◆企業について◆
独自のソーシャルエンタメ要素とEコマースを掛け合わせた新しい購買体験を提供するプロダクトを展開する企業です。

◆募集背景◆
サービス転換以降、累計700万ダウンロードを突破し、売上・ユーザー数ともに急速な拡大を続けています。「買いたいものが決まっていない」状態で買い物を楽しむユーザー独自の行動データを活用したデータ施策が事業の核となっています。今後のさらなる成長に向け、商品レコメンドだけでなく広告最適化やダイナミックプライシングなどの領域へデータ活用を広げるため、仮説構築からモデル実装・検証までを一気通貫でリードできるデータサイエンティストを募集します。

◆業務内容◆
データから事業課題を構造化し、仮説構築からモデル設計・実装・検証まで一連のプロセスを担当します。
・ユーザー行動・購買データの分析を通じた課題抽出と構造化
・施策仮説の構築およびA/Bテスト等の実験設計
・特徴量設計・選定、レコメンドモデルの実装・チューニング
・オフライン評価とオンライン結果の乖離分析および効果検証
・分析結果に基づく施策の優先順位づけおよび事業側（PdM等）への提案・意思決定支援

◆技術スタック◆
データ基盤・分析：BigQuery, Dataform, Python, Looker Studio
ML基盤：Google Cloud (Vertex AI, Vertex AI Experiments, Cloud Spanner)
開発ツール：Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, GitHub

◆チーム体制◆
1チームあたり4〜10名（PM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チーム）

◆求める人物像◆
・分析のみで終わらせず、施策の実行やKPIの改善まで責任を持ってコミットできる方
・仮説を持ち、目的意識を持ってデータに向き合える方
・プロダクトのヘビーユーザーとしてドメイン知識を深め、分析に生かせる方
・状況変化が速いスタートアップ環境で主体的に挑戦を楽しめる方

◆必須スキル◆
・平日日中週4日以上（推奨週5日）の稼働
・データ分析から仮説構築・施策提案までを自走した実務経験（3年以上）
・ビジネス文脈を踏まえた特徴量の設計・選定経験
・A/Bテストの設計・実施・検証およびオフライン評価の設計経験
・Pythonによる機械学習モデルの実装経験
・SQLおよびPythonを用いたデータ分析・統計解析の経験
・PdM等と連携し、施策の優先順位づけや意思決定を主導できるコミュニケーション力

◆歓迎スキル◆
・EC、ソーシャルメディア、ゲーム領域におけるデータ分析・パーソナライズの実務経験
・MAU数百万規模のプロダクションでのKPI改善経験
・レコメンデーションモデルの設計・チューニング経験
・コールドスタート問題への対処経験（新規ユーザー・新規アイテム）
・チームメンバーの育成やメンタリング経験