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株式会社セプテーニ(Septeni Japan株式会社)

仕事内容

アピールポイント: ＜SEPTENI JAPANについて＞ セプテーニでは、20年間積み上げてきたノウハウやケーパビリティ、 徹底した顧客志向を持つ人材により顧客のビジネス成長への貢献を目指しているデジタル広告代理店です。 具体的には、主にデジタル広告をはじめ、データ、AIを活用したソリューションの提供などを通じて、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）の総合的な支援を手がけています。 ✅️SEPTENIではたらく魅力 * 国内の大手上場企業などとの取引があり、大規模な案件に関われる機会 * 様々な業界を代表する大型顧客への支援や、電通グループとの協業によるオンオフ統合マーケティング支援にもチャレンジが可能 * ご家庭の事情などに合わせ、一部テレワークやフレックスでの勤務可能 ✅️SEPTENIのキャリア支援 * 個々の意向やデータをベースにしたキャリア形成が可能で安心して長期就業を目指せる * 多様性に富んだキャリアパス（中長期的に多様な職種へのチャレンジが可能な環境） * 育成×データを活用し継続的に適応を支援 .................................................. ✅️SEPNTENIの人事施策 SEPTENIではこれまで蓄積してきた人材データベースをもとに、 採用～オンボーディング～育成を一貫したサービスとして設計した 人事施策（HRバリューチェーン）を構築しています。 .................................................. ✅️入社後のキャリア 社員それぞれの特性・意向を尊重しつつ、 これまでの採用データをかけ合わせることで 入社後の早期の適用から活躍への支援と 多様性に富んだ中長期的なキャリア形成へのご提案が可能です。 育成×データを活用し継続的に適応を支援するため、 安心して長期就業を目指せる環境です。 .................................................. ＜配属部署の雰囲気＞ 領域人数：36名 平均年齢：30.6歳

仕事内容: 当社は現在、広告・サイト・CRMといった分断されたマーケティング施策を統合し、 顧客の事業成果を最大化する新構想「MXONE」を推進しています。 昨今のプライバシー規制（Cookieレス）やユーザー行動の複雑化により、 従来の「ラストクリック偏重」な評価だけでは、正しいマーケティング投資判断が困難になっています。 本ポジションは、これまでコンサルタントの経験則や単発の分析に依存していた意思決定を、統計学や機械学習を用いて、再現性のある科学的ロジックへと進化させる重要な役割です。 売上や行動ログなどの多様なデータを統計的に解析し、予算配分や施策評価を行うためのアルゴリズム自体を開発・実装するスペシャリストを募集します。 .................................................. 【職務内容】 マーケティング投資の最適化と戦略立案を実現するため、 統計学・機械学習を用いたアルゴリズム開発および自社プロダクトへの実装を担当します。 単なる分析レポートの作成にとどまらず、プロダクトマネージャーやエンジニアと連携し、開発したロジックをシステムに搭載して顧客へ届ける「実装者」としての役割です。 .................................................. 【このポジションの魅力】 マーケティング戦略の「中枢」を担う手応え: 開発したアルゴリズムが、クライアントの数億円規模のマーケティング予算配分や投資判断の根拠となります。 単なる分析支援を超え、ビジネスの成否を左右する「意思決定のロジック」そのものを構築する社会的インパクトの大きな仕事です。 「分析屋」から「事業開発者」への進化: 一過性のレポート作成ではなく、汎用的な「プロダクト（仕組み）」を開発するため、 自身の成果が全社の資産として積み上がります。データサイエンスのスキルを武器に、 事業をグロースさせる「プロダクト開発」の経験が得られます。 圧倒的なデータ環境と技術的挑戦: 日本有数の規模を誇る広告配信ログや行動データ（BigQuery/Snowflake）を自由にハンドリングできます。 Cookieレス時代における「正解のない問い」に対して、最新の統計手法や因果推論を駆使して挑むことができる、知的好奇心を満たせる環境です。 .................................................. 【主な取り組みテーマ】 ◯因果推論と効果測定: MMM（Marketing Mix Modeling）等を活用し、ラストクリックだけでは見えない「各施策の真の寄与度（リフト値）」を算出するロジックの構築。 ◯顧客理解の深化: ユーザー行動ログを用いたLTV予測、離脱予測、クラスタリングモデルの構築と、CRM施策への応用。 ◯予測・レコメンド: パーソナライズされた広告配信ロジックや、次世代レコメンデーションエンジンのアルゴリズム開発。 .................................................. 【業務フェーズと役割】 1. 探索・企画 最新の統計手法や論文のキャッチアップと、実ビジネスへの適用可能性の検証。プロダクトマネージャーと連携し、顧客の課題に対して「どの分析手法を用いれば解決できるか」を技術視点で提言するアドバイザリー業務。 2. 実装・開発 マーケティングソリューションの価値を高める新機能・新ロジックの開発（Python等でのプロトタイピング）。企画した分析ロジックを、エンジニアがシステム実装できる「開発要件・仕様」へと翻訳し、実装を支援するブリッジ業務。 3. 納品・改善 開発したロジックを用いたクライアントへの実運用サポート。 分析結果に基づいたマーケティング改善施策の立案と適用、およびフィードバックに基づくアルゴリズムの継続的なチューニング。 .................................................. 【必須スキル】 ◯データ分析の実務経験（3年以上） ビジネス課題に対して適切な分析設計を行い、実行・報告まで完遂した経験。 ◯統計学・機械学習の応用力 回帰分析、仮説検定、因果推論などの手法を理解し、ビジネス課題（マーケティング課題）に応用できる能力。 ◯プログラミングスキル（Python） データ前処理からモデリングの実装までを独力で行えるスキル（Pandas, Scikit-learn, PyMC等のライブラリ活用）。 ◯SQLによるデータ抽出・加工スキル 大規模データベース（BigQuery, Snowflake等）から、複雑な条件で必要なデータを抽出・結合・加工できる能力。 【歓迎スキル】 ・マーケティング領域のドメイン知識 デジタル広告運用、CRM、価格戦略（Pricing）などの実務知識。 ・モダンなデータ基盤・ツールの利用経験 DWH/CDP（Treasure Data, BigQuery）、AutoML（DataRobot等）の活用経験。 ・プロダクトマネジメントまたは開発ディレクションの経験 分析結果をレポートで終わらせず、「仕組み」として定着させた経験。 ・プレゼンテーション能力 難解な分析結果を、非専門家のビジネスサイドへ分かりやすく伝え、アクションを促す力。 .................................................. 【求める人物像】 橋渡し役（Bridge）: ビジネスサイドの「やりたいこと」と、エンジニアリングの「できること」の間に入り、共通言語でプロジェクトを推進できる方。 実装志向: 「分析して終わり」ではなく、自らのロジックがプロダクトの一部として動き、顧客の成果に繋がることに喜びを感じる方。 ..................................................