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データサイエンティスト|AIの学習ループを設計するプレイヤー募集
IT・エンジニア|株式会社プロパゲート|AIエンジニア・データサイエンティスト|正社員|#517940
年収アップとキャリアアップを狙える、AIプロダクトの中核ポジション
統計・機械学習の専門性を、事業と収益に直結させられる環境
【人材紹介求人】本求人は、有料職業紹介事業者 SGLインベストメント合同会社(厚生労働大臣許可番号 13-ユ-314673)がご紹介する求人です。ご応募後、当社のキャリアアドバイザーよりご連絡し、求人企業へのご紹介を行います。
顧客サイトを毎月診断して改善提案を出すAIプロダクトの「成果が出る学習ループ」を設計するポジションです。Webサイト、広告、SEOの改善施策が本当に顧客の成果につながったかを、前後比較やDiD、時系列分析などの因果推論で検証し、その結果を次の提案ロジックへ戻します。分析レポートで終わらせず、スコアリングや提案ロジック、学習ループとして事業とプロダクトに実装する役割です。CV定義や計測不備の改善、分析用データマートの設計も担当し、手法の実装はAIやエンジニアと協働しながら、何を検証し結果を信じてよいかを握ります。入社後90日で、1テーマの提案から効果測定、次回反映までのプロトタイプ構築を目指します。
プロパゲートAIの「成果が出る学習ループ」を設計するデータサイエンティストを募集します。
プロパゲートAIは、顧客サイトを毎月診断して改善提案を出すAIプロダクトです。Webサイト、広告、SEOの改善施策が本当に顧客成果へつながったかを検証し、結果を次の提案へ戻す——提案を「出して終わり」にしない学習ループの設計が、このポジションの中心です。分析レポートで終わらせず、スコアリング、提案ロジック、学習ループとして事業とプロダクトへ実装します。
【具体的な仕事内容】
・Webサイト改善施策の効果検証と分析計画の設計
・改善前後のCVR・CV数、業種・規模・流入別の分析
・前後比較、DiD、時系列分析等を用いた因果推論
・GA4・GTM・GSC・広告・フォーム・電話・LINEのデータ品質確認
・CV定義、二重計測・未計測・イベント定義ミスの改善
・分析用データマート・テーブルと小サンプル時の判断ルール設計
・予測・分類・スコアリング・異常検知モデルの設計
・検証結果をプロパゲートAIの提案ロジックと学習ループへ反映
【このポジションの特徴】
・手法の実装はAIやエンジニアと協働。「何を検証し、なぜその手法か、結果を信じてよいか」を握るデータ人材です。
・きれいなデータではなく、計測が壊れがちな現場のデータを疑い、整え、意思決定できる状態に変えます。
【入社後90日】
1〜30日:計測・データ品質の把握/31〜60日:改善提案の効果測定設計/61〜90日:1テーマで提案→効果測定→次回反映の学習ループのプロトタイプ構築
【働き方】
分析・仮説検証は本人とAIで自律的に。本番環境への反映や顧客サイトに影響する変更はバックエンド・プロダクトチームと連携します。
【開発・分析環境】
SQL/Python/GA4/Google Search Console/Google Tag Manager/広告媒体データ/LLM/BI・ダッシュボード/社内データベース/プロパゲートAI
【こんな方におすすめ】
・データ分析の専門性を年収やポジションアップにつなげたい方
・統計・因果推論の知見をプロダクト設計に活かしたい方
・資格や専門スキルを評価される環境で腕を磨きたい方
この求人のポイント
【7,684件の支援実績を持つ会社が挑む、AIプロダクトの変革期】
■「改善提案を出すAI」から「成果を学習するAI」へ
プロパゲートAIは、顧客サイトを毎月診断し改善提案を出すAIプロダクトです。次の進化は、提案の効果を検証し、学習し続ける仕組みをつくること。その学習ループを設計する中心メンバーとしての参画です。
■AIの分析を「疑える人」が価値を持つ時代
分析の実装はAIで速くなりました。だからこそ、何を検証すべきか、なぜその手法か、結果を信じてよいかを判断できる人材が価値を持ちます。AIを正しく動かすための設計図を描く、これからのデータ人材の役割を自らつくっていけます。
■「きれいなデータ」ではなく、現場の生データに向き合える実戦力
中小企業のWebサイト・広告・SEO・問い合わせ導線のデータは、計測不備や欠損、小サンプルがあたりまえの世界です。「この数字は信じてよいのか」を疑い、整え、意思決定できる状態に変える——現場で成果を出すための実戦的なスキルが磨かれます。
■専門性がそのまま年収につながる、二軸のグレード制度
報酬はグレード制度(1〜9)に連動します。グレード4以上はマネジメント/スペシャリストの2ラダーがあり、管理職を目指さなくても専門性を高める道で年収を上げていけます(メンバー600〜800万円、シニア820〜1,500万円)。評価は半期ごと(年2回)で、実績次第では随時の見直しも実施します。
選考について
面接回数:2回
書類選考→一次面接(WEB)→最終面接(対面)→オファー面談+内定通知
給与・勤務条件の詳細
【給与】
年収 600万円~1500万円
【給与補足】
・月給(基本給+固定残業代45h/月):40万1200円〜100万2921円
・月45時間を超える時間外労働分、休日労働分、深夜労働分は別途支給
・想定年収=月給×12ヶ月+賞与(基本給4ヶ月分を標準:決算賞与2ヶ月分+個人賞与年2回・各1ヶ月分。会社業績・個人目標達成率により変動)
・当社グレード制度に基づき経験・能力・期待役割で決定(半期ごとに見直し)
・試用期間なし
メンバー 600〜800万円
シニア(スペシャリスト) 820〜1,500万円
| 採用情報 | |
|---|---|
| 定員 | 1 名 |
| 職種 | AIエンジニア・データサイエンティスト |
| 勤務時間 | 9:00~18:00 【勤務地】 ※勤務地の変更範囲:会社の定める勤務地範囲 【勤務時間】 ・1日あたり所定労働時間:8時間 |
| 想定給与 | 年収 600万円~1500万円 |
| 賞与・昇給 | 3回 |
| 休日・休暇 | 年間休日 126日 土日祝休み ・完全週休二日制 ・年末年始休暇、夏季休暇あり [有給休暇, 年末年始休暇, 夏季休暇, GW休暇] |
| 福利厚生 | ◆交通費支給 ◆健康診断 ◆社会保険完備 在宅勤務一部可(一部従業員利用可) リモートワーク一部可(一部従業員利用可) 副業OK(一部従業員利用可) 服装自由(全従業員利用可) 出産・育児支援制度(全従業員利用可) 研修支援制度(全従業員利用可) 昼食事補助(全従業員利用可) AI導入費会社負担 ビジネス書籍購入費会社負担 |
| 応募資格 | 【必須】 ・仮説検証サイクルを自律して回した実務経験 ・統計・因果推論を原理から理解し、手法の限界を説明できること(前後比較、DiD、有意性、交絡、バイアス、サンプルサイズ、相関と因果の違い) ・SQLまたはPythonによるデータ抽出・加工・分析の実務経験 ・分類・予測・異常検知等の機械学習に関する基礎知識 ・LLMを評価・活用し、AIの分析を鵜呑みにせず検証できること ・小サンプル・欠損・計測不備のある状況で不確実性を扱えること 【学歴】学歴不問 |
| 勤務地 |
東京都 東京都渋谷区渋谷2-3-5 コエル渋谷2丁目 8階 |
| 募集拠点 |
IT・エンジニア|株式会社プロパゲート|AIエンジニア・データサイエンティスト|正社員|#517940 東京都渋谷区渋谷2-3-5 コエル渋谷2丁目 8階 |
| 契約期間 | 期間の定めなし |