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データサイエンティスト

年収： 800万 ～ 1500万 ?

ヘッドハンター案件

役員面接

部署・役職名 データサイエンティスト
職種
業種
勤務地
仕事内容 同社が保有する多様かつ膨大なデータを活用し、ユーザーの満足度と事業成長を最大化することがミッションです。
・AIエージェントやLLMの活用による業務の高度化
・作品の推薦アルゴリズムの高度化
・販促・マーケティング戦略の分析と立案
・生成AIを活用したコミック製作の支援　など
労働条件 ・【想定年収】～1500万円
・勤務時間：9:45～18:00（フレックス制：コアタイム10:30～15:00）
※リモートワーク可
・休暇：年間休日120日以上、完全週休二日制。土日祝日、介護看護休暇、年末年始休暇、夏季休暇など
・社会保険：健康保険　厚生年金保険　雇用保険　労災保険　
・その他制度：確定拠出年金
・屋内禁煙
応募資格

【必須（MUST）】

下記のいずれかの経験をお持ちの方は是非応募をご検討ください。
● 推薦システムの開発・運用経験：
・ユーザーの行動履歴や商品属性データを活用した商品推薦アルゴリズム・予測モデルの設計・開発・運用経験（2年以上）
● マーケティング効率の最大化を目的としたデータ分析経験：
・広告宣伝効率化に向けた、LTV/ROI推計モデルやMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）の開発・運用、顧客/商品セグメンテーションの開発・運用経験 （2年以上）
・販促活動の改善を目的とした顧客セグメンテーション分析や、因果推論・アップリフトモデリングを用いたパーソナライズ販促施策の立案・効果検証・システム開発経験（2年以上）
● 生成AIの業務活用経験：
・LLM（大規模言語モデル）や画像生成AIを活用し、新たな価値創出や業務効率化を実現した経験 （2年以上）

上記の経験に紐づいた下記のようなスキルも採用に当たり重視します。
● 基礎分析、MLモデルの開発
・カスタマージャーニーの可視化や顧客セグメンテーションモデルの開発
・MF、RNN、GNNなどの協調フィルタリングや深層学習を用いた商品推奨モデルの開発
・バンディットアルゴリズムなどの強化学習を用いた最適化の研究・開発
・回帰・時系列分析（状態空間モデル等）を用いたLTV予測の高度化および数理最適化による広告予算配分最適化
・因果推論やアップリフトモデリングを用いた販促キャンペーン効果の測定とパーソナライゼーション
● 施策評価の環境構築と分析
・A/Bテストを迅速かつ正確に実施するためのログ設計やデータ基盤に関する知識
・並行して実施されている複数の施策の効果を個別に評価するためのABテストの設計、統計学による信頼度評価
● 生成AIの活用
・LLMを活用した文章生成・要約・分類システムの開発経験、およびそれらを自律化させるAIエージェントの開発経験（例：市場トレンドの自動分析、有望な小説原作の発掘など）
・画像生成AIの業務応用経験 （広告クリエイティブ、商品画像の生成や効果予測など）
・オープンソースモデルの継続事前学習やファインチューニング等によるカスタマイズ経験

【歓迎（WANT）】

● ビジネス、プロダクトへの貢献
・エンターテイメント/EC領域でのグロース経験： 漫画、動画、音楽、ゲーム等のエンタメサービスやECサイトで、データ分析や機械学習を用いて事業やプロダクトを成長させた経験
・主体的な課題発見・企画推進力： サービスが抱える課題を自ら発見し、データ活用の観点から解決策を企画・提案し、ビジネスサイドを巻き込みながらプロジェクトをリードした経験
● データ基盤、MLOpsスキル
・クラウドネイティブな開発経験： GCP （Vertex AI、BigQuery） やAWS （SageMaker、Redshift） を活用した、機械学習システムの設計・開発・運用経験。
・MLOpsの実践経験： モデルを本番環境にデプロイし、性能監視、再学習、自動化など（CI/CD, API開発含む）のサイクルを構築・運用した経験
・大規模分散処理技術の知見： SQL、Pythonを用いたデータ管理・運用経験、大量のデータを効率的に処理するための分散処理基盤（例: Spark, Dask）の利用経験や知識
● 語学力、その他
・語学力： ビジネスレベルの日本語。その他の言語スキルがあれば尚可。

リモートワーク

可

「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります
受動喫煙対策

屋内禁煙
更新日 2026/07/09
求人番号 8960090

採用企業情報

この求人の取り扱い担当者

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