どんな仕事か: 事業概要
AIと経済学を組み合わせ、企業の商品価格・クーポン配信を最適化するプロダクト「価格エージェント」を開発・提供しています。

ミッション
因果推論・機械学習の深い専門知識を武器に、価格・クーポン最適化の「最適解」を追求することが本ポジションのミッションです。モデル設計から実装・検証・改善まで高精度にやり切り、プロダクトの分析エンジンそのものをレベルアップさせていただきます。

本ポジションの役割
価格エージェントのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。特にPhase 2・3を専門性を活かし、モデルの精度と再現性を高めることに専念していただきます。

PHASE 2｜モデル開発（主担当）
価格/クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装
顧客データに対する探索的データ分析（EDA）と特徴量エンジニアリング
既存モデルのチューニングと、新規アルゴリズムの研究・開発を並行して進める

PHASE 3｜オフライン/オンライン検証（主担当）
最適化された配信対象でのシミュレーション実施とKPI試算
本番環境でのA/Bテスト設計・実施・効果検証
検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを回す

PHASE 1・4｜要件定義・プロダクト化（協働）
分析PMやビジネスメンバーと連携しながら課題設計・KPI設計に参画
プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する
新たな差別化要素の研究開発
知財保護のためのシステム構成設計（CA環境でのモデル構築・BQ連携等）や特許出願にも関与

プロジェクトの進め方：
1案件あたりデータサイエンティスト1～2名がアサインされ、分析PM・エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。スペシャリストはモデルの品質・精度に責任を持ち、分析PMと役割分担しながら案件を推進します。
求められるスキルは: 必須必須スキル
Pythonによるデータ分析・モデリング・可視化の実務経験（目安：3年以上）
SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
統計学・機械学習に関する体系的な知識と実装経験

歓迎スキル
因果推論・Uplift Modeling・CATE推定などの高度な分析手法の経験
機械学習アルゴリズムの設計・実装・運用経験
A/Bテストの設計・実施・効果検証の経験
事業課題に関連する論文の調査・読解・再現実装の経験
経済学の知見を用いたデータ分析・モデリングの経験

求める人物像
因果推論・機械学習の技術を深め、プロダクトを高度化することに意欲をお持ちの方
モデルの精度・再現性・堅牢性にこだわり、高品質な実装をやり切れる方
分析・モデルの成果を経営インパクト（売上改善・コスト削減）につなげる意識をお持ちの方
課題発見や解決策の立案を主体的に進められる方
研究者と協業し、最新の知見を事業に応用することに興味がある方
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 東京都渋谷区渋谷2丁目24番12号渋谷スクランブルスクエア 22F
原則東京本社オフィスでの勤務となります。
勤務時間は: 10時～19時(職種によっては裁量労働制適用)
給与はどのくらい貰えるか: 応相談
【半期ごとの目標管理制度】
半期初に目標を立て、半期末に目標の達成度を評価します。評価に応じて給与・年俸を見直します。その他、各種インセンティブ制度があります。
待遇・福利厚生は: 家賃補助制度（2駅ルール、どこでもルール）、エンジニア向け新制度「ENERGY（エナジー）」、退職金制度（勤続インセンティブ）、従業員持株会、社内カウンセリング制度、慶弔見舞金制度、社内親睦会費補助制度、無料マッサージルーム完備など。
休日休暇は: ・完全週休2日制（土曜・日曜）
・国民の祝日・夏期休暇（毎年3日間）
・年末年始休暇（12月29日～1月3日）
・年次有給休暇（初年度10日間）
・慶弔休暇
・産前産後休暇
・育児休暇
・リフレッシュ休暇　休んでファイブ(勤続2年間で毎年5日間）　など

【価格エージェント】機械学習エンジニア

データサイエンティスト