データサイエンティスト
どんな仕事か
当社は「10年後に年商1兆円」という目標を掲げ、その達成に向けて毎年100億円規模の新規事業投資を行っています。 既存事業の成長に加え、複数のユニコーン企業規模の新規事業を創出し、更にM&Aによる事業拡大も積極的に進めています。 こうしたダイナミックな環境だからこそ、新規事業の立ち上げから経営サイドに近いマーケティングまで、幅広い経験を積むことができます。 事業開発と自己成長に直結する様々なスキルを習得し、マーケターとしての可能性を大きく広げたい方を歓迎します。 ＜マーケティング部について＞ 事業開発に必要なスペシャリストがすべて社内に在籍するインハウス型の組織です。 社内の専門性を磨くことで競争優位性を高め、自分たちで全ての事業課題の解決をすることが求められます。 「業界No.1のマーケティング組織を作ることが、事業やサービスを業界No1にすることにつながる」そんなやりがいのある環境です。 具体的には、Webマーケティング（SEO・リスティング広告・アフィリエイト・純広告・SMO・CRM等）を中心に、 事業に合わせて集客スキームを構築し、事業を創り、伸ばしていくのが我々のミッションです。 会社としてマーケティングに注力する一方で、 事業の急拡大に追いつくためには、組織体制がまだまだ不安定な状況です。 「一緒に会社や組織を創っていきたい」という方を募集しております。 ＜データ戦略室について＞ 「データを手段として事業の競争優位性を高める」ことをミッションとし、2019年2月に発足した組織です。 データ分析の効率化と企業単位でのデータドリブン戦略推進のため、データ基盤の開発からデータ分析までを実施しています。 ◎メンバー構成（2025年5月時点） ●データ戦略室 マネージャー1名、データサイエンティスト3名、データアナリスト5名、データアーキテクト10名 ●テクノロジー戦略室（システム本部配下） マネージャー1名、データエンジニア3名、AIエンジニア4名、R&D担当2名 ＜業務内容について＞ ◎詳細 レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。 データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 ・業務効率化のための機械学習モデリング ・統計モデリングによるKPI等の予測 ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 ◎扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動（架電履歴など）データ ・WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等 ・テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど） ・音声データ（通話） ・その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 ◎使用技術 言語：Python（Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow）、R、SQL（BigQuery、Presto）、Stan 環境：Linux クラウド：Google Cloud、AWS
この仕事の魅力
・インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。 ・データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。 ・データサイエンティストのチームながら、依頼があって受け身で分析をするのではなく、ビジネスの長期戦略に影響を与えるような提案にも重きを置いています。 ・職務経歴書や求人票、電話ログなど、非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用にチャレンジできます。 ◎キャリアパス ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。 ・データサイエンティスト テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。 ・データコンサルタント データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。 ・データエンジニア 機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。
必要なスキル・経験
・PythonやRなどを使用したデータ分析の実務経験 (2年以上) ・統計学、機械学習の基礎知識 ・SQLを使用したデータの処理経験
歓迎条件
・データをもとに、ビジネスにおける課題発見と改善施策の提案を行った経験 ・Google CloudやAWSの環境内で分析した実務経験 ・Linuxなどの環境下での実務経験 ・自然言語処理の基礎知識ないし実務経験 ・音声データの分析実務経験 ・プログラム処理などの高速化、並列化 ・ベイズ統計学の基礎知識ないし実務経験 ・デジタルマーケティングの基礎知識 ・Webスクレイピング、自動化関連のツール開発、ETL関連のコーディング等の実務経験
選考プロセス
【書類選考】⇛【一次面接＋適性検査】⇛【最終面接】⇛【内定】
| 想定年収 | 600 万円 ~ （※経験や経歴により下限給与を下回ることもあります） |
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| ポジション | データサイエンティスト |
| 勤務地 | 東京都 ※就業場所の変更範囲：会社の定める就業場所 |