AIプロダクトの学習ループ設計を担うデータサイエンティスト

プロパゲートAIの「成果が出る学習ループ」を設計するデータサイエンティストを募集します。 プロパゲートAIは、顧客サイトを毎月診断して改善提案を出すAIプロダクトです。Webサイト、広告、SEOの改善施策が本当に顧客成果へつながったかを検証し、結果を次の提案へ戻す——提案を「出して終わり」にしない学習ループの設計が、このポジションの中心です。分析レポートで終わらせず、スコアリング、提案ロジック、学習ループとして事業とプロダクトへ実装します。 【具体的な仕事内容】 ・Webサイト改善施策の効果検証と分析計画の設計 ・改善前後のCVR・CV数、業種・規模・流入別の分析 ・前後比較、DiD、時系列分析等を用いた因果推論 ・GA4・GTM・GSC・広告・フォーム・電話・LINEのデータ品質確認 ・CV定義、二重計測・未計測・イベント定義ミスの改善 ・分析用データマート・テーブルと小サンプル時の判断ルール設計 ・予測・分類・スコアリング・異常検知モデルの設計 ・検証結果をプロパゲートAIの提案ロジックと学習ループへ反映 【このポジションの特徴】 ・手法の実装はAIやエンジニアと協働。「何を検証し、なぜその手法か、結果を信じてよいか」を握るデータ人材です。 ・きれいなデータではなく、計測が壊れがちな現場のデータを疑い、整え、意思決定できる状態に変えます。 【入社後90日】 1〜30日：計測・データ品質の把握／31〜60日：改善提案の効果測定設計／61〜90日：1テーマで提案→効果測定→次回反映の学習ループのプロトタイプ構築 【働き方】 分析・仮説検証は本人とAIで自律的に。本番環境への反映や顧客サイトに影響する変更はバックエンド・プロダクトチームと連携します。 【開発・分析環境】 SQL／Python／GA4／Google Search Console／Google Tag Manager／広告媒体データ／LLM／BI・ダッシュボード／社内データベース／プロパゲートAI

【必須】 ・仮説検証サイクルを自律して回した実務経験 ・統計・因果推論を原理から理解し、手法の限界を説明できること（前後比較、DiD、有意性、交絡、バイアス、サンプルサイズ、相関と因果の違い） ・SQLまたはPythonによるデータ抽出・加工・分析の実務経験 ・分類・予測・異常検知等の機械学習に関する基礎知識 ・LLMを評価・活用し、AIの分析を鵜呑みにせず検証できること ・小サンプル・欠損・計測不備のある状況で不確実性を扱えること

学歴不問

【7,684件の支援実績を持つ会社が挑む、AIプロダクトの変革期】 ■「改善提案を出すAI」から「成果を学習するAI」へ プロパゲートAIは、顧客サイトを毎月診断し改善提案を出すAIプロダクトです。次の進化は、提案の効果を検証し、学習し続ける仕組みをつくること。その学習ループを設計する中心メンバーとしての参画です。 ■AIの分析を「疑える人」が価値を持つ時代 分析の実装はAIで速くなりました。だからこそ、何を検証すべきか、なぜその手法か、結果を信じてよいかを判断できる人材が価値を持ちます。AIを正しく動かすための設計図を描く、これからのデータ人材の役割を自らつくっていけます。 ■「きれいなデータ」ではなく、現場の生データに向き合える実戦力 中小企業のWebサイト・広告・SEO・問い合わせ導線のデータは、計測不備や欠損、小サンプルがあたりまえの世界です。「この数字は信じてよいのか」を疑い、整え、意思決定できる状態に変える——現場で成果を出すための実戦的なスキルが磨かれます。 ■専門性がそのまま年収につながる、二軸のグレード制度 報酬はグレード制度（1〜9）に連動します。グレード4以上はマネジメント／スペシャリストの2ラダーがあり、管理職を目指さなくても専門性を高める道で年収を上げていけます（メンバー600〜800万円、シニア820〜1,500万円）。評価は半期ごと（年2回）で、実績次第では随時の見直しも実施します。

【給与補足】 ・月給（基本給＋固定残業代45h／月）：40万1200円〜100万2921円 ・月45時間を超える時間外労働分、休日労働分、深夜労働分は別途支給 ・想定年収＝月給×12ヶ月＋賞与（基本給4ヶ月分を標準：決算賞与2ヶ月分＋個人賞与年2回・各1ヶ月分。会社業績・個人目標達成率により変動） ・当社グレード制度に基づき経験・能力・期待役割で決定（半期ごとに見直し） ・試用期間なし

４ヶ月分

【住所】 東京都渋谷区渋谷2-3-5 コエル渋谷2丁目 8階

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