ネット広告業界のデータサイエンティスト・データ分析の転職・求人情報

1stPartyData（顧客企業が保有するデータ）の可視化、LTV・継続購入解析などを通して、需要予測・効率化・営業支援などの側面から経営サイドでの課題解決を目指していきます。クライアントが保有するデータの利活用にフォーカスし、マーケティングにおける必要なデータと収集方法の整備をはじめ、統合基盤の構築（CDP/DWH）、活用部分の実装（ML/BI/MI/CRM/ADなど）、そして継続的なコンサルティングまで一気通貫で担っています。【具体的な業務内容】■SaaSを用いた顧客データ基盤（DWH）の構築・整備■SQL/BIツールを用いた広告・顧客データ分析・ダッシュボード構築■簡易的な機械学習モデルを用いたユーザー行動予測と広告最適化■CRM配信におけるシナリオ設計・データ接続■上記を中心とし、クライアント企業への提案・コンサル・実装まで一気通貫で実行（実装は主に複数のSaaSツールを組み合わせて行うため、スクラッチでの開発経験は不問）SQLやPythonを中心としたコーディングスキルも必要となりますが、基本的には既存のSaaSツールを組み合わせ、チューニングしながらやりたいことを実現していくことも多いため、利活用の部分にフォーカスしクライアントの組織・ビジネス構造・意思決定フローを理解し、対話を重ねながら最速で形にしていくことが重視されます。【本ポジションの魅力】■クライアントの役員陣、社長などハイレベルな意思決定に関わることができる■自身のアイデアをそのまま提案し実行に移す機会を多く得られる■ソリューションの自由度が高いからこそ自分で作り・提案し・活躍機会を得られる■業界問わず様々なエンタープライズ企業へデータやDXの提案ができる■提案→コンサル→実装→運用まで一気通貫で経験できる■デジタル広告ナンバーワンのデータを活用したマーケティング支援■クライアントのレガシーな考えをデータ・ドリブンな意思決定に変えていく面白さを感じられるフルアセット（横のつながり）での提案が可能です！自社サービスで培った「アプリ構築力」、「UIUXデザイン力」、日本でも有数のAI組織としての「アルゴリズム解析力」、さまざまな業界知見から得た「データ活用グロース力」、デジタル広告運用実績No1の「集客力」がそろっているダイレクトビジネスセンターだからこそできることがあります。【所属部署のPurpose】■あらゆる産業のデータ活用に貢献する■データの活用で世界に挑戦する■データは活用を最優先し、まずは企業に成果をお返しする■人の成長を全力で支援し、日本のデータ人材不足を解消する■21世紀型の日本的経営を目指す一員としての矜持を持って振る舞いお取引する企業に活力をもたらす【部署立ち上げの背景】同社での、広告以外でご支援できる領域が増えてきているものの、まだまだ「ネット広告」の会社というイメージが強いのが現状。1stPartyData（顧客企業が保有するデータ）の可視化、LTV・継続購入解析などを通して、需要予測・効率化・営業支援などの側面から経営サイドでの課題解決を目指しています。更に、これを切り口に、同社が提供できる様々なソリューションをご提案させていただき、ご支援の幅を広げていきたいと考えており、今回2021年1月に新設部署を立ち上げました。

マーケティング領域を中心に、生成AI活用に全社をあげて取り組んできた実績、その中で得た成功と失敗からの学びをもとに、生成AIコンサルティングサービスに注力しています。AIの進化をポジティブに受け入れ、未来共創の一翼を担うユースケースの立案・実行に従事していただきます。最先端の技術を駆使し、クライアントのビジネスに革新をもたらす挑戦的なポジションです。【具体的には】■生成AIユースケースアイデアの発掘と評価■生成AI活用PoCの推進■生成AI活用本開発の推進■生成AI活用スキル開発【業務内容】以下のような業務について、上司の指示・レビューを受けながら実施していただきます。■クライアントの課題に対する仮説構築・検証■構築した仮説に基づく計画の実行に向けた各種スケジュール・タスクの設計、実行支援■生成AIのプロンプト作成やデータ整備■クライアント（役員層等）への各種報告資料、各種成果物の作成等

クライアントの事業変革の推進に必要な、データ活用の構想・実装・定着化を支援する事業部の中で、営業DXやマーケティングDXを実現する機械学習ソリューションの開発メンバーを募集いたします。先端技術をクライアントの事業にどう適用するか、社内メンバーやクライアントと徹底的に議論しながら開発していくスタイルのお仕事です。機械学習をビジネスに活かしたい、クライアントのフィードバックを受けながら、価値あるソリューションを開発していきたい方をお待ちしております。【業務内容】クライアントの成長をDXで支援するイネーブラー集団の中の「データ利活用による事業成長を支援する専門家」として、購買データ、アクセスログ、顧客情報、電通グループが保有する各種調査データ等をフル活用し、データ分析やAI/機械学習ソリューションの実装を通じて、クライアントのDXを支援します。■クライアント課題や目的に対するデータ活用のソリューション企画や設計■Python / R / SQL等を使ったクライアントデータの基礎分析、データから見られる課題整理とアクションの提示■Pythonによる機械学習モデルの実装と、プログラムの自動化実装（MLOps）■データ分析/機械学習案件のプロジェクトマネジメント■電通保有の調査データや各種マーケティングツールで取得できる行動データ（検索行動、閲覧行動など）を活用した各種コンサルティング＜案件例＞セールス：大手自動車メーカーの販売店向け営業DX支援（規模：5～6名、期間：4年～）EC：ECモール会員のLTV改善のためのデータドリブンマーケティング支援（規模：5～6名、期間：2年）金融：大手生命保険会社 NPS改善のためのVOC分析支援（規模：3名、期間：3ヶ月）ファン育成：大手自動車メーカーのファン育成戦略策定のためのデータ分析支援（規模：3名、6ヵ月）【キャリアパス】①データサイエンティスト　→ データ活用コンサルタント →　マネジメント系のキャリアへ②データサイエンティスト　→ シニア データサイエンティスト　→　プロフェッショナル系のキャリアへ※上記は参考例で、マネジメント系に進むかプロフェッショナル系に進むかは、本人の適正や希望も加味して検討します。※多様性に富んだ働き方のニーズに合わせ、柔軟で自由なキャリアパスが可能です。

2019年4月にリリースした某社は、同社の子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。某社では「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています！【業務内容】当社の様々なメディアサービスでデータ活用推進を支援している横断組織に所属しながら、某社のビジネス課題に対してデータサイエンスを駆使して解決し、事業の可能性を高めます。意思決定においてはデータを用いた判断に努め、主体的に課題発見と解決を行います。■本ポジションでは、例えば以下のような課題に取り組みます。・ユーザーの新規獲得に関する施策の効果検証や改善提案・ユーザーの成長を支援する機能開発のための意思決定支援や予測モデルの構築・既存ユーザーのアクティベーション促進のための行動分析や仮説検証・スポーツテック領域におけるリサーチサイエンスとサービス適用【チームの文化や体制、働く環境について】チームには、データサイエンティスト3名、機械学習エンジニア1名、データエンジニア1名が所属しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談やナレッジ共有が気軽に行える環境です。

2019年4月にリリースした某社は、同社の子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。某社では「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています！【業務内容】某社の機械学習エンジニアは、サービスが抱える課題に対して、蓄積されたデータと機械学習技術を用いたソリューションの提案から実行までを行います。機械学習エンジニアの役割は非常に広範で多くの技術を駆使します。課題の一例として、スポーツ映像（競輪など）に対する新しい視聴体験の提供のための技術検証や実装、悪質なユーザや行動ログの検知によるサービスの信頼性向上などが挙げられます。これらの課題に対し、機械学習や統計学の専門知識を用いてアルゴリズムの開発、実装、検証を行います。また、データ活用の手段を効率化するための基盤作りも進めています。某社における機械学習エンジニアは開発した技術によって事業的なアウトカムを創出することを重要視します。そのため、（１）データに基づいた分析や事業部メンバーの提案を基にした課題発見（２）課題解決につながるアイディアの提案、PoCの作成（３）アイディアを実現するアルゴリズムの開発（４）実サービスへの適用（５）効果検証（６）運用までを、様々なメンバーと協働しながら繰り返し行います。本ポジションでは、機械学習・コンピュータサイエンス・数学の分野における専門知識と、それらを課題に合わせて応用・実装する能力が求められます。また、開発全体を通して様々なチームと連携するため、リーダーシップとコミュニケーション能力が必要です。加えて、ユーザの行動履歴などセンシティブなデータを取り扱うことがあります。利用規約・プライバシーポリシー・関連法規の遵守を前提とした開発を進めるため、技術力と同時に高い倫理観も求められます。■過去に機械学習エンジニアが担当した業務内容を紹介します。・競輪映像からリアルタイムで選手の3次元位置を推定するシステムの設計 / 開発・本人確認書類の偽造や使い回しを防止するための不正画像検知システムの開発・ユーザの行動ログから不正な取引を検知するシステムの開発【チームの文化や体制、働く環境について】チームには、機械学習エンジニア1名のほか、データサイエンティスト3名、データエンジニア1名が所属しており、必要に応じて職種をまたいだ動きも取り入れながらチームとしての事業成果の最大化を目指しています。所属する横軸組織には、30名程度のデータ職メンバーが在籍しており、相談や事業間のナレッジ共有が気軽に行える環境です。

顧客が保持する大量かつ多様なデータを活用したマーケティング施策の実現に向けて、データ基盤およびデータ分析業務のデザイン、高度なマーケティング施策の立案から実行までの支援をお任せします。【具体的には】顧客課題のヒアリングや既存のデータ環境におけるテクニカルな課題の整理を行いCDPやMAなどのデジタルマーケティングツールの選定と導入を当社テクニカルチームと一体となって推進します。また、各ツールの導入だけでなく、デジタルマーケティングの専門家として課題に応じたデータ分析・活用の提案やマーケティング施策の立案・実行・効果検証を顧客と共に推進します。

編成部門において、事業上重要な指標に関する予測を行い、会社の指標を改善する仕事です。【職務内容】経営管理部門等からヒアリングを行い、 会計の実態（売上・視聴者層・異常検知・償却・計上倒等）を把握し、 データサイエンス等の数理シミュレーションを行なって改善案を提示する、 といった一連の仕事をチームで協力しながら遂行していただきます。【事業課題・ミッション】「新しい未来のテレビ」を実現するために、日々多くの意思決定がスピーディに行われています。しかしその実態は、決してシンプルではないし、完成形でもありません。我々編成部門は番組予算全てをコントロールし、「新しい未来のテレビ」に近づけていくという重要なミッションを背負っています。しかし、予算が動くということは、コンテンツ、プロダクト、マーケティング、ユーザー行動 多くの要素が複雑に絡み合って変化するということ 目の前の数字を読み解き、そしてそれが“なぜ起きたのか”を明らかにし、正しくPDCAを回すことは、簡単ではありません。そのためには、正しい分析結果を出すだけでは不十分で、それをマネタイズ責任者や番組責任者に伝え、巻き込み、動かしていくことが必要です。ABEMAの番組は、アニメからスポーツ、恋愛といった無数のジャンルから成り立っています。それぞれ異なる前提や価値観を持つチームをつなぎ、対話を通じて“データサイエンスにしか出来ない次の一手”を描いていく――そんな役割が、データサイエンティストには求められます。単に数値を扱うのではなく、“複雑な現実に向き合いながら事業を動かしていく”ことにワクワクできる人にとって、編成部門は最高の舞台になるはずです。【組織構成】■配属組織データサイエンティストのみで構成されています。 必要に応じて、他チーム(事業・開発・経営陣)との連携が必要になります。■当社のデータサイエンティストについてデータサイエンティストは、机上でデータサイエンスを行うだけではありません。データサイエンスとして理論的に正しいことはもちろん、番組を作っている“現場”の想い・温度感と一緒になって動いていく役割です。事業メンバーと同じ目線で議論し、ユーザー体験をどう変えるかを語り合い、共に意思決定していく。ただの分析担当・アルゴリズム開発担当ではなく、サービスの成長に責任を持つ“仲間”として、最前線に立つポジションです。■特徴経営層と近い立場で仕事を進めているため、役員とは1回/週 程度の頻度でコミュニケーションをとりながら、AI技術を用いた事業拡大について議論をしています。また、各事業組織（プロダクト責任者や、マーケティング責任者）と接点を取りつつ、事業課題を技術課題で解決しています。【開発環境】開発言語：pythonデータ基盤：Google CloudGPU基盤：Google Cloud, Private Cloud(H100を含む構成)その他：GitHub, Copilotテレビのイノベーションを目指し新しい未来のテレビとして展開する動画配信事業。登録は不要で、国内唯一の24 時間編成のニュース専門チャンネルをはじめ、オリジナルのドラマや恋愛番組、アニメ、スポーツなど、多彩なジャンルの約20チャンネルを24時間365日放送しています。また、オリジナルエピソード数は国内発の動画サービスで日本 No.1（※）を誇り、総エピソード数は常時 約30,000 本以上を配信。ほかにも、注目の新作映画、国内外の人気ドラマ、話題のアニメなど豊富なラインナップの作品や、様々な音楽や舞台のオンラインライブも展開。

事業内容・課題を各エンジニアや責任者と議論して理解し、「事業で収集した大規模データ活用（配信における予測・最適化）」や、「AIを活用したクリエイティブの制作支援、最適化」等を適切な機械学習タスク設計を行い、アルゴリズム開発を実施していただきます。【ミッション】事業内容・課題を各エンジニアや責任者と議論して理解し、機械学習アルゴリズムを用いて、ビジネス課題を解決することです。また、データサイエンティストとも連携し、収集されたデータの利用方法を検討、新しいモデルを試作をする事も求めます。【具体的な業務内容】■DSPのクリック確率予測やCV確率予測■ダイナミックリターゲティング広告での商品レコメンデーション■ウェブ行動履歴からのデモグラや興味・嗜好などのユーザプロファイル生成■クリエイティブ選択のためのアルゴリズム導入■検索連動型広告の自動生成（NLP）■広告クリエイティブの制作支援および自動生成■音声対話事業の信号処理、音声処理（ASR, VADなど）※プロダクトは約20程あり、各プロジェクトごとに使用している技術や領域が異なります。

リサーチサイエンティストは研究を遂行し、成果を事業に還元するとともに論文として社外発表することが業務となります。研究は事業実装を前提として進行し、中長期のチャレンジングな目標に対し、短期のプロトタイピングとフィードバックを繰り返しながら市場に対応する形でアウトプットすることが求められます。【チーム体制】研究領域ごとに数名ずつのチームで、組織全体で60名程度。研究領域は大別して、機械学習/コンピュータビジョン/自然言語処理/音声合成・音声認識/HCI/HAI/計量経済学/メカニズムデザイン/強化学習/ゲーム理論/ハイパーパラメータ最適化/CGがあります。本求人は上記の組織におけるリサーチサイエンティスト職の募集です。

ビッグデータ・AI、最新のクラウドアーキテクチャを用いて、クライアントのビジネスゴール達成に向けた課題解決案の策定と実行支援まで行って頂きます。【職務内容】・データを活用した新規デジタル施策の策定・AI導入に必要となるデータの調査や解析・AsIsシステム調査とToBeアーキテクチャーの策定・AI導入後のオペレーションフロー作成・データ分析や基盤構築プロジェクトのPMO【このポジションの特徴】・データサイエンティストやデータエンジニアと共同しながら、クライアントの課題解決をするマネジメント力が求められます・各バリューチェーンの最適化から経営視点でのデータの取り扱いを考え、企業のデータを使ったトランスフォーメーションに幅広く携わることが可能です・各インダストリーのビジネスと最新テクノロジーの知見を深めていくことが可能です

各種ジェネレーティブAIやChatGPTを代表としたLLMの急速な進歩を受け、クライアント企業もこうしたAIのビジネス適用を急いでいます。その為電通デジタルでも当該領域の更なる強化の為にAI&データエンジニアの募集を行います。【業務内容】AIとクリエイティビティの力で顧客の新規事業開発や、既存コア事業の変革を具現化する事をメイン業務とし、最先端テクノロジーのビジネス実装も目指すエンジニア。■AIデータテクノロジーのビジネス適用検討■実証実験の設計から実装まで■最先端テクノロジーのリサーチ■PoCのための実装などに重きをおいたAI実装またはプロダクト開発（コーディング）■データ分析/AI・機械学習案件でのPoCや実装のプロジェクトマネジメント■2nd/3rdPartyデータやコンセントマネジメント等の戦略的データ活用支援■データエンジニアリング業務（加工処理/集計分/モデリング等）【案件例】不動産：CDP構築/データ活用方針策定＆実行計画策定支援（規模：6名、期間：1年）家電：データ活用方針コンセプト設計（規模：2名、期間：6カ月）医薬品：機械学習モデル構築と生成結果施策反映支援（規模：8名、期間：1年）官公庁：CDP設計のためのRFP策定支援（規模3名、期間4ヶ月）運輸：ChatGPT関連技術導入とインテグレートされたAI時代のマーケティングプロセス設計AI生成画像とNFT技術を組み合わせたインナーコミュニケーション設計と実装【今後のキャリア】データアナリスト→AIデータエンジニア（本ポジション）→グループマネージャー（マネジメント系キャリア）orプロフェッショナルグレード（プロフェッショナル系キャリア）実力次第ではありますが、該当ポジションで経験を積んでいきながら案件規模の大きいプロジェクトをリードしたり、グループマネージャーへとキャリアアップしていけるポジションです。※多様性に富んだ働き方のニーズに合わせ、柔軟で自由なキャリアパスが可能です。

AIによる人間らしく高度な音声対話の実現を目指して研究・開発を行っていただきます。【具体的な業務内容】■音声対話技術に関する研究開発■開発サイド・ビジネスサイドの責任者と議論をし、技術・モデルの提案・導入■産学連携先と連携しアカデミックの知見を取り入れながら、プロダクト開発や課題解決のための論文調査、読解、社会実装

広告主に提供するクリエイティブの価値を最大化するための施策に携わっていただきます。■効果予測モデルにおけるオフライン・オンライン指標の設計・改善■LLMや生成モデルを用いたクリエイティブ制作支援ツールの研究開発■画像、動画、テキスト、音声などのマルチモーダルなデータに対する新しい特徴量の設計・検証■クリエイターや多岐にわたるユーザーからのフィードバックを基にした問題の発見と解決方法の提案