データサイエンティスト/オフライン広告の可視化を図る次世代型マーケティングプロダクト/フルリモート | フリーランスエンジニアのIT案件・求人 (データサイエンティスト/水道橋）| テクフリ
この案件を3行でまとめると
- データサイエンティスト/エンジニア向けの水道橋案件で、フルリモート、月140〜180時間稼働、報酬は月99万円の募集で、Pythonも活かせます。
- MMMでオフライン広告を可視化し予算配分を最適化することがミッションです。統計手法開発とPoC実装に加え、状態空間モデルや非線形最適化も行います。
- 線形代数・解析・統計・確率の基礎と機械学習R&D経験、Julia/Python/RとJupyter系の経験必須で、マーケ分野経験や博士号、SQLは歓迎です。
職種・ポジション
作業内容
【案件概要】 顧客がより大きなマーケティング成果をあげることを支援するプロダクトです。 データサイエンスを駆使することで、過去の出稿実績からメディアごとの広告効果を推定します。 広告効果に基づいて決定された最適な広告予算配分が提示されることで、 ユーザはよりよいマーケティング戦略を立てられるようになります。 高度な統計学の手法を駆使したMarketing Mix Modeling: MMMの手法が実装されていることが大きな特徴です。 これによりテレビ CM などのオフライン広告でさえも、オンライン広告と統合して定量的な分析ができます。 【業務内容】 ・広告効果を推定するための統計手法や、広告予算配分最適化のための数理最適化手法を開発する ・社内のソフトウェアエンジニアと協力しながら、開発した手法を Proof of Concept (PoC) で使用するプロトタイプに実装する ・また、MAGELLAN に限らず弊社が開発する他のプロダクトにおいても、データサイエンスを活用した機能について研究・開発を行う 【PoC例】 ・繰越効果や飽和効果などを考慮した非線形な広告効果の推定 ・状態空間モデルによる動的に変化する広告効果の推定 ・非線形数理最適化による広告予算配分の最適化 ・統計的因果推論に基づく、より妥当な広告効果推定手法の探究
必須スキル
・線形代数学、解析学、統計学、確率論についての基礎的理解があること ・統計学や機械学習を用いた研究開発の経験（学生時代の経験可） ・Julia、Python、R などを使用したプログラミングの経験および、Jupyter Notebook、JupyterLab、RStudioなどの使用経験
歓迎スキル
・マーケティング・リサーチ分野での業務経験 ・数理統計学、経済学、マーケティングリサーチなどの分野における博士号 ・査読つき論文の出版あるいは査読つき国際学会での発表の経験 ・SQL を用いてデータの集計・抽出ができる
稼働日数
（140時間 ~ 180時間）
勤務形態
フルリモート
勤務地
水道橋
募集回数
1回
募集背景
この案件は、新規プロジェクトの立ち上げに伴い、経験豊富なエンジニアを募集しています。チームは10名規模で、アジャイル開発を採用しています。現場の雰囲気は和やかで、コミュニケーションを大切にしています。
募集人数
2名を予定しており、即日参画可能な方を優先的にご案内いたします。経験年数は3年以上を想定しています。フロントエンド1名、バックエンド1名の募集となります。
企業名
大手IT企業の子会社で、安定した経営基盤を持っています。詳細は面談時にご案内いたします。上場企業グループの一員として、長期的なプロジェクトを多数抱えています。
チーム人数
チーム構成はフロントエンド3名、バックエンド5名、インフラ2名となっています。プロジェクトマネージャー1名、デザイナー2名も在籍しています。総勢13名のチームで開発を進めています。
現場の雰囲気
アジャイル開発を採用しており、チーム内のコミュニケーションを大切にしています。週1回の定例会議があり、意見交換が活発です。リモートワークも可能で、柔軟な働き方ができます。
よくある質問
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