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レバレジーズ株式会社

仕事内容

仕事内容: ■職種内容 ITコンサルタント ■配属部署 データ戦略室 ■配属部署詳細 ◎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。 ＜メンバー構成＞ マネージャー1名、データアナリスト4名、データアーキテクト8名、データサイエンティスト4名（2024年4月時点） ※データエンジニア：システム本部テクノロジー戦略室所属 ＜参照記事＞ ・データ戦略室紹介資料 https://speakerdeck.com/leverages/leverages-detazhan-lue-shi-shao-jie-zi-liao-maketeinguzhi-xiang-ke ・データ戦略室について https://melev.leverages.jp/entry/2020/09/15/100000 ・データ戦略室で働く魅力 https://melev.leverages.jp/entry/2021/09/21/095433 ・データ戦略室ブログ https://analytics.leverages.jp/ ・マーケティング部採用ページ https://recruit.leverages.jp/recruit/marketer/ ▼詳細は以下の資料をご確認ください ・データ戦略室紹介資料 https://speakerdeck.com/leverages/leverages-detazhan-lue-shi-shao-jie-zi-liao-maketeinguzhi-xiang-ke ■仕事内容 ◎詳細 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。 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。 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 ■募集背景 【募集枠：1名】 ■採用人数 1名 ■企業のアピールポイント レバレジーズは2005年に創業以来、黒字経営を継続し2023年度は年商1149億円となりました。 「働きがいのある会社ランキング」7年連続ベストカンパニー、 「働きがいのある会社」女性部門は3年連続受賞、若手部門も2022年に1位を受賞しており、成長を続けています。 参照記事 「働きがいのある会社ランキング」5年連続ベストカンパニー、女性部門/若手部門で2022年1位を受賞 https://melev.leverages.jp/article/2171/「働きがいのある会社ランキング」5年連続ベストカンパニー、女性部門/若手部門で2022年1位を受賞 https://melev.leverages.jp/article/2171/ ■ポジションのアピールポイント ・インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。 ・データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。 ・データサイエンティストのチームながら、依頼があって受け身で分析をするのではなく、ビジネスの長期戦略に影響を与えるような提案にも重きを置いています。 ・職務経歴書や求人票、電話ログなど、非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用にチャレンジできます。 ■入社後のキャリアプラン ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。入社後のキャリアチェンジも可能です。 ・データサイエンティスト テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。 ・データコンサルタント データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。 ・データエンジニア 機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。 職種ポジション：