TECH-Bilingual Data Scientist / MLE

＜仕事内容＞ シニアデータサイエンティストは、高度なアナリティクス、機械学習、統計モデリングを活用し、データ主導で複雑なビジネス上の課題解決に取り組みます。この職務には、データの示唆を実践的な戦略へと落とし込む高い専門性と、部門横断的なチームで円滑に協働できるコミュニケーション力が求められます。アナリティクス分野、ならびにIT・テック業界や先端技術領域での豊富な経験をお持ちの方を歓迎します。 ＜具体的な業務内容＞ - 広告メッセージ配信の最適化：成果最大化に向けたパーソナライズド広告の配信内容・タイミングの最適化、顧客生涯価値（CLV）の予測、マルチチャネルでの顧客モデリング、顧客セグメンテーション、配信結果からのインサイト抽出などを目的とし、機械学習（ML）モデルの開発・運用を担います。 - パーソナライズ＆レコメンデーション：ユーザーエンゲージメント向上およびブランド信頼度向上を目指し、ルールベース、機械学習、ディープラーニングなどの各種手法を活用したレコメンデーションエンジンの設計・実装を行います。 - 高度な顧客セグメンテーション：クラスタリング手法を用いた顧客行動分析をリードし、顧客一人ひとりに最適化したブランド強化戦略を推進します。 - データエンジニアリング＆探索的データ分析（EDA）：大規模かつ複雑なデータセット（構造化・非構造化データ）のクレンジング、前処理、妥当性確認（バリデーション）を実施します。また、探索的データ分析（EDA）を通じてデータ内のパターンを特定し、データの品質を確保した上で、分析における初期戦略を策定します。 - KPI設計とステークホルダー向け提案：社内の関係部門（営業やカスタマーサクセスなど）やクライアントのマーケティング担当者と連携し、論理的かつ高い目標でありながら、非専門職のチームにもわかりやすいビジネスKPIを定義・提案します。 - 継続的な改善ループの構築：多角的な検証とエラー分析によりモデル精度の課題を体系的に抽出・特定し、目標KPI達成に向けてモデル構造や特徴量のブラッシュアップ（イテレーション）を継続します。 - 協働での開発プロセスとプライバシー配慮：GitHubを利用して本番環境水準（プロダクションレベル）のコードリポジトリを管理し、研究開発の段階からバージョン管理やドキュメント作成を徹底します。あわせて、データプライバシーの保護やAI倫理に配慮した開発を徹底します。 - 最先端技術のリサーチと適用：ディープラーニングや自然言語処理（NLP）、LLM・生成AIなどの最先端技術をリサーチ・実装し、ビジネス戦略の高度化やブランド価値向上に向けた課題解決を推進します。 ＜本ポジションに期待すること＞ - レコメンドエンジンや広告配信最適化といったコアアルゴリズムにおいて、データ探索からモデル実装・運用保守までMLライフサイクル全体をリードすること。 - 事業KPIに直結する形でモデルの精度と価値を継続的に高め、データ主導で売上・事業成長にインパクトを与えること。 - 経営・事業のステークホルダーと連携し、ビジネス課題をデータ主導のアプローチへ落とし込み、KPI設計から施策提案までを主導すること。 - ジュニアメンバーの技術・非技術両面での育成、開発標準やドキュメント文化の確立を通じて、チーム全体の成果を最大化すること。

【募集枠：1名】

サマリー:LINEマーケティングツール「Mico Engage AI」、LINE 1to1 ビジネスチャット「BizClo」、デジタル会員証 LINEミニアプリ「ミコミー」、AIコール「Mico Voice AI」の企画・開発・販売

- 書類選考 - Coding Test - 1st Interview - Coding Challenge - 2nd Interview - Final Interview