経験2〜3年目の次の一歩に。分析から設計まで任される範囲が広がります
AIの分析を検証する力を、実案件の中で育てられる環境です

【人材紹介求人】本求人は、有料職業紹介事業者 株式会社NAVIS（厚生労働大臣許可番号 13-ユ-313285）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改善提案を出すAIプロダクトの、学習ループを設計するポジションです。まずは計測やデータ品質の把握から始め、入社後31〜60日目には改善提案の効果測定を設計し、61〜90日目には1テーマで提案から効果測定、次回反映までの学習ループのプロトタイプ構築に取り組みます。Webサイト、広告、SEOの改善施策の効果を、前後比較やDiD、時系列分析などの因果推論で検証し、CV定義や二重計測の改善、小サンプル時の判断ルール設計まで経験できます。手法の実装はAIやエンジニアと協働しながら、何を検証しどう判断するかを段階的に任されていきます。

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】
・分析の経験を次のステップで、設計や意思決定まで広げたい方
・統計や因果推論を実案件で使いこなせるように成長したい方
・AIや先輩と協働しながら、任される範囲を広げていきたい方