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▼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。 (2021年4月時点人員内訳) ・データサイエンティスト：2人 ・データアナリスト・データアーキテクト：4人 ・データエンジニア：2人 詳細は、下記をご確認ください。 ＜オウンドメディア：meLev＞ ・レバレジーズのマーケティング組織 https://melev.leverages.jp/entry/2018/06/21/221933 ・データ戦略室について https://melev.leverages.jp/entry/2020/09/15/100000 ▼業務内容 ｢意思決定の質と量を高めることで事業成長を実現させる｣ために、必要なデータの整備から分析までを担っていただきます。 基本的には、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 ・データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案 事業の抱える課題を解決して成長を実現するために、下記の業務をご担当いただきます。 　・事業課題に即したデータ分析の設計 　・データの抽出・可視化・分析 　・分析結果の報告及び施策提案 　・その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行 ・データ分析環境の構築・改善 事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行うことのできる環境を作るため、下記の業務をご担当いただきます。 　・KPI設計及びデータの定義 　・DWHの構築及び改善 (BigQuery、TreasureData) 　・BIツールを用いたデータの可視化及び改善 (Tableau、QuickSight、Google Data Portal、Google Spreadsheet) 　・データ活用を促進するための社内教育 　・その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行 ▼扱うデータ 1:自社サイトのアクセスログデータ（ビュー、クリック、スクロール） 2:顧客の属性データ、顧客の時系列情報 3:自社社員の行動（架電履歴など）データ 4:WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等 5: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） 6:音声データ（通話） ※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 ・データ基盤：BigQuery、TreasureData ・データ可視化：Tableau、AWS QuickSight、Google Data Portal、Google Spreadsheet ▼当ポジションの魅力 ・セールスやマーケティングの現場から事業全体まで、様々な意思決定に携わりながら、事業がどのように運営されているのかを理解することができます。 ・上記に伴い、セールス、マーケター、エンジニアと社内のほぼ全ての職種とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。事業に関する意思決定者（マネージャーや事業部長）などとコミュニケーションする機会も多いです。 ・RDBに格納された顧客データやアクセスログ以外にも、テキストデータ/ 音声データといった非構造化データを扱うことができます。特に非構造データの活用は業界としても希少なスキルとなると思います ・希望に応じてデータ基盤の開発や機械学習モデルの構築などの経験を積むことができるため、キャリアを柔軟に形成することが可能です。 ▼働く環境 ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー

▼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となっています。 ゆえに、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。 直近では、電車広告やテレビCM、BIツールの活用など専門性の幅もどんどん広がっています。 現在レバレジーズでは、会社としてマーケティングに注力したいと考えています。 ただ、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という状況です。 その為「一緒に会社や組織を創っていきたい」と思うような方を募集いたします。 ▼CRMチームについて レバレジーズにおいてのCRMは「ユーザー・クライアントとのコミュニケーション最適化」と定義しています。 「顧客接点の最適化により、事業利益を最大化する」ことをミッションに置き、電話や対面での面談・メール・LINEなど顧客ごとに適切なチャネル・タイミング・コンテンツでのコミュニケーション方法を設計しています。 （参考）https://melev.leverages.jp/entry/2020/06/30/100000 ▼担当サービス レバレジーズではIT、医療、介護業界などの人材領域を中心に、社会課題の解決を目的とした事業を展開しています。人材紹介事業のようなフロー型ビジネスと派遣事業などのストック型ビジネスの両方が存在しており、多くの事業でカスタマー（toC）とクライアント（toB）両面のマーケティングが必要です。 事業成長の変数が多く、より難易度の高いマーケティングの経験を積むことができます。 具体的には以下の事業に携わっていただきます。 下記いずれかに携わっていただきます。 ・IT領域人材サービス「レバテック」 ・医療・介護領域人材サービス「看護のお仕事」「きらケア」 ・若年層向けの人材サービス「ハタラクティブ」「career ticket」 ・その他新規事業 ▼業務内容 弊社事業において、ユーザー接点の最適化を通じ、LTV最大化を目指していただきます。 具体的には、下記のメール・SMS・LINEなど複数のチャネルを通じて推進する業務です。 ・ユーザー調査を通じたカスタマージャーニーマップ作成、シナリオの設計 ・潜在／顕在顧客向けのコンテンツ企画・制作・配信 ・ユーザー接点創出のためのツール導入・設計・運用（MAツール、メール配信ツール等） ・営業部門と連携してのユーザー体験向上 ・価値あるデータ蓄積・活用のためのデータ基盤設計 ▼当ポジションの魅力 「コミュニケーションの設計から実行まで、全てに携われる点」が最大の特徴です。 一般的なCRM職務に加えて、事業全体で理想の顧客接点を実現するための戦略設計から実行までが職務範囲です。 職務範囲が広いため、コンテンツ作成・データベース設計・エンジニアリング・プロジェクトマネジメントなど様々な強みを持つメンバーがチーム内におり、それぞれの強みを補完しながら仕事を進めています。 また、オウンドメディアや広告など各領域のプロフェッショナルとも連携することも多く、より高いレベルでマーケティングを実践できる環境です。 ・複数チャネルを用いた全体最適のCRMを実現できる 全体のコミュニケーション設計から携わり、メール、LINEだけでなく、営業担当と連携して施策実施することもあります。ユーザー・クライアントとのすべての接点に関わり、よりよい関係性構築に努めます。 ・「Treasure Data」「BigQuery」等を活用し、大規模データを扱える データ分析から施策実施までをスムーズに進めるため、利便性の高いデータ蓄積し、データを一元管理しています。MAなど他のシステムと連携させてデータ価値を最大化できるよう、データベースの設計なども行っています。 ▼キャリアパス事例 ・MAを活用した複数チャネル横断の企画／設計ポジション ・営業とマーケティングの両部門をまたがっての事業部課題解決のスペシャリスト ・事業のマーケティング責任者としての、マーケティング戦略の統括ポジション

▼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。 (2021年4月時点人員内訳) ・データサイエンティスト：2人 ・データアナリスト・データアーキテクト：4人 ・データエンジニア：2人 詳細は、下記をご確認ください。 ＜オウンドメディア：meLev＞ ・レバレジーズのマーケティング組織 https://melev.leverages.jp/entry/2018/06/21/221933 ・データ戦略室について https://melev.leverages.jp/entry/2020/09/15/100000 ▼業務内容 ｢意思決定の質と量を高めることで事業成長を実現させる｣ために、必要なデータの整備から分析までを担っていただきます。 基本的には、エンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながらプロジェクトを進めます。 ・データ分析及びそれに基づいた事業部への施策提案 事業の抱える課題を解決して成長を実現するために、下記の業務をご担当いただきます。 　・事業課題に即したデータ分析の設計 　・データの抽出・可視化・分析 　・分析結果の報告及び施策提案 　・その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行 ・データ分析環境の構築・改善 事業に関わるメンバーがデータ分析を適切に行うことのできる環境を作るため、下記の業務をご担当いただきます。 　・KPI設計及びデータの定義 　・DWHの構築及び改善 (BigQuery、TreasureData) 　・BIツールを用いたデータの可視化及び改善 (Tableau、QuickSight、Google Data Portal、Google Spreadsheet) 　・データ活用を促進するための社内教育 　・その他事業におけるデータ活用を促進するためのプロジェクトの立案及び実行 ▼扱うデータ 1:自社サイトのアクセスログデータ（ビュー、クリック、スクロール） 2:顧客の属性データ、顧客の時系列情報 3:自社社員の行動（架電履歴など）データ 4:WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等 5: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） 6:音声データ（通話） ※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 ・データ基盤：BigQuery、TreasureData ・データ可視化：Tableau、AWS QuickSight、Google Data Portal、Google Spreadsheet ▼当ポジションの魅力 ・セールスやマーケティングの現場から事業全体まで、様々な意思決定に携わりながら、事業がどのように運営されているのかを理解することができます。 ・上記に伴い、セールス、マーケター、エンジニアと社内のほぼ全ての職種とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。事業に関する意思決定者（マネージャーや事業部長）などとコミュニケーションする機会も多いです。 ・RDBに格納された顧客データやアクセスログ以外にも、テキストデータ/ 音声データといった非構造化データを扱うことができます。特に非構造データの活用は業界としても希少なスキルとなると思います ・希望に応じてデータ基盤の開発や機械学習モデルの構築などの経験を積むことができるため、キャリアを柔軟に形成することが可能です。 ▼働く環境 ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー

フィットネス・スクール業界向け次世代CRM・予約システム「hacomono」に蓄積されたデータを活用していくため、データ分析基盤の構築や活用に携わっていただく一人目データエンジニアを募集いたします。 現在社内でデータ活用プロジェクトが立ち上がり、経営・プロダクト・カスタマーサクセス・サービス機能展開...様々な視点でのデータ活用が模索されています。このプロジェクトが将来的にデータビジネスチームへと編成していくことを想定し、これを支えるデータ分析基盤の構築が目下のテーマとなります。 【業務内容】 ・データ分析基盤のアーキテクチャ設計・構築業務 ・分析基盤の全社展開、そのためのセキュリティ設計 ・ステークホルダーと連携した各種データ分析の推進 ・各種要件に必要なデータの分析・集約 ・分析モデルの構築・企画立案 ・データを活用した事業の開発・企画立案 【足元のテーマ】 ・プロダクト KPI の分析業務- PdM と連携し、プロダクトの各種 KPI や利用状況の抽出・分析 ・個社毎の集計分析要件の対応業務- サポートやエンプラ CS / BizDev チームと連携し、個社毎の集計分析要件の整理・集計分析のためのクエリ作成・運用方法の提案 ・プロダクトの集計機能の拡充- 上記業務の中で得られたナレッジを元に、プロダクト本体に既に用意されている集計機能の拡充- 弊社のパートナーとなっていただいているフィットネス経営コンサルの方とも連携して、経営視点でも本機能のブラッシュアップを行う ・データ分析基盤の構築- 現状はプロダクトの生データが BigQuery に集約され、Tableau などのツールを用いて分析・集計を行っています- 2022年夏頃完遂予定としているマルチテナントアーキテクチャ移行に合わせ、データ分析基盤のリアーキテクチャを進めたいと考えています- その他、要件に合わせたクレンジング・加工フェーズの構築など 【今後のテーマ】 ・上記データ分析を元に顧客へ価値提供可能な内容を定義し、データ分析・予測のサービス化につなげていく 　- 会員登録、入会数、退会数の予測 　- 空き時間、曜日、必要なスタッフ数の予測 　- 出店計画 　- 各種レコメンド 　- ダイナミックプライシング 　- 人気店舗で悩みとなっている bot 利用の判定 　- etc ・IoT サービスで蓄積されたデータの分析・解析 ・その他事業開発、企画立案 【今後の事業・プロダクトの展望】 ・フィットネスを切り口に “ウェルネス” 領域の社会課題へ。日本人の運動習慣の定着・改善に対してテクノロジーで貢献する ・新規プロダクト or クロスセル商材となるサービスの開発に着手する ・Web アプリケーションだけでなく IoT を活用した店舗 DX、UX 最大化を目指し、そこで得られたデータを活用し、よりパーソナライズされたユーザー体験に繋げていく ▼より詳細な情報はコチラをご覧ください！ https://coal-son-1e1.notion.site/65f1c0a6e2574d22b2842b40a8e15358?v=6f3b0d25529a4247b9b5693b7b3443fe ＜hacomonoを支える技術スタックについて＞ https://www.wantedly.com/companies/machiiro/post\_articles/130379 ＜エンジニアブログ＞ https://techblog.hacomono.jp/

KAKEHASHIで提供している調剤薬局向け薬局業務見える化クラウド「Musubi Insight」は、主に調剤薬局の経営者やマネジメント層をターゲットとしたデータ分析ツールで、リリースから順調に導入拡大を続けています。今回は、「Musubi Insight」のビジネスサイドの事業開発を進めるProduct Marketing Manager(PMM) Officeの一員として、主に事業開発の根拠となるデータ分析や、各種デジタルツールを活用した新規プロダクト企画・推進を担っていただける方を募集します。PMM Officeは弊社の事業戦略上、重要なファンクションの一つで、経営目線での視野や経験はもちろん、事業開発職としての様々な経験が積める魅力的なロールになります。 ■具体的な業務 ・弊社分析環境を活用したデータ分析（SQL/Python） ・市場調査やユーザーインタビューなどの各種リサーチ業務 ・ノーコード/ローコードツールなどを活用したプロトタイプの開発 ・プロトタイプを用いたイノベーター/アーリーアダプター層に対するPoC ・新規サービスの企画立案・実行

■目的及び業務概要 ・ 業務の目的は【クライアントの価値を向上すること】であり、クライアント課題に対し要件整理～実装までを解決するデータコンサルティング業務を一気通貫で実施します ・ 業務はデータを利用したソリューションが中心 （データの整理・加工・応用までのコンサルテーション、データ領域におけるDX推進など）です ⇒ データ抽出からDWHをはじめとするデータ活用基盤の構築・運用、BIツールを用いたダッシュボードの実装までをスキル・経　　　　　　　　　験に応じて担当いただきます。 【具体的には】 以下の業務を役割分担しながらプロジェクトメンバーで推進していきます ①ヒアリング～要件整理 　データコンサルティングのチームメンバーの一人として、クライアントと密にコミュニケーションをとり課題を深く理解していただきます 　クライアントからのオファー要件・要望だけに依拠することなく、最適な解決策を提案します ②データ基盤やダッシュボードなどの設計 　技術的に最適なものをめざし、プロトタイピング→レビュー→ブラッシュアップを繰り返します 　開発後の運用を考慮し、再現性（メンテナンス負荷の低さ）の高い設計を目指しています ③実装 　・DWHの構築に伴う、SQLなどのDB言語、ETLツール（主にAlteryx）やプログラミングを用いてのデータ抽出・整形・加工・分析 　・TableauなどのBIツールを活用したダッシュボードの実装 ■仕事の進め方 ・ クライアントとコミュニケーションを取りながらアジャイル型の開発でプロジェクトを推進します ・ プロジェクトは2名以上の体制を基本とし、役割・強みに応じて作業を分担してチームとして推進します ・ クライアント先には週１～２回程度訪問しますが、完全常駐は行っていません ■開発環境(使用する言語・ツール) ・ BIツール：Tableau / PowerBI ・ ETLツール：Alteryx ・ 言語：Python / SQL / R / VBA / Javascript ■身につくスキル ・ クライアントにとっての価値を第一に考えられる顧客志向の思考能力 ・ データエンジニアリングやビジュアライズなどの幅広いデータまわりのスキル ■社内の雰囲気 ・ 社内SNS（Teams）を活用して有志での勉強会を開催するなど社員同士のコミュニケーションが活発な環境です ・ SNS内に駆け込み寺というオープンに相談や質問ができる場を設けて困ったことを解決できる仕組みも整備しています ・ 交流のためのランチタイムを設けるなど、社員間の交流を深めることを積極的に推進しています ■ワークライフバランス ・ コロナ禍の現在はリモートワークが中心であり、今後も出社と在宅のハイブリッド型です ・ フレックス制度を取り入れており、コアタイムを除いて自身の都合の良い時間帯に勤務が可能です 【残業時間】 15時間/月　未満 【有給消化率】 ・ 60％（大型連休と組み合わせて2週間以上の長期休暇も取得可能） ■キャリアパス ・ 未経験の場合、1~2年程度はデータエンジニアとしてデータまわりのスキルを身につけていただく予定 ・ 経験や能力次第で短期間でコンサルティングなどの高難易度業務を担当 ・ 将来的なポジションは本人の希望や適性を踏まえて人やプロジェクトをマネジメントする”マネジメント”、高い技術力で会社の成長　　を支える”エキスパート”の2通りに分岐 ■人事評価制度 ・ 半期ごとに人事評価を実施、年2回の昇降格/昇降給のタイミングあり ・ 期初に設定したKPIの達成度（成果評価）と当社が掲げるValueに基づく行動指針を発揮できているか（行動評価）の2軸で評価 ・ 人事評価の参考として社員全員の声を聞く「360度評価」もあり

□業務概要 ・ 業務の目的は【クライアントの価値を向上すること】であり、 　クライアント課題に対し要件整理～分析～施策導出まで一気通貫で担当していただきます。 ・ truestarとしてのデータサイエンス領域のサービス開発も実施 【具体的には】 以下の業務を役割分担しながらプロジェクトメンバーで推進していきます。 クライアントの要望により、Alteryxなどのローコード、ノーコードツールを活用することも多いため、幅広い知識が身につきます。 また、会社の強みの一つであるデータ基盤構築～データ可視化に関わっていただくことあります。 ■データ分析による課題解決プロジェクトの例 ・ クライアントの課題をヒアリングしたうえで分析提案を作成（分析手法や使用データは目的に沿ったものを提案） ・ 提案と仮説に基づき、試行錯誤を繰り返しながらデータ加工～分析～戦略仮説構築を実施 ・ 納品物は課題や目的によって様々：予測ツール構築、予測手法の策定、分析報告書等 ■サービス開発の例 ・ パートナー企業と協力し、truestarデータサイエンスチームのコアとなるパッケージサービスの検討・開発を実施 ・ プロジェクト例：商圏分析ツールを提供しているパートナー企業とともに、競合分析が簡易にできるサービスを開発中 ■仕事の進め方 ・ クライアントと密にコミュニケーションを取りながらプロジェクトを推進 ・ プロジェクトは2名以上の体制を基本とし、役割分担に応じてメンバーと協力しながらクライアントの課題解決に尽力 ・ 年間で業務を契約しているクライアントもあれば、スポットで3か月程度で終わるプロジェクトもあり ・ クライアント先には週１～２回程度訪問しますが、完全常駐は行っていません ■使用する言語・ツール ・ プログラミング言語：Python / R ・ BIツール：Tableau ・ ETL・データ分析ツール：Alteryx / Exploratory ■身につくスキル ・ ビジネススキル：クライアント課題の本質を理解する力、提案する力、それを解決する力 ・ データサイエンス・エンジニアリングスキル：データ加工、 集計、分析、可視化する力 〇社内の雰囲気 ・ 社内SNS（Teams）を活用して有志での勉強会を開催するなど社員同士のコミュニケーションが活発な環境 ・ SNS内に駆け込み寺というオープンに相談や質問ができる場を設けて困ったことを解決できる仕組みも整備 ・ 交流のためのランチタイムを設けるなど、社員間の交流を深めることを積極的に推進 〇ワークライフバランス(リモートワーク・残業時間) ・ コロナ禍の現在はリモートワークが中心であり、コロナ終息後も出社と在宅のハイブリッド型の予定 ・ フレックス制度も取り入れており、コアタイムを除いて自身の都合の良い時間帯に勤務が可能 【残業時間】 15時間未満/月 【有給消化率】 60％（大型連休と組み合わせて2週間以上の長期休暇も取得可能） ■入社後のキャリアパスについて ・ 未経験の場合、1~2年程度はアナリストとしてデータまわりのスキルを身につけていただく予定 ・ 経験や能力次第で短期間でコンサルティングなどの高難易度業務を担当 ・ 将来的なポジションは本人の希望や適性を踏まえてコンサルタント、スペシャリストの2通りに分岐 ■人事評価制度 ・ 半期ごとに人事評価を実施、年2回の昇降格/昇降給のタイミングあり ・ 期初に設定したKPIの達成度（成果評価）と当社が掲げるValueに基づく行動指針を発揮できているか（行動評価）の2軸で評価 ・ 人事評価の参考として社員全員の声を聞く「360度評価」もあり

GATD（グローバルアドテクノロジー統括部）では楽天の広告関連事業全般の技術面を担っています。日本、シンガポール、インド、中国、英国と５か国にまたがる多国籍な部門であり、蓄積された膨大なデータを利用し、社内の各部門を横断して広くサポートしています。 GATDウエブサイト： https://corp.rakuten.co.jp/careers/feature/adtech/ チームについて 包括的な広告プラットフォームを開発し運用している当チームは、楽天市場の店舗様をはじめ、国内外で事業を展開する大手企業、外資系企業などを顧客とし、そうしたお客様の販売促進活動や広告キャンペーンを技術面から支えています。このチームでは楽天グループ全体に展開されるサービスやデータについて学ぶことができます。 業務内容 使用サービス、ミドルウェア、プログラム言語の例 Salesforce Java MySQL ASTERIA Warp （データ連携ミドルウェア） Blue Prism （RPAツール） ポジションの責任 担当システムの設計・開発・テスト・リリースをハンズオンでの実行、推進。 既存システムの保守運用。

ヤフーが提供している100を超えるサービスのデータを分析し、各部署と連携しながら問題提起から解決まで包括的に従事いただきます。 コンテンツ配信やアクセス、ユーザーアクションなど多種多様なビッグデータを用いて、問題解決を推進していきます。 <主な業務内容> ・調査分析、KPIモニタリング ・広告データに寄与するための分析、配信ロジック検討、ABテストの設計と実施

本職種では、全社における重要な取り組み、または実施の可能性がある取り組みについて判断を行うためのデータ分析や提案を担っていただきます（例：経営層からのオーダーされた分析、サービスを横断した分析、投資的判断を行う分析など）。 すべての領域でパフォーマンスを最大化するために、ドメイン知識のキャッチアップとスキルの向上を行っていただくことで、データアナリストとしての専門性も身に付けることができます。 ＜担当いただく領域＞ ※担当領域および業務内容は、選考の過程で決定します。 【全社横断】 ヤフーが提供している100を超えるサービスのデータを分析し、各部署と連携しながら問題提起から解決まで包括的に従事いただきます。 コンテンツ配信やアクセス、ユーザーアクションなど多種多様なビッグデータを用いて、問題解決を推進していきます。 日本最大級のユーザー数から得られるビッグデータをもとに0から分析手法や評価方法の提案し、各サービスの事業成長に貢献できるのは本職種ならではの魅力です。 ＜主な業務内容＞ ・調査分析、KPIモニタリング ・広告データに寄与するための分析、配信ロジック検討、ABテストの設計と実施 【広告不正対策】 Yahoo! JAPANのインターネット広告における、あらゆる不正を防止するため、 検出ロジックの提案から構築、運用までを担当いただきます。 ヤフーの広告領域では、プライバシーポリシー関連を含む、不正対策の対応が重点課題となっています。 あらゆる不正からYahoo! JAPANの広告を守り、ユーザー、広告主、パートナーサイトの体験向上を目指す業務を担っていただきます。 ＜主な業務内容＞ 下記3つの領域を担当いただきます。 ・データ分析 　広告配信ログなどのデータを分析し、不正を定義、検出する ・検出ロジック検討 　不正を効率よく検出するロジックの改善、開発 ・システム構築 　検出システムの構築と運用 【広告プロダクト】 ヤフーの広告事業に関わるデータ分析を行い、得られたインサイトや考察をもとに経営層や事業担当者の意思決定支援を行います。 課題の確認から仮説構築、分析設計、データ抽出、分析やモデリング、提案活動まで、幅広い役割を担います。 日本最大級のユーザー数を抱える当社のビッグデータの分析結果をもとに事業、プロダクト改善に貢献することができます。 事業に近い立場にいるからこそ、ご自身の貢献度を実感しやすい点が本職種の魅力です。 ＜主な業務内容＞ ・広告プロダクト（YSA,YDA等）の機能やUX改善について、影響度の事前見積もりや事後の効果検証 ・営業施策について、仮説設計とテスト設計、効果検証 ・顧客の分類や予測モデル構築 ・事業戦略の振り返りや妥当性の分析、KPI設計 ・判別モデルや最適化のロジック開発 【ショッピング事業】 ヤフーのショッピング事業に関わるデータ分析を行い、得られたインサイトや考察をもとに経営層や事業担当者の意思決定支援を行います。 課題の確認から仮説構築、分析設計、データ抽出、分析やモデリング、提案活動まで、幅広い役割を担います。 日本最大級のユーザー数を抱える当社のビッグデータの分析結果をもとに事業、マーケティング、プロダクト改善に貢献できます。事業に近い立場で活躍いただける点が本職種の魅力です。 ＜主な業務内容＞ ・ショッピングプロダクトの機能改善、UX改善における影響度の事前見積もりや事後の効果検証 ・営業、マーケティング施策における仮説設計とテスト設計、効果検証 ・事業戦略の振り返りや妥当性の分析、KPI設計 ・機械学習を用いたモデリング ・CRMやパーソナライズなどのデータ利活用 ・BIツールを使ったダッシュボート作成