募集要項
- 募集背景
- 【募集枠:1名】
- 仕事内容
-
◎詳細扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。
レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。
テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。
データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。
・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証
・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発
・業務効率化のための機械学習モデリング
・統計モデリングによるKPI等の予測
・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発
◎扱うデータ
・自社サイトのアクセスログデータ
・顧客の属性データ、顧客の時系列情報
・自社社員の行動(架電履歴など)データ
・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等
・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)
・音声データ(通話)
・その他、画像、動画データ
※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
言語:Python(Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow)、R、SQL(BigQuery、Presto)、Stan
環境:Linux
クラウド:GCP、AWS
◎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
◎最近あった具体的な施策
・顧客に提案する求人のレコメンドサポートシステムの開発とツールのデプロイ
・階層ベイズモデリングによる営業組織の生産性の分析と施策提案
・広告運用最適化のための機械学習モデリング
・音声データの解析による営業組織の生産性向上モニタリング
▼データ戦略室ブログはこちら
https://analytics.leverages.jp/
▼データ戦略室の紹介記事はこちら
https://melev.leverages.jp/entry/2021/09/21/0
- 応募資格
-
- 必須
-
【必須条件】
・PythonやRなどを使用したデータ分析の実務経験 (2年以上)
・統計学、機械学習の基礎知識
・SQLを使用したデータの処理経験
- 歓迎
-
【歓迎条件】
・データをもとに、ビジネスにおける課題発見と改善施策の提案を行った経験
・GCPやAWSの環境内で分析した実務経験
・Linuxなどの環境下での実務経験
・自然言語処理の基礎知識ないし実務経験
・音声データの分析実務経験
・プログラム処理などの高速化、並列化
・ベイズ統計学の基礎知識ないし実務経験
・デジタルマーケティングの基礎知識
・Webスクレイピング、自動化関連のツール開発、ETL関連のコーディング等の実務経験
- 雇用形態
- 正社員
- 勤務地
- 東京都渋谷区桜丘町1-1 渋谷サクラステージSHIBUYAタワー25F/26F
- 勤務時間
- 09:00~18:00
- 年収・給与
-
給与:応相談
ご経歴・能力を考慮の上、決定させていただきます
▼想定年収:
600万円~1000万円(※経験や経歴により下限給与を下回ることもあります)
▼給与例:
年収600万円の場合、月給37万円+賞与年2回
※固定残業代:月80時間分/146,210円を含み支給
※給与支給額により変動、超過分別途支給
※固定残業時間=実残業時間ではありません
▼その他
・退職金:無
・昇給昇格:年4回(入社3年目以降年2回)
■交通費支給(当社規定による)
- 待遇・福利厚生
-
■各種社会保険完備
■確定拠出年金制度
■資格取得支援制度
■産前フレックス・時短勤務制度
■ビジネス雑誌読み放題
■オンライン英会話無料受講制度
■LCP制度(事業部間交換留学制度)
■事業所内禁煙(入居する施設に喫煙専用室あり)
・就業規則により就業時間内の喫煙を全面的に禁止
・禁煙サポート制度あり
■ご近所手当
・会社から2駅圏内に住所がある東京23区内拠点勤務者:2万円/月 支給
・会社から2km圏内に住所がある地方支店勤務者:1.3万円/月 支給
■レバカフェ制度
・エスプレッソマシーン設置、コーヒー、紅茶など飲み放題
・果物・野菜ジュースなど社員の健康を考えた飲食物も適宜支給
・ライスやレトルト食品、スープも充実しておりランチや軽食等ご利用いただけます。
- 休日休暇
-
■年間休日121日以上(土日祝日・夏季休暇・年末年始休暇)
■年次有給休暇
■産前・産後休暇
■育児休暇
■特別休暇
■婚姻休暇
■出産補助休暇
■忌引き
- 選考プロセス
-
書類選考
↓
1次面接
↓
2次面接
↓
最終面接
※選考回数、内容は変更になる場合もあります。