◎詳細
レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。
扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。
テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。
データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。

・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証
・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発
・業務効率化のための機械学習モデリング
・統計モデリングによるKPI等の予測
・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発

◎扱うデータ
・自社サイトのアクセスログデータ
・顧客の属性データ、顧客の時系列情報
・自社社員の行動（架電履歴など）データ
・WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等
・テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど）
・音声データ（通話）
・その他、画像、動画データ
※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。

◎使用技術
言語：Python（Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow）、R、SQL（BigQuery、Presto）、Stan
環境：Linux
クラウド：Google Cloud、AWS

◎働く環境
・私服可
・作業中イヤホン可
・ハーマンミラーの椅子
・メンター制度による中途入社者へのフォロー

◎最近あった具体的な施策
・顧客に提案する求人のレコメンドサポートシステムの開発とツールのデプロイ
・階層ベイズモデリングによる営業組織の生産性の分析と施策提案
・広告運用最適化のための機械学習モデリング
・音声データの解析による営業組織の生産性向上モニタリング

▼レバレジーズ データAIブログ はこちら
https://analytics.leverages.jp/
▼データ戦略室の紹介記事はこちら
https://melev.leverages.jp/entry/2021/09/21/095433

・PythonやRなどを使用したデータ分析の実務経験 (2年以上)
・統計学、機械学習の基礎知識
・SQLを使用したデータの処理経験・データをもとに、ビジネスにおける課題発見と改善施策の提案を行った経験
・GCPやAWSの環境内で分析した実務経験
・Linuxなどの環境下での実務経験
・自然言語処理の基礎知識ないし実務経験
・音声データの分析実務経験
・プログラム処理などの高速化、並列化
・ベイズ統計学の基礎知識ないし実務経験
・デジタルマーケティングの基礎知識
・Webスクレイピング、自動化関連のツール開発、ETL関連のコーディング等の実務経験