【渋谷】データサイエンティスト◆AI改善提案の効果を検証∕データで事業成長を導く∕リモート可

【創業6年で顧客総数6,000社超∕5年連続200〜300%成長ITベンチャー】

■業務内容:

データから仮説を立て、その効果を正しく検証し、不確実性を踏まえて意思決定できる状態にする。そして、その結果を次の改善提案へ学習させるサ

イクルを設計‧運用する。これがミッションです。単なる分析レポートの作成ではありません。

1)改善提案の効果検証設計

Propagate AIが提案した改善施策に対して、効果測定の設計を行います。

‧改善前後のCVR変化の分析

‧業種別‧サイト規模別‧流入チャネル別の効果検証

‧DiD、前後比較、時系列分析などを用いた検証設計

‧小サンプル‧CV数が少ないサイトにおける判断ルール設計

‧季節性、広告出稿量、流入変化などの交絡要因の整理

‧「この改善は効いたと言えるのか」を判断する基準づくり

2)データ品質‧計測設計の改善

Webサイトのデータは必ずしもきれいではありません。分析以前に「この数字は信じてよいのか」を疑い、整えることも重要な役割です。

‧CV定義の整理

‧GA4∕GTM∕GSC∕広告媒体データの整合性チェック

‧二重計測‧未計測‧イベント定義ミスの検知

‧電話CV、LINE遷移、フォーム送信完了などの計測改善

‧データマート‧分析用テーブルの設計

‧分析前提として使えるデータ品質基準の策定

3)Propagate AIの改善ロジック設計

分析結果を、実際のプロダクト改善に接続します。

‧どの条件のサイトに、どの改善提案を出すべきか

‧どの改善施策を優先順位高く出すべきか

‧業種‧サイト構成‧流入元‧CV状況ごとの提案ロジック設計

‧提案承認率、実装率、改善後CVRをもとにしたスコアリング

‧AIが生成した改善提案の評価設計

‧次回提案に反映する学習ループの設計

4)予測‧分類モデルの設計

将来的には、改善提案だけでなく予測領域にも踏み込みます。

‧CVが発生しやすいサイト∕発生しにくいサイトの分類

‧改善余地が大きいサイトの検知

‧解約リスクの予測∕SEO伸長余地の予測

‧問い合わせ増加につながるページ構成‧導線パターンの抽出

‧異常値検知、計測不備検知、成果悪化の早期検知

■必須条件:

‧仮説検証サイクルを自律的に回した実務経験

‧統計‧因果推論に関する深い理解(前後比較、DiD、有意性、交絡、バイアス、サンプルサイズ、相関と因果の違いを原理から

理解していること)

‧分析手法の実装イメージを持ち、AIやエンジニアのアウトプットをレビューできること

‧SQLやPython等を用いたデータ抽出‧加工‧分析の実務経験

‧ML領域(分類‧予測‧異常検知)の基本的な引き出し

‧LLMを評価‧活用する知見

想定年収:800万円〜1800万円

月給:535,000円〜1,204,000円

月額(基本給):395,407円〜889,852円

※固定残業手当は月、45時間0分、139,593円〜314,148円を支給

超過した時間外労働の残業時間代は追加支給

■賞与:年4ヶ月分(決算賞与+業績賞与∕いずれも基本給ベース‧標準達成時の目安)

∟決算賞与:年1回(目安は基本給約2ヶ月分∕会社業績に連動)、業績賞与:年2回(半期評価に連動。100%達成で基本給約2

ヶ月分)業績により変動し、支給を保証するものではありません

■昇給:半期毎の評価(年2回)

就業時間:9:00〜18:00(所定労働時間:8時間0分)

休憩:60分

時間外労働:有

完全週休2日制(土日祝)

年間有給休暇:10日〜(下限日数は、入社半年経過後の日数となります)

年末年始(12/29〜1/3)∕夏季休暇3日(有給)∕有給休暇(入社6ヶ月後付与)∕慶弔‧産前産後‧育児介護休業

通勤手当:有 上限25,000円/月

健康保険:有

厚生年金:有

雇用保険:有

労災保険:有

定年:65歳

教育制度/資格補助:■ビジネス書購入補助(上限1万円)

■選考フロー:

書類選考→一次面接(人事)→最終面接→オファー面談

※スピードを重視して対応します。

面接回数: 2回

筆記試験: なし