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部署・役職名 | ミドルデータサイエンティスト |
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職種 | |
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仕事内容 |
▼ジュニアデータサイエンティストの業務に加えて、下記がコア業務となります。 ・マーケティング全体の数理モデルによる診断/予測/処方: 生活者の認知や行動に影響を与えるマーケティング活動の全体像を、計量経済学や認知科学の知見、機械学習やシミュレーション手法を活用して解明し、マーケティング活動の診断/予測/処方を可能とする数理モデルの構築 ・データサイエンス/AIを活用したサービスのプロトタイピング: 作成したモデルを、クライアントの一連のマーケティング活動を支えるクラウドコンピューティングのパイプラインに組み込み、データ分析・活用を自動化する ▼また、下記業務(データストラテジストのコア業務)も担当領域となります。 ・データ分析/AI活用プロジェクトのプロジェクト設計/マネジメント: クライアントのビジネス課題を分析可能な分析課題に分解し、適切な分析アプローチ、モデリング手法を選択し、分析/AI活用プロジェクトの設計 ・データサイエンス/AIを活用したマーケティング施策開発: 作成したモデルを活用して、クライアントのマーケティング活動に対して有効なマーケティング施策に資する施策プラニングを行う 【提供できる成長・環境】 当社では、データサイエンティストやデータストラテジストなどのDX人材を育成するために、プロジェクトベースラーニングやデコンストラクションゼミなどのプログラムで仕組みを構築しています。キャリア採用人材の経験・スキルに応じて、ジュニアからスペシャリスト、そして世界に通用する人材まで、それぞれが目指す姿へ成長可能です。 |
応募資格 |
【必須(MUST)】 ▼下記3つの経験・スキルが全てある方・調査設計/分析:調査を設計し、実査データを用いて、ビジネス課題に答えるレポートを作成・報告した経験 ・多変量解析:重回帰分析/クラスター分析など一通り、単独で行なうことができる ・プログラミング:R/Python/SQLを利用して、ひとりで分析作業を行うことができる ▼かつ、下記いずれかの経験・スキルがある方 ・データマイニング:決定木(ディシジョンツリー)やアソシエーション分析などを利用したデータマイニング経験 ・機械学習:LGBM/XGBoostなどアンサンブル学習、CNN、RNN、GANなどのディープラーニングによるモデリング経験 【歓迎(WANT)】 ▼下記、いずれかの経験・スキルがある方・データベース:各種データベース、DMP、CDPでのデータ結合/抽出/前処理の実務経験 ・クラウドコンピューティング:GCP/AWSを利用したデータ分析/サービス開発業務経験 ・人文・社会科学:大学や大学院で認知科学/計量経済学/数理社会学といった文理融合領域の学習や研究を行った経験 ・マーケティング実務:事業会社や広告会社における広告宣伝・マーケティング・メディアプラニング業務経験 【求める人物像】 ・人間や社会の現象に対して、なぜ?と問い、因果関係を解明し、生活者を動かすアクションをつくりたいという思いがある方 ・好奇心:人間や社会の心理や行動への好奇心 ・論理的思考力:人間や社会の現象に「なぜ?」と問いを立てる力と、その答えを演繹的・帰納的・推論的に考える論理的思考力 ・探究心:文系/理系にとらわれず、さまざまな領域の科学や哲学、アートやビジネスモデル研究を行う探究心や自ら学ぶ力 ・コラボレーション力:自らの考えを発信し、チームメンバーとのディスカッションによって、さらにレベルの高い答えを探していく姿勢 |
更新日 | 2021/07/09 |
求人番号 | 1811285 |
採用企業情報
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