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お問い合わせ番号：602724　最終確認日：2025年11月04日

データサイエンティスト

社名非公開

お問い合わせ番号：602724　最終確認日：2025年11月04日

勤務条件
求人情報
応募の流れ

勤務条件

雇用形態	正社員試用期間：有/3ヶ月
給与	[想定年収] 500 ～ 1200 万円
勤務地	[勤務地1] 東京都 [変更の範囲] 有本社および全国の支社、営業所 [受動喫煙対策]屋内禁煙(屋内喫煙可能場所有)
勤務時間	[勤務時間] 10:00 ～ 19:00（実働：8時間00分）フレックス有休憩時間：60分 [平均残業時間] 残業有
休日・休暇	年間休日 120日年末年始慶弔特別産休育児・土日祝日・年末年始・年次有給休暇（入社初日から付与、最大25日）・産前/産後/生理休暇・産後パパ育休・育児・介護休暇・慶弔休暇・裁判員休暇・リフレッシュ休暇（年4日間を付与、連続取得を推奨）
手当・福利厚生	定期健康診断・育児休業：３歳の誕生日まで取得可能　・育児時短：中学校就学前まで延長申請可能　・社内割引：最大30%OFF ・社内販売会　・結婚出産お祝い金制度　・教育研修　・フリードリンク・チームランチ／ディナー補助　・副業可能　・健康診断　・小児科・産婦人科の24時間オンライン相談サービス
保険	健康厚生年金雇用労災

求人情報

業務内容	マーケティング部門やMD部門など社内の関係部署と連携し、課題の抽出から可視化・分析、実装・効果検証までを一貫して主体的に推進していただきます。 ■プロジェクト事例：・買い回りしやすい商品組み合わせの分析（アソシエーション分析を使用した組合せ効果の定量化）及びシステム実装の為、日次分析と分析結果をS3に格納する処理の実装。・セールごとに購入確率の高いユーザーを特定する為の分析及びモデル開発。 LightGBM等の機械学習を使用し、不均衡データへの対応や過学習防止を考慮しつつ、最適な閾値を検証・適用してユーザーを特定。 ■具体的な業務内容・顧客分析、商品分析など、実態把握や要因探索などを目的としたデータマイニング・機械学習や統計解析を活用した事業施策の立案や改善につながるデータ解析・各種データを活用したレコメンデーションやパーソナライゼーションのロジック開発・データ分析に関する関連部署の課題抽出と分析支援・データ活用に関する各部門からの相談・要望への対応および支援マーケティング部門やMD部門など社内の関係部署と連携し、課題の抽出から可視化・分析、実装・効果検証までを一貫して主体的に推進していただきます。 ■プロジェクト事例：・買い回りしやすい商品組み合わせの分析（アソシエーション分析を使用した組合せ効果の定量化）及びシステム実装の為、日次分析と分析結果をS3に格納する処理の実装。・セールごとに購入確率の高いユーザーを特定する為の分析及びモデル開発。LightGBM等の機械学習を使用し、不均衡データへの対応や過学習防止を考慮しつつ、最適な閾値を検証・適用してユーザーを特定。 ■具体的な業務内容・顧客分析、商品分析など、実態把握や要因探索などを目的としたデータマイニング・機械学習や統計解析を活用した事業施策の立案や改善につながるデータ解析・各種データを活用したレコメンデーションやパーソナライゼーションのロジック開発・データ分析に関する関連部署の課題抽出と分析支援・データ活用に関する各部門からの相談・要望への対応および支援変更の範囲：有当社業務全般
必要な経験	【必須要件】・課題解決に向けて関連部署を巻き込み、データ分析から施策実装・改善までを主体的に推進した実績のある方・SQLを用いたデータ取得及びPythonを用いた分析/モデル開発3年以上	【必須要件】・課題解決に向けて関連部署を巻き込み、データ分析から施策実装・改善までを主体的に推進した実績のある方・SQLを用いたデータ取得及びPythonを用いた分析/モデル開発3年以上
学歴	不問

業務内容

マーケティング部門やMD部門など社内の関係部署と連携し、課題の抽出から可視化・分析、実装・効果検証までを一貫して主体的に推進していただきます。

■プロジェクト事例：
・買い回りしやすい商品組み合わせの分析（アソシエーション分析を使用した組合せ効果の定量化）
及びシステム実装の為、日次分析と分析結果をS3に格納する処理の実装。
・セールごとに購入確率の高いユーザーを特定する為の分析及びモデル開発。
LightGBM等の機械学習を使用し、不均衡データへの対応や過学習防止を考慮しつつ、最適な閾値を検証・適用してユーザーを特定。

■具体的な業務内容
・顧客分析、商品分析など、実態把握や要因探索などを目的としたデータマイニング
・機械学習や統計解析を活用した事業施策の立案や改善につながるデータ解析
・各種データを活用したレコメンデーションやパーソナライゼーションのロジック開発
・データ分析に関する関連部署の課題抽出と分析支援
・データ活用に関する各部門からの相談・要望への対応および支援

マーケティング部門やMD部門など社内の関係部署と連携し、課題の抽出から可視化・分析、実装・効果検証までを一貫して主体的に推進していただきます。

■プロジェクト事例：
・買い回りしやすい商品組み合わせの分析（アソシエーション分析を使用した組合せ効果の定量化）及びシステム実装の為、日次分析と分析結果をS3に格納する処理の実装。
・セールごとに購入確率の高いユーザーを特定する為の分析及びモデル開発。LightGBM等の機械学習を使用し、不均衡データへの対応や過学習防止を考慮しつつ、最適な閾値を検証・適用してユーザーを特定。

■具体的な業務内容
・顧客分析、商品分析など、実態把握や要因探索などを目的としたデータマイニング
・機械学習や統計解析を活用した事業施策の立案や改善につながるデータ解析
・各種データを活用したレコメンデーションやパーソナライゼーションのロジック開発
・データ分析に関する関連部署の課題抽出と分析支援
・データ活用に関する各部門からの相談・要望への対応および支援

変更の範囲：有
当社業務全般

必要な経験

【必須要件】
・課題解決に向けて関連部署を巻き込み、データ分析から施策実装・改善までを主体的に推進した実績のある方
・SQLを用いたデータ取得及びPythonを用いた分析/モデル開発3年以上

学歴

不問