■年収
650～1,500万円
■仕事内容
マーケティング投資の最適化および戦略立案を目的として、統計学・機械学習を用いたアルゴリズムの開発から自社プロダクトへの実装までを担当します。単なる分析レポートの作成にとどまらず、プロダクトマネージャーやエンジニアと連携し、開発したロジックをシステムへ実装。顧客価値として提供する実装者としての役割を担います。
【具体的には】
因果推論と効果測定：MMM（Marketing Mix Modeling）等を活用し、ラストクリックだけでは見えない「各施策の真の寄与度（リフト値）」を算出するロジックの構築。
ユーザー理解の深化：ユーザー行動ログを用いたLTV予測、離脱予測、クラスタリングモデルの構築と、CRM施策への応用。
予測・レコメンド：パーソナライズされた広告配信ロジックや、次世代レコメンデーションエンジンのアルゴリズム開発。
【業務フェーズと役割】
1. 探索・企画
最新の統計手法や論文のキャッチアップと、実ビジネスへの適用可能性の検証。プロダクトマネージャーと連携し、顧客企業の課題に対して「どの分析手法を用いれば解決できるか」を技術視点で提言するアドバイザリー業務。
2. 実装・開発
マーケティングソリューションの価値を高める新機能・新ロジックの開発（Python等でのプロトタイピング）。企画した分析ロジックを、エンジニアがシステム実装できる「開発要件・仕様」へと翻訳し、実装を支援するブリッジ業務。
3. 納品・改善
開発したロジックを用いた顧客企業への実運用サポート。分析結果に基づいたマーケティング改善施策の立案と適用、およびフィードバックに基づくアルゴリズムの継続的なチューニング。
■求める経験
・データ分析の実務経験（3年以上）
ビジネス課題に対して適切な分析設計を行い、実行・報告まで完遂した経験。
・統計学／機械学習の応用力
回帰分析、仮説検定、因果推論などの手法を理解し、ビジネス課題（マーケティング課題）に応用できる能力。
・プログラミングスキル（Python）
データ前処理からモデリングの実装までを独力で行えるスキル（Pandas、 Scikit-learn、 PyMC等のライブラリ活用）。
・SQLによるデータ抽出／加工スキル
大規模データベース（BigQuery、 Snowflake等）から、複雑な条件で必要なデータを抽出・結合・加工できる能力。
■雇用形態
正社員
■保険
雇用保険、労災保険、厚生年金、健康保険
■諸手当
在宅勤務手当、時間外勤務手当、深夜勤務手当、通勤交通費
■休日休暇
休日完全週休2日制(土・日)、祝日、年末年始、年次特別休暇10日間(2年目以降)、創立記念日、リフレッシュ休暇
