データサイエンティスト

業務内容 ◎詳細 レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。

データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 ・業務効率化のための機械学習モデリング ・統計モデリングによるKPI等の予測 ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 ◎扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動（架電履歴など）データ ・WEB広告（主にgoogle系）の配信成果データ等 ・テキストデータ（QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど） ・音声データ（通話） ・その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 ◎使用技術 言語：Python（Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow）、R、SQL（BigQuery、Presto）、Stan 環境：Linux クラウド：Google Cloud、AWS ◎当ポジションの魅力 ・インハウスの組織のため、提案をして終わりではなく、統計学を用いた意思決定、機械学習の社会実装に挑戦できます。

・データサイエンティストとしての専門性を深めることは当然ながら、エンジニアやマーケターと共に仕事を進めることが多いため、データ分析以外の領域へ業務や知識を広げていくことも可能です。 ・データサイエンティストのチームながら、依頼があって受け身で分析をするのではなく、ビジネスの長期戦略に影響を与えるような提案にも重きを置いています。 ・職務経歴書や求人票、電話ログなど、非構造化データを扱った分析が多く、自然言語処理や非構造化データへの機械学習の適用にチャレンジできます。

◎キャリアパス ご希望、適性に合わせて幅広いキャリアをご用意しております。 入社後のキャリアチェンジも可能です。 ・データサイエンティスト テーブルデータだけでなく、テキストデータ、音声データ、画像データを用いたプロジェクトを通じて幅広いデータで課題解決ができます。

・データコンサルタント データを用いた戦略を立案し、事業部に働きかけることでデータ分析コンサルティングのスキルを伸ばせます。 ・データエンジニア 機械学習のプロダクトをデプロイするためにリアルタイム処理を行う機構の開発や並列化処理、あるいはクラウドコンピューティングなどを通じてエンジニアリングスキルを高められます。 ◎働く環境 ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー 組織について ◎データ戦略室について 「データを手段として事業の競争優位性を高める」ことをミッションとし、2019年2月に発足した組織です。

データ分析の効率化と企業単位でのデータドリブン戦略推進のため、データ基盤の開発からデータ分析までを実施しています。 ▼詳細は以下の資料をご確認ください ・ LeveragesAI/データ職種紹介資料 正社員30名/業務委託5名（※2026年5月11日時点） ＜メンバー構成＞(2026年3月時点人員内訳、兼務あり) マネージャー2名、データサイエンティスト4名、データアナリスト5名、データアーキテクト6名、AIコンサルタント2名 ※データエンジニア6名、AI/MLエンジニア6名、先端技術研究員3名(システム本部テクノロジー戦略室所属) 参照記事 LeveragesAI/データ職種紹介資料 レバレジーズ データAIブログ 事業会社でレコメンドエンジンを作る際のいくつかの壁 10個の怪しい分析事例から学ぶ統計学 データ戦略室で働く魅力

マーケティング部 組織紹介

最先端のコミュニケーションとテクノロジーで、顧客と向き合い、市場を変革する

AI戦略

レバレジーズ岩槻代表はAI活用の未来をどう考える？ 募集要項 ◎必須要件 ・PythonやRなどを使用したデータ分析の実務経験 (2年以上) ・統計学、機械学習の基礎知識 ・SQLを使用したデータの処理経験 ◎歓迎要件 ・データをもとに、ビジネスにおける課題発見と改善施策の提案を行った経験 ・Google CloudやAWSの環境内で分析した実務経験 ・Linuxなどの環境下での実務経験 ・自然言語処理の基礎知識ないし実務経験 ・音声データの分析実務経験 ・プログラム処理などの高速化、並列化 ・ベイズ統計学の基礎知識ないし実務経験 ・デジタルマーケティングの基礎知識 ・Webスクレイピング、自動化関連のツール開発、ETL関連のコーディング等の実務経験 ◎求める人物像 ・機械学習を使ってビジネス課題を解くのが得意な方 ・目的指向性の強い方 ・データで事業を動かす活躍をしたい方、大きな意思決定に関わりたい方 ・能動的に自ら仕事を生み出すことに興味がある方 ・自学自習はもちろん、新しい技術のキャッチアップを怠らない方 ・人材育成に関心がある方