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【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
・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
・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
・責任感があり、自走できる方
・挑戦心がある方
1回
Win/Mac どちらか
※一部の案件に限ります
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