プロスポーツの現場に近い環境で働くことが前提になっているような印象があります。
データサイエンティストとして働く環境を、「事業会社でデータ分析」⇔「受託・支援会社でデータ分析」の2軸で分類した時の前者に該当するのでしょう。
しかし、逆に考えれば後者のような環境でスポーツのデータ分析をするということも選択肢としては考えられます。
ということで、ここではチームや統括団体の枠から離れたところでスポーツのデータ分析を行う会社の求人を見てみましょう
※後者のような環境と書きましたが、ここで紹介する求人は必ずしも受託や支援会社ではありません。
Genius Sports
(職種名：Data Scientist)
概要
Genius Sports is a global leader in sports data technology, distribution and commercialization services. Founded on integrity, we provide innovative and data-driven solutions to a large number of sports leagues and federations and we have become a trusted technology partner of hundreds of sporting bodies, including the world’s largest international federations and professional leagues such as MLB, NCAA, FIBA and the English Premier League. Headquartered in London and across over 15 locations worldwide, we have established a new research and development center for Artificial Intelligence in Sports in Los Angeles, CA focusing on leveraging the vast amounts of unique data available to the company.
Genius Sports is looking for highly motivated data and statistical modeling problem solvers who are capable of diving deep into hard scientific problems and coming up with elegant solutions. We are a rapidly growing team undertaking a range of projects and we are interested in hiring for a variety of positions from the Junior to more Senior level.
Genius Sportsは、スポーツデータのテクノロジー・流通・商業化サービスのグローバルリーダーです。誠実さに基き、当社は、多くのスポーツリーグや連盟に対して先進的ででデータドリブンなソリューションを提供し、数百のスポーツ団体の信頼できるテクノロジーパートナーになりました。その団体にはMLB、NCAA、FIBAやプレミアリーグのような、世界最大級の国際連盟やプロスポーツリーグが含まれます。我々はロンドンに本社を置き、世界中に15か所を超える拠点を抱え、カリフォルニア州ロサンゼルスに人工知能の新しい研究開発センターを設立し、我々が利用できる膨大な量のユニークなデータを活用することに重点を置いています。
Genius Sportsは、データと統計的モデリングを利用することに情熱を持ち、難しい科学的問題を深く掘り下げ、的確な解決策を考え出すことができる人を探しています。私たちは急速に成長しているチームであり、さまざまなプロジェクトに取り組んでいます。ジュニアからシニアレベルまで、さまざまな職種の採用に関心があります。
職責
・Explore and design solutions for products using a wide variety of datasets and problem areas including (but not limited to):
1. probabilistic modeling of sports outcomes
2. analysis of player health and performance
3. automated bookmaker trading and risk management strategies
4. personalizing customer and web experiences
・Helping build and maintain robust ETL pipelines for deploying and maintaining models in production
・Wrangling, storing, and extracting value from raw/unstructured data
・Develop statistical and hypothesis tests for existing products
・Interface with product and R&D teams to help deliver creative solutions where applicable
・さまざまなデータセットと課題を元に、製品・サービスのソリューションを分析および設計します（以下の領域は例ですが、これらに限定されません）
1.スポーツ結果の確率的モデリング
2.プレーヤーの健康とパフォーマンスの分析、
3.ブックメーカーの自動取引およびリスク管理戦略、
4.顧客およびWebエクスペリエンスのパーソナライズ
・本番環境でモデルをデプロイおよび保守するための、堅牢なETLパイプラインの構築と保守を支援します
・ローデータ/非構造化データを分析、保管、抽出することで価値を生み出す
・既存の製品に対して統計および仮説検定を適用する
・プロダクトチームおよびR＆Dチームと連携して、必要に応じて創造的なソリューションを提供します
採用要件
・Bachelor’s degree (MS/PhD preferred) in a quantitative discipline: Computer Science, Physics, Math, Statistics, etc.
・2+ years of statistical/mathematical modeling and/or machine learning
・2+ years of experience in Python (preferred) or R
・Hands on expertise in one or more of the following overlapping areas: supervised learning, neural networks/deep learning, and/or recommended systems
・Expertise with one or more associated machine learning libraries (or their equivalent): Scikit-learn, Tensorflow, Caffe, Torch/PyTorch
・Desire and ability to quickly adapt, learn, use new technologies
・Excellent communication skills
定量的分野における学士号（修士号 / 博士号が望ましい）：コンピューターサイエンス、物理学、数学、統計など
2年以上の統計的/数学的モデリングおよび/または機械学習の経験
Python（こちらが推奨されます）またはRでの2年以上の経験
次の領域のうち、1つ以上の実践的な専門知識：教師あり学習、ニューラルネットワーク、深層学習、レコメンドシステム
1つ以上の関連する機械学習ライブラリ（またはそれらに相当するもの）に関する専門知識：Scikit-learn、Tensorflow、Caffe、Torch / PyTorch
新しいテクノロジーに対してすばやく適応、学習、使用する意欲と能力
優れたコミュニケーションスキル
スポーツ団体に対して、データを利用して幅広く支援を行う会社です。いわゆる受託・支援会社という感じですね。
試合に勝利するための活動に留まらず、ブックメーカー対応や事業改善まで、スポーツに関するあらゆるデータを利用するオーラが感じ取れます。
データの可視化スキルを問われていないのは個人的に違和感があります。クライアントに直接関わる部隊がよしなにやってくれるのでしょうか。
Ladbrokes Coral Group
(職種名：Data Scientist - Trading Analysis)
概要
Our trading function is full of sport enthusiasts! They know all there is to know about the events across the sporting calendar! Bring your passion and focused expertise to a business that will fill you time with all things sport! Join GVC as part of our Trading department to bring the sports that our customers love to life! For the good of entertainment.
These insightful members of these teams create all the odds that our
customers bet on from horse racing, football, rugby, cricket, tennis and many more. There are so many different teams within trading to get involved in from the exciting Live Betting Team that control prices whilst an event is going on to the Trading Performance Team who analyse and optimise our business practices to create the best and safest services for our customers.
Responsible for delivering data and insight on trading activity to drive the Trading Analysis team’s output, and to demonstrate both the successes, and the opportunities to improve, group trading performance. The successful candidate will be highly analytical, a critical thinker, comfortable with complexity, with the ability to command huge datasets to distill the most salient datapoints and trends.
私たちのトレーディング機能はたくさんのスポーツ愛好家に利用されています。彼らはスポーツイベントのカレンダーについて知るべきことをすべて知っています！あなたの情熱と専門知識をビジネスに持ち込み、スポーツのすべてであなたの時間を満たしてください！トレーディング部門の一員としてGVCに参加して、お客様が愛するスポーツを実現してください！
これらのチームの洞察力に富んだメンバーは、お客様が競馬、サッカー、ラグビー、クリケット、テニスなどに賭ける際のオッズを作成します。トレーディング部門には様々なチームがいます。具体的には、エキサイティングなライブベッティングチームがイベントの経過に応じて金額を調整したり、トレーディングパフォーマンスチームが業務の実践を分析・最適化し、顧客に最高で最も安全なサービスを生み出します。
採用された場合は、データやトレーディングの動向に関する洞察の提供やトレーディング分析チームのアウトプット作成の推進、グループトレーディングパフォーマンスの成否の判やと改善の機会の両方を提示することが求められます。成功する候補者は、とても分析的で、クリティカルシンキングができ、複雑さにも容易に対応し、最も目立つデータポイントとトレンドを抽出するために巨大なデータセットを扱う能力を備えています。
職責
・Query our databases to generate the data necessary to enable the Trading Analysis function to deliver its output
・Analyze vast amounts of data to discover and report on the key trends and patterns
・Present information using data visualization techniques
・Deliver on the Trading Analysis team’s prioritization list
・Propose solutions and strategies to business challenges
・Deliver continuous scheduled reporting, automating these processes wherever possible
・Innovate to deliver new perspectives and relationships in our data, demonstrating creative ways of understanding our customers, our trading practices and our business generally
・Perform complex ad-hoc queries which resolve business problems
・Deliver insight and demonstrate profound understanding of the data produced
・Share Data Science skills with team members to elevate the team’s overall data mining and analysis abilities
・トレーディング分析の担当がアウトプットを出せるように、クエリを作成して必要なデータをデータベースから抽出する
・膨大な量のデータを分析し、主要な傾向やパターンの発見・レポーティングを行う
・データ可視化の技術を用いて、情報を提示する
・取引の分析チームが優先順位を付けたリストを実施します。
・ビジネス上の課題に対するソリューションと戦略を提案します。
・定期的にレポートを提供し、可能な限りこれらのプロセスを自動化します。
・私達が保有するデータの新たな観点や関係性を見つけ出し、顧客や取引の実践、そして私達の会社全体について創造的な理解を提示するために、現状を革新します。
・ビジネス上の課題を解決するための、複雑でアドホックなクエリを作成します。
・生み出されたデータか洞察や深い理解を見つけ、提供します。
・データサイエンスのスキルをチームメンバーにシェアし、チームの全般的なデータマイニングや分析スキルを高めます。
採用要件
Essential:
・Strong written and verbal communication skills
・An ability to distil complex data to suit any audience, in presentation form or isolated conversations
・Strong Excel and SQL competence. Data query construction.
・Analytical mind, math skills – especially probability and statistics
Desirable:
・Proven experience as a Data Scientist or Data Analyst within the gaming industry
・Proficiency in machine learning, decision trees, clustering, regression analysis, algorithms, modeling
・Experience with any of R, Python, Tableau, Alteryx, Teradata
・Broad understanding of UK, European and US Sports
必須：
・文章や口頭でのコミュニケーションスキルに優れていること
・複雑なデータから、聞き手の形に応じて適切に情報を抽出する能力(プレゼンテーションや個別の会話など)。
・ExcelおよびSQLを巧みに扱えること。また、データクエリを構築できること。
・分析マインドや数学のスキルを持っていること。特に確率と統計において。
持っていると望ましい：
・ゲーム業界でのデータサイエンティストまたはデータアナリストとしての実績
・機械学習、デシジョンツリー、クラスタリング、回帰分析、アルゴリズム、モデリングに精通していること。
・R、Python、Tableau、Alteryx、Teradataのいずれかの経験。
・イギリスやヨーロッパ、アメリカのスポーツに対する幅広い理解
いわゆるブックメーカーでのデータサイエンティスト求人です。
オッズの設定が利益に直結して、しかも設定する件数や設定に必要なデータの量の多さを踏まえると機械学習の専門家を求めているのかと思いましたが、要件を見る限りだと、アナリティクスの要素が強いです
機械学習については既に人材がいて、アナリスト的な層を強化したいのかもしれませんが詳細は分からないですね。
後は、社内で利用されているシステムが伺えるのは興味深いですね。
ただ、R,PythonとTableauを並列に並べるのはどういった了見なんでしょう。
補足1_テニスの採用要件
ここまで、色々な競技やジャンルの採用要件を見てきました。
しかし、まだまだチェックできていない種類もあります。
例えば、個人競技系なんかは欠片も存在が確認できません。
そんな折、Twitterで下記のコメントをいただきました。
ITFの募集はこちらですね。要件にPython / R / SQLがありますね。https://t.co/bD9rqIJg4T
— おたこ (@otakoma) December 4, 2019
これは僥倖...！ということで、この項で紹介します。
(おたこさん、ありがとうございました！)
ITF
(職種名：Senior Coordinator, World Tennis Tour)
概要
Overview of Department:
The World Tennis Tour Professional department is responsible for delivering the extensive world-wide ITF men’s and women’s circuit of professional tournaments, which in 2019 numbered 1,100 tournaments in 80 countries. Tournaments offer prize money of $15,000 and $25,000 (men and women), as well as higher value $60,000, $80,000 and $100,000 tournaments (women only). Following extensive data analysis in previous years, 2019 saw the integration of the Junior and Professional pathway with ITF Top 100 Juniors
able to access opportunities in professional entry-level $15,000 events.
部門の概要： ワールドテニスツアープロフェッショナル部門は、世界各地でプロのトーナメントを運営することを職務としており、2019年には80か国で1,100階ものトーナメントを開催しました。トーナメントではを提供しており、15,000ドルと25,000ドルをもらえる大会(男性・女性)の他、より高額な60,000ドル、80,000ドル、100,000ドルの大会（女性のみ）を実施しています。過去数年間、幅広くデータ分析を行ったことで、2019年にはジュニアとプロの道が交わり、ITFトップ100のジュニアが、プロのエントリーレベルの15,000ドルの大会に参加するチャンスを得られました。
職責
Purpose of the role:
The role has two linked purposes:
1) Operations coordination. To assist with the organisation of the annual professional ITF World
Tennis Tour including, but not limited to, the calendar and sanctioning process, tournament
information, player entry system, Code of Conduct and rules and regulations;
2) Data analysis. To put data at the heart of Department operations; to support Department
strategy by managing and analysing large datasets (e.g. tournament data, ranking data, playing
patterns) to permit data-driven decision-making; to assist with data analysis on specific
projects and ad hoc queries.
Role and responsibilities:
Operations coordination
• Maintain and update the international Calendars, including liaison with the Tours, Regional
and National Associations and Tournament Organisers as required.
• Assist with the distribution of calendar information to interested parties.
• Point of contact for entry authorities, Regional and National Associations and players on a dayto-day basis.
• Maintain the Code of Conduct system including liaison with officials, tournament organisers
and players.
• Assist with Committee meeting preparations (including provision of papers) and attend
meetings as required.
• Maintain good lines of communication with Circuit competitors and player support team
members.
Data analysis
• Use data analysis to:
• Drive improvements in the ITF World Tennis Tour player pathway between Juniors
and Professional tennis;
• Support (or challenge) proposed changes World Tennis Tour rules and regulations;
• Generate ITF World Tennis Tour tournament applications;
• Maintain frequently required statistics, typically related to tournaments, rankings or
playing patterns.
• Assist in other strategic projects undertaken by the ITF or in partnership with
stakeholders (e.g. National and Regional Associations, ATP/WTA).
• Other ad hoc tasks as required.
役割の 目的：この職種には、関連する2つの目的があります
1）大会運営の支援
毎年行われるITFのワールドテニスツアーを支援する。具体的には下記の領域が含まれるが、これが全てではない。
・カレンダーおよび認可のプロセス
・トーナメント情報
・プレーヤー登録システム
・行動規範およびレギュレーション
2）データ分析
・データを中心として部門の業務を行う
・データドリブンな意思決定を行うために、大規模なデータセット（トーナメントデータ、ランキングデータ、プレイパターンなど）を管理および分析することにで、部門の戦略をサポートする
・特定のプロジェクトおよびアドホックな問い合わせに対して、データ分析でそれらを支援する。
職責
運用の調整
・必要に応じて、大会や地域および国別の協会、トーナメント主催者との連絡役を務め、国際カレンダーを維持および更新する。
・関係者へのカレンダー情報の配布を支援する。
・登録業務に携わる部署や地域および国の協会、および選手の日々コンタクトを取ること。
・役員、トーナメント主催者、プレイヤーとの連絡役を務めつつ、行動規範のシステムを維持をする。
・必要に応じて、委員会のMTGの準備をし(資料の作成も含む)、MTGにも参加する
・大会の参加者やプレーヤーのサポートチームとも良い関係性を維持する
データ分析
データ分析を用いて、下記のことを実践します。
・ジュニアとプロのテニスの間にある、ITFのワールドテニスツアーの道を改善する
・ワールドテニスツアーのルールやレギュレーションに関して変更が提案された際に、それらをサポートする(もしくは異議を申し立てる)
・ITFワールドテニスツアートーナメントのアプリケーションを生み出す。
・頻繁に必要とされる、統計的な数値を維持する。典型的なのはトーナメント、ランキング、またはプレイパターンに関連するもの。
•ITFが実施する他の戦略的プロジェクト、または協力関係にあるステークホルダー（例：National and Regional Associations、ATP / WTA）を支援する。
•必要に応じてその他のアドホックなタスクを行う。
採用要件
・ Advanced knowledge of Microsoft Excel data analysis techniques and formulas (for example:
sumifs, countifs, lookups/index/match, iserror, indirect, offset, array formulas). Knowledge of
Python / R / SQL also welcome.
・ Ability to simplify data findings through a careful data visualisation approach.
・ Excellent administration, organisational and planning skills
・ Ability to prioritise and work on own initiative in an efficient and timely manner
・ Good communication skills, written and oral
・ Knowledge of Men’s & Women’s Professional Tennis desirable
・ Efficient and accurate
・ Approachable and flexible
・ Team player
・EXCELでの優れたデータ分析テクニックや関数を身に着けていること(例えばsumifs, countifs, lookups/index/match, iserror, indirect, offset, array formulasなど)。Python / R / SQLの知識も歓迎します。
・丁寧にデータを可視化し、データから導かれた洞察をシンプルにする能力。
・優れた管理、組織および計画スキル
・効率的かつタイムリー、そして自発的に業務に優先順位を付けて取り組む能力
・文書および口頭での優れたコミュニケーションスキル
・プロテニスの知識を持っていることが望ましい
・効率がよく、かつ正確性を持っていること
・親しみやすく柔軟であること
・チームプレーヤーであること
大会運営を後方支援する職種で、そこで活躍する要件の一つにデータ分析スキルが入っているという感じですね。
データ分析のスキル自体は高いものを求められてるわけではありませんが、大会運営を行うという、まったく別のスキルが必要とされるタスクも行うので、意外と難易度の高い求人かもしれません。
でも、トーナメントデータやランキングデータ。プレイデータなど、扱えるデータは面白そうですね。
補足2_職責について
ここまで、実際の求人ページを見て話をしてきました。
おそらく、求められるスキルについては感覚値を掴めると思いますが、職責については記載が抽象的なため、イメージがつきづらいかもしれません。
ですので、スポーツアナリストの職責について参考になりそうな記事を載せましたので、気になる方はこちらを見て、実際の業務内容についてのイメージをふくらませると良いかもしれません(いずれも日本語記事です)。
スポーツアナリティクスの果たす役割について整理している記事です。
幅広くまとめているので、スポーツアナリストの職責の概観を掴むのに向いています。
ただ、試合に勝つためのデータ分析の記述が少し薄いかもという印象です(選手の獲得やドラフトで指名する選手選びなど、スパンが長めの分析もあると思うので)。
NBAのデンバー・ナゲッツというチームで働くアナリストの紹介記事です。
どういう取り組みをしているかなどにも触れられているので、こちらも参考までに。
感想
最初のお題目であった、競技や役職で採用要件に違いがあるのかというテーマですが、こちらに関しては特に違いはなさそうです。
確かに言われてみると、日本の普通のデータサイエンティスト採用要件でも会社によって大きく異なるっていうのはないですね。
どちらかというと職責や取り組む内容によって左右されるものなので、もし転職を目指すなら、そこを見極めるほうが良さそうです。
ただ、こうやって横比較してみると、なんとなく採用しているような団体から、明確な意図を持って採用を目指している団体まで幅広く、転職を目指す際に採用要件から内部状況を推測できそうな予感がしてきます。
あまりまとまった結論にはなっていませんが、この記事がスポーツのデータサイエンティストを目指す人の参考になれば幸いです。