■募集背景
エンタープライズ企業のDXが進む今、最大の課題は「データの利活用」の深刻化にあります。
プレイドが目指すのは、AIや機械学習を単なる予測で終わらせない、実アクションに直結する「Actionable（実行可能）」なデータエコシステムの構築です。

KARTEを軸に、モダンデータスタックの最新技術を柔軟に取り入れながら、クライアントと共に「データによる意思決定と実行」の新しいスタンダードを創り上げる。
データの「蓄積」から「価値創出」へ。ラストワンマイルを突破する専門家を募集しています。

■職務内容
クライアントのデータ活用プロジェクトにおいて、基盤構築支援から高度な分析モデルの開発、施策検証まで、データサイエンスの側面からリードしていただきます。

・施策PDCA・統計的効果検証
マーケティング施策のKPI設計と、統計的仮説検定を用いたA/Bテストの評価
BIツール（Looker Studio, Tableau, Codatum等）を用いたダッシュボード構築とモニタリング環境の整備

・多様な手法を用いたモデリング・実装
Python / R / SQL などを用いた探索的データ分析によるインサイトの抽出
機械学習モデル（予測、クラスタリング、レコメンデーション等）の構築と、KARTEへの推論結果の実装
生成AI（LLM）を活用した新しい顧客体験ソリューションのプロトタイピングと実戦投入

・データパイプライン設計・基盤構築支援
クライアントのDWH（BigQuery, Databricks, Snowflake等）とKARTEの連携設計・実装
SQLを用いた高度なデータ加工（ETL/ELT）、分析用データマートの構築
データ品質管理とクエリパフォーマンスの最適化

■ポジションの魅力

・Actionable AIの実践
自分の作った予測モデルが、KARTEを通じて即座にWebサイトのポップアップやアプリ通知としてユーザーに届きます。「分析して終わり」ではない、リアルなフィードバックループとビジネスインパクトを肌で感じられます。

・Modern Data Stackへの深い関与
Google Cloudのプレミアパートナーであり、Databricks等とも強力なパートナーシップを結んでいます。最新のクラウドネイティブな環境で、技術的な制約に縛られず最適なアーキテクチャを追求できます。

・多様な業界のドメイン知識とデータ
EC、金融、人材、メディアなど、日本を代表する企業の多種多様な1st Party Dataに触れることができます。特定業界に閉じない、汎用性の高いデータサイエンス力を養うには最高の環境です。

・「自走支援」という視座
単なる受託分析ではなく、クライアント組織が自らデータを利活用できる文化を作ることを目指します。技術提供の先にある「組織変革」に携わる醍醐味があります。

■必須条件
以下いずれかの経験をお持ちの方

・SQLを用いたデータ抽出・集計・分析の実務経験（3年以上）
・Python (pandas, scikit-learn等) または R を用いたデータ分析・機械学習の実務経験
・ビジネス課題の特定から、データを用いた解決策の提案、実行までを主導した経験
・モダンなDWH（BigQuery, Databricks, Snowflake等）のいずれかの利用経験

■求める人物像
「Action Orient」な思考

モデルの精度向上自体を目的とせず、それがどうビジネス課題を解決し、ユーザー体験を良くするかを常に考えられる方

フルスタックへの意欲
分析環境の自動化やMLOpsなど、エンジニアリング領域にも積極的に踏み込める方

越境するコミュニケーション
専門用語を平易な言葉に変換し、PMやクライアントと本質的な議論ができる方

技術的好奇心
生成AI等の最新トレンドを素早くキャッチアップし、実務への適用を楽しめる方

■歓迎要件
・データエンジニアリング領域の知見（dbt, Airflow 等を用いたワークフロー管理）
・MLOpsの経験（API化、CI/CDを用いたデプロイ環境の構築など）
・コンサルティングファームや受託分析会社でのクライアントワーク経験
・Web/デジタルマーケティング領域の実務経験（GA4等の利用経験）
・数理統計学、ベイズ統計、因果推論などに関する深い専門知識