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データサイエンティスト / MLエンジニア

このポジションについて

NeX-Rayは、複数の広告プラットフォームやアクセス解析データを一元管理し、マーケティングの意思決定を加速させるSaaSプロダクトです。本ポジションでは、プロダクトの核となるマーケティングミックスモデリング（MMM）や広告効果予測アルゴリズムの開発・改善をリードしていただきます。

広告チャネル横断の貢献度推定、予算配分の最適化シミュレーション、ROAS予測など、統計モデルと機械学習を融合させたアプローチで顧客のマーケティング投資判断を支援します。モデルの研究開発だけでなく、設計したモデルをプロダクション環境にデプロイし、実データで継続的に改善するところまでを一貫して担えます。

取り扱うデータは数十億件規模の広告配信ログやアクセスデータなど多岐にわたり、学術的な面白さとビジネスインパクトの両方を実感できる環境です。統計モデリングの知見をプロダクトに実装し、顧客の意思決定を変える手応えのあるポジションです。「研究と実装の橋渡し」に情熱を持てる方のご応募をお待ちしています。

主な業務内容

マーケティングミックスモデリング（MMM）分析モデルの研究開発・精度改善
広告チャネル横断の貢献度推定・予算配分最適化アルゴリズムの設計・実装
ROAS予測・広告効果シミュレーションなどの予測モデル構築
機械学習モデルのプロダクションデプロイと継続的なモニタリング・再学習
A/Bテスト基盤の設計および統計的仮説検定による効果検証
大規模広告データ・アクセスログの探索的データ分析（EDA）とインサイト抽出
プロダクトチーム・ビジネスチームへの分析結果の訳出と意思決定支援

必須要件

データサイエンスまたはMLエンジニアとしての実務経験3年以上
Pythonでの機械学習モデル開発経験（scikit-learn・PyTorch・TensorFlow等）
統計学の基礎（回帰分析・時系列分析・因果推論・ベイズ統計のいずれか）
MMMまたはアトリビューションモデルの概念理解と実装への関心
SQLを用いた大規模データの抽出・前処理経験

歓迎要件

マーケティングミックスモデリング（MMM）やアトリビューションモデルの開発経験
ベイズ統計モデリング（Stan・PyMC・NumPyro等）の実務経験
広告テック・MarTech領域のドメイン知識
機械学習モデルのMLOpsパイプライン構築経験（Kubeflow・SageMaker・Vertex AI等）
国際カンファレンスでの発表または査読付き論文の執筆実績

福利厚生

フレックスタイム制（コアタイム 11:00〜15:00）
リモートワーク可（週2〜3日出社のハイブリッド勤務）
GPUクラウド環境（AWS／GCP）の潤沢な計算リソース
国際カンファレンス参加・論文投稿支援制度
書籍購入・外部研修費用補助

働き方

ハイブリッド