株式会社プロパゲート

【渋谷】データサイエンティスト◆AI改善提案の効果を検証／データで事業成長を導く／リモート可

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【創業6年で顧客総数6,000社超／5年連続200～300%成長ITベンチャー】

■業務内容：
データから仮説を立て、その効果を正しく検証し、不確実性を踏まえて意思決定できる状態にする。そして、その結果を次の改善提案へ学習させるサイクルを設計・運用する。これがミッションです。単なる分析レポートの作成ではありません。
1）改善提案の効果検証設計
Propagate AIが提案した改善施策に対して、効果測定の設計を行います。
・改善前後のCVR変化の分析
・業種別・サイト規模別・流入チャネル別の効果検証
・DiD、前後比較、時系列分析などを用いた検証設計
・小サンプル・CV数が少ないサイトにおける判断ルール設計
・季節性、広告出稿量、流入変化などの交絡要因の整理
・「この改善は効いたと言えるのか」を判断する基準づくり
2）データ品質・計測設計の改善
Webサイトのデータは必ずしもきれいではありません。分析以前に「この数字は信じてよいのか」を疑い、整えることも重要な役割です。
・CV定義の整理
・GA4／GTM／GSC／広告媒体データの整合性チェック
・二重計測・未計測・イベント定義ミスの検知
・電話CV、LINE遷移、フォーム送信完了などの計測改善
・データマート・分析用テーブルの設計
・分析前提として使えるデータ品質基準の策定
3）Propagate AIの改善ロジック設計
分析結果を、実際のプロダクト改善に接続します。
・どの条件のサイトに、どの改善提案を出すべきか
・どの改善施策を優先順位高く出すべきか
・業種・サイト構成・流入元・CV状況ごとの提案ロジック設計
・提案承認率、実装率、改善後CVRをもとにしたスコアリング
・AIが生成した改善提案の評価設計
・次回提案に反映する学習ループの設計
4）予測・分類モデルの設計
将来的には、改善提案だけでなく予測領域にも踏み込みます。
・CVが発生しやすいサイト／発生しにくいサイトの分類
・改善余地が大きいサイトの検知
・解約リスクの予測／SEO伸長余地の予測
・問い合わせ増加につながるページ構成・導線パターンの抽出
・異常値検知、計測不備検知、成果悪化の早期検知

変更の範囲：会社の定める業務

学歴不問

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＜応募資格/応募条件＞
■必須条件：
・仮説検証サイクルを自律的に回した実務経験
・統計・因果推論に関する深い理解（前後比較、DiD、有意性、交絡、バイアス、サンプルサイズ、相関と因果の違いを原理から理解していること）
・分析手法の実装イメージを持ち、AIやエンジニアのアウトプットをレビューできること
・SQLやPython等を用いたデータ抽出・加工・分析の実務経験
・ML領域（分類・予測・異常検知）の基本的な引き出し
・LLMを評価・活用する知見

＜勤務地詳細＞
本社
住所：東京都渋谷区渋谷2-3-5 コエル渋谷二丁目8F
勤務地最寄駅：渋谷駅
受動喫煙対策：その他（喫煙所あり（屋外））
変更の範囲：会社の定める事業所（リモートワーク含む）

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＜勤務地補足＞
※基本は出社、一部リモート可／業務都合により変更の可能性あり

＜転勤＞
当面なし

＜在宅勤務・リモートワーク＞
相談可

＜オンライン面接＞
可

＜勤務時間＞
9:00～18:00 （所定労働時間：8時間0分）
休憩時間：60分
時間外労働有無：有

正社員

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＜雇用形態補足＞
期間の定め：無

＜試用期間＞
3ヶ月
※期間中の条件の変更はありません。

通勤手当、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険

＜各手当・制度補足＞
通勤手当：上限25,000円/月
社会保険：補足事項なし

＜定年＞
65歳

＜教育制度・資格補助補足＞
■ビジネス書購入補助（上限1万円）


＜その他補足＞
■在宅勤務（一部従業員可）
■リモートワーク（一部従業員可）
■服装自由
■出産・育児支援制度
■昼食費補助

完全週休2日制（休日は土日祝日）
年間有給休暇10日～（下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります）
年間休日日数126日

年末年始（12/29～1/3）／夏季休暇3日（有給）／有給休暇（入社6ヶ月後付与）／慶弔・産前産後・育児介護休業