ネット広告業界のデータサイエンティスト・データ分析・データアナリストの転職・求人情報

マーケティング投資の最適化および戦略立案を目的として、統計学・機械学習を用いたアルゴリズムの開発から自社プロダクトへの実装までを担当します。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へ実装。顧客価値として提供する“実装者”としての役割を担います。【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。ユーザー理解の深化: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、顧客企業の課題に対して「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顧客企業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。

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。

同社の主要プロダクトおよび広告ビジネスに対し、データサイエンスを適用することで、先進的なアルゴリズム開発を推進し、事業成長に貢献することがミッションです。プロダクトに搭載するアルゴリズムの開発や広告運用の高度化を主導し、顧客への提供価値向上と市場における同社のプレゼンス強化に繋がる開発を進めていただきます。【具体的には】■国内最大級DMPや豊富な広告配信実績ログを活用した機械学習モデルの設計と実装■Google、Yahoo!、X (旧Twitter)、Metaなどの広告配信データに基づき、因果推論を応用した標準レポートテンプレート等の開発■次世代コンテクスチュアル・ターゲティングの研究開発■新規プロダクトの企画提案、概念実証 (PoC)、プロトタイプ開発を推進【キャリアパス】■データサイエンティスト → マネージャー（組織とプロジェクトを牽引）■データサイエンティスト → リード（CV、NLP、因果推論などの専門領域における技術的リード）【募集背景】生成AIの急速な発展によりビジネス環境が変革期を迎える中、その変化をリードし、新たな価値を創造していくデータサイエンティストを募集します。同社は、国内最大級のDMPといった社内プロダクトや膨大な広告配信ログを戦略的資産とし、モデル開発から実装、運用高度化までを一気通貫で推進できる方を求めています。社内だけでなく、グループ横断での連携とR&D活動を通じて、プロダクト価値とビジネス成果の最大化に挑戦できる、やりがいのあるポジションです。【チームの特徴】部署内の業務に留まらず、他部署やグループ会社と合同で大規模な案件を多数実施しており、多様なビジネス課題にデータサイエンスで貢献できる機会が豊富です。

【募集背景】デジタルマーケティング領域において、企業が保有する顧客データ（1stパーティデータ）の戦略的活用への需要が急速に高まっています。Cookie規制の強化やプライバシー保護意識の高まりを背景に、自社データを起点としたマーケティング基盤の構築・高度化は、多くの企業にとって喫緊の経営課題となっています。同社では、企業の顧客データや、当社独自の生活者データ（オーディエンスデータ）を組み合わせた高度なデータ活用支援を推進しており、クライアント企業からの引き合いも年々増加しています。また、リテール（小売）企業を中心に、顧客データを活用したマーケティングサービスの開発の需要も増加しています。こうした事業拡大に対応し、データ分析、エンジニアリング領域の専門人材を増強するため、このたび新たなメンバーを募集します。【職務概要】クライアント企業のマーケティング課題や、メディア企業（開発検討段階含む）のサービス開発課題に対し、データの力でソリューションを提供するポジションです。営業担当やビジネス開発、ストラテジック・プランナー等と連携しながら、クライアントが保有する顧客データや当社の生活者データを活用した分析、アルゴリズム構築、システム連携を担当します。単なるデータ処理にとどまらず、ビジネス課題の解決に直結するインサイトの導出や、マーケティング施策の効果検証、最適化まで幅広く関与します。将来的には、クライアントとの直接折衝やデータ戦略の立案にも携わるストラテジックプランナーとしての成長も期待しています。【具体的には】■1stパーティデータ活用支援クライアント企業の顧客データの集計・分析、セグメンテーション設計、アルゴリズム構築（レコメンド、スコアリング等）、各種システム間のデータ連携処理の構築・運用■オーディエンスデータ活用支援同社が保有する生活者データを用いた分析、モデリング、マーケティング施策へのデータ活用設計、システム連携処理の実装■マーケティングミックスモデリング（MMM）等のアルゴリズム実装広告出稿量、売上データ等の時系列数量データを活用したMMM等の統計モデルの検討、実装、実行、マーケティング投資効果の可視化・最適化提案■クライアントサポート業務全般分析結果のレポーティング・可視化、社内チームへの分析サポート、データ活用に関するクライアントへの提案補助

【募集背景】CARTA HOLDINGSでは、20を超える事業があります。それぞれ事業を支えるエンジニアリングチームがあり、プロダクト開発や業務に関わるシステムを作っています。生成AIの進化と可能性が広がるにつれ、各事業でのチームで個別での探索・試行をするだけではなく、CARTA全体で経験を蓄積し、実行できる体制を構築しています。【継続したモデル構築・評価】生成AIのプロジェクトでは、単なるアプリケーション開発だけでなく、モデルの選定・学習・評価指標の設計といった高度なデータ解析・モデリングスキルが必要です。データサイエンティストはまさにそこが専門領域であり、モデルの精度向上や効果検証をリードします。【モデル観点のコミュニケーションが必要】ビジネス活用ではアプリケーションやエージェントを通じて「このモデルがどの程度課題解決につながるか」という価値検証を行う場面が多くあります。データサイエンティストは、エンドツーエンドでの精度評価や潜在的なリスク洗い出しを定量的に行うことを通じて、事業価値向上をリードします。【業務内容】CTO直下のAI Labチームに所属し、各事業及び経営基盤の業務における基盤モデルやデータ整備を中心とした生成AI評価・活用のイネーブリングを牽引します。【仕事の進め方】プロジェクト化以前の段階で、CARTAの事業・組織を横断し、生成AIでのレバレッジポイントを見出し、アプローチを施します。【基盤整備】・全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるデータ基盤、評価システム、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する・新モデル、事後学習、データマネジメント技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める・社内外に知見を発信し、CARTAとしての開発生産性とプレゼンスを高める・AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する【事業適用】CARTAの生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。○ヒアリング・要求分析・優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す○何をどのように進めるのかを決める・どのような方法で、課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する・変化の激しいAI進展と事業環境に耐えうる堅牢性・柔軟性を両立する技術選定が求められる○検証する・高速なフィードバックサイクルを回し、"やらない"手段も含めて評価・学習戦略を検証する○継続して改善する・モデル評価技術・LLM-as-a-judge・ファインチューニング・RAG等の最新手法について継続して投資し、良いプラクティスを探索する。精度モニタリング、評価指標の見直し、ガイドラインの更新など、システムを継続して活用する上でのデータサイエンス観点の改善に取り組む○成果を横展開する・成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です【得られるスキルや経験】・CTOと共にホールディングス経営及び事業開発を経験できます・CARTAの複数の事業にエンジニアとして携わる機会があり、生成AIの利活用に関する実践の場があります・アンラーンの機会が数多くあります。自らのバイアスを見直し、組織や事業に向き合うスキルを経験あるメンバーからフィードバックをもらいつつ高めることができます・モデル評価だけでなく、ファインチューニング、RAG構成、評価基盤設計、ガイドライン整備、PoC支援など、価値提供に必要な取り組みをチームでフルサイクルに推進することができます

【採用背景】SSPのフロア最適化、DSPの全自動入札機能など、データサイエンス分野のさらなる高性能化を推進いただける方を募集しています。本ポジションでは、国内最大規模のインプレッションデータ（月間800億imp）を活用したML開発に携わることができます。グローバル競合と戦う環境で、データサイエンティストとしてのキャリアを大きく加速させることができます。【具体的な業務内容】■広告配信ログ、入札データ、インプレッションデータ等を用いた分析・課題発見■CTR/CVR予測、スコアリング、セグメント分析、配信最適化モデル等の開発・改善■フロアプライス最適化、入札最適化、ペーシング、在庫配分等に関するアルゴリズム改善■A/Bテスト設計、効果検証、統計分析による施策評価■PdM・エンジニア・ビジネスサイドと連携した改善施策の立案・推進■分析結果やモデル改善内容の可視化、レポーティング、意思決定支援■データサイエンス・機械学習活用における技術的なリード【本ポジションで得られる経験や魅力】■国内最大規模となる月間800億imp規模の広告配信データを活用した分析・ML開発に携わることができます■SSP/DSPにおけるフロア最適化、入札最適化、CTR/CVR予測、配信最適化など、事業インパクトの大きいテーマに取り組めます■分析やモデル開発に留まらず、PdM・エンジニア・ビジネスサイドと連携しながら、プロダクト改善や事業KPI改善まで関与できます■マネジメント志向に限らず、技術力を軸にSenior ICとしてキャリアを伸ばすことができます■グローバルアドテク企業と競争する環境で、データサイエンス・機械学習の実践力を高めることができます

【業務内容】・データサイエンティスト目線での将来像を描く・アドテクノロジーの予測モデル改修、機能アップデート・開発組織におけるマネジメント業務・PMや社内ビジネスサイドとのコミュニケーション【開発環境】①このチームが使う主要な言語・ライブラリ・主要開発言語： Python・ライブラリ：Pytorch、scikit-learn、MLFlow・クラウド：GCP②コミュニケーションツール、開発ツール・Github、Slack、Confluence・各種エンジニア向けAIツール【チーム体制】チームで８名　※うち部長（兼務）１名、マネージャー１名※ここ数年は毎年1~2名増員をしており、今後も拡大を予定しています【この仕事で得られる経験、魅力】▼大規模かつ多様なデータを扱うデータサイエンス業務　・先進的な広告プラットフォーム（月間900億Impression ≒ 毎日 30億 impression を各 100msec で広告表示まで捌く大量トラフィック＆高速処理）を担当できる　・大手のグローバルアドテクノロジー企業相当のロジック実現にチャレンジできる　・日本国内ではトップクラスのシェアを獲得しており、候補者様も　”必ず”　様々なWeb広告を本プラットフォーム経由で目にしているはずです▼環境/裁量権　・プロダクトに直結するポジション　・部長として大きな裁量権を持ち、スピード感あふれる環境の中で主体的に意思決定し、自身の力を最大限に発揮できます。　・AIの積極的活用など、最新技術に触れながら先進的なプラットフォーム上で活躍できます　・優秀な若手エンジニアが多く集まる現場をリードし、マネジメントスキルを磨きながらチームの成長を牽引できる▼働き方週2日在宅勤務が可能です（今後、状況に応じて変更になる可能性はございます）。

【圧倒的なアセット】 ・NTTドコモの多種多様なデータを扱い、大規模な事業やサービスのデータ利用価値を創造・推進するやりがいの大きいポジション。【強みを活かせる環境】 ・高度な分析チームをバックボーンに持ちながら、顧客（ドコモ）の課題整理から施策提案までを最前線で動かします。【選べるキャリア】 ・コミュニケーションを武器に「提案のプロ」を目指すのも、SQLを駆使して「分析から提案まで一気通貫でできるハイブリッド」を目指すのも、あなたの強み次第です。【ポジションの魅力】○【スケール】数千万規模のデータを武器に、大規模ビジネスを動かす・NTTドコモが保有する国内最大級のデータを活用し、各種サービスの意思決定にダイレクトに関与できます。単なるデータ抽出にとどまらず、大規模事業の方向性を左右するダイナミックな手応えがあります。○【柔軟な裁量】提案特化から一気通貫の分析まで、スキルに応じた働き方が可能・専門のバックエンドチームがいるため、役割を分担して顧客の課題整理や提案に集中できます。一方で、ご自身のスキルに応じて、自らSQLを駆使して分析から提案まで一気通貫で主導する働き方も大歓迎です。○【高度なデータ基盤】最先端のテクノロジーが、提案の説得力を裏付ける・業務ではSnowflakeやCortex AIといった最先端のデータ環境・AIツールに深く触れることができます。「確かなデータ」が後ろ盾となるため、顧客に対して説得力を持った提案が可能です。【業務内容】NTTドコモの各種サービスにおけるデータ分析および施策提案を受託しています。本ポジションは「フロント担当」として、顧客の課題整理から要件定義、提案までを主導します。高度な分析作業はバックエンドチームと連携し、チーム体制で顧客のデータ活用と事業成長を推進するミッションです。【詳細】○顧客の課題整理・要求定義・顧客と直接コミュニケーションを取り、課題をヒアリング→データで解決可能な形（分析要件）へと翻訳・定義します。（例：特定料金プランのユーザー動向調査など）○分析設計・データ抽出（SQL）・課題解決に必要なデータや集計方針を設計。ご自身のスキルやプロジェクトに応じてSQLを用い、データの有無や傾向を確認しながら分析の方向性を固めます。○チーム連携・ディレクション・高度な集計や統計処理、機械学習の実行は専門のバックエンドチームへ依頼。メンバーと役割を分担しながら、プロジェクト全体の進行と品質を管理します。○資料作成・提案・分析結果からビジネスへの示唆を抽出し、プレゼン資料として可視化。顧客へネクストアクションの提案・報告を行います。【想定されるキャリアパス】1年後：フロント担当として顧客折衝や要件定義をこなし、バックエンドチームと連携しながら安定してプロジェクトを推進・納品できる状態を目指します。3年後：重要プロジェクトの進行や品質管理を統括し、他のアナリストやメンバーをリードするフロントチームのコアメンバーとしての活躍を期待します。【組織構成・ワークスタイル】○配属先・ドコモビジネス局 データコンサルティング部※今回は「フロントチーム」への配属を想定しています。○チーム体制と役割分担・フロントチーム（配属予定）： 顧客折衝、要求定義、全体ディレクションバックエンドチーム： データ処理、高度な分析（機械学習/統計など）シングルミッションチーム： 特定プロジェクト専属での一気通貫対応○ワークスタイル・ハイブリッドワーク（週3日出社・週2日リモート）