データアナリスト（マーケティングサイエンス）

株式会社セプテーニ・ホールディングス

この会社の求人 24件

掲載中・1日前に確認

650〜1500万円/年

※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

下限は東京都のデータサイエンティストの求人の中央値（700万円）より50万円低い

勤務地: 東京都新宿区
休日: 完全週休2日制(土・日)
雇用形態: 正社員

どんな仕事かAIによる生成

デジタルマーケティング領域のデータアナリストとして、統計学・機械学習を用いたアルゴリズムの開発から自社プロダクトへの実装までを担当します。プロダクトマネージャーやエンジニアと連携し、分析ロジックの企画・開発、顧客企業への実運用サポートや改善を行います。

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給与650〜1500万円/年

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応募資格

必須

データ分析の実務経験（3年以上）
ビジネス課題に対して適切な分析設計を行い、実行・報告まで完遂した経験。
統計学／機械学習の応用力
回帰分析、仮説検定、因果推論などの手法を理解し、ビジネス課題（マーケティング課題）に応用できる能力。
プログラミングスキル（Python）
データ前処理からモデリングの実装までを独力で行えるスキル（Pandas, Scikit-learn, PyMC等のライブラリ活用）。
SQLによるデータ抽出／加工スキル
大規模データベース（BigQuery, Snowflake等）から、複雑な条件で必要なデータを抽出・結合・加工できる能力。

歓迎

マーケティング領域のドメイン知識
デジタル広告運用、CRM、価格戦略（Pricing）などの実務知識。
モダンなデータ基盤／ツールの利用経験
DWH/CDP（Treasure Data, BigQuery）、AutoML（DataRobot等）の活用経験。
プロダクトマネジメントまたは開発ディレクションの経験
分析結果をレポートで終わらせず、「仕組み」として定着させた経験。
プレゼンテーション能力
難解な分析結果を、非専門家のビジネスサイドへ分かりやすく伝え、アクションを促す力。

求める人物像

橋渡し役（Bridge）: ビジネスサイドの「やりたいこと」と、エンジニアリングの「できること」の間に入り、共通言語でプロジェクトを推進できる方。
実装志向: 「分析して終わり」ではなく、自らのロジックがプロダクトの一部として動き、顧客企業の成果に繋がることに喜びを感じる方。

募集要項最終確認 10/16

職種: データサイエンティスト
雇用形態: 正社員期間の定めなし試用期間あり（6ヶ月間）※試用期間中の条件の変更はなし
採用区分: 中途（キャリア）採用
給与: 650〜1500万円/年
給与の詳細: 想定年収650～1,500万円月額500,000円～1,110,000円（＋インセンティブ）※ご経験に応じて決定いたします※在宅勤務手当1,000円を含む※時間外勤務手当45時間分の126,720円～288,585円、40時間分の深夜勤務手当22,520円～51,320円を含む※上記を超過した時間外勤務手当・深夜勤務手当は別途全額支給・昇給年2回・賞与年2回
手当: 在宅勤務手当1,000円通勤交通費
勤務地: 東京都新宿区西新宿8-17-1 住友不動産新宿グランドタワー
転勤: 会社の定める場所（在宅勤務を行う場所を含む）
働き方: 【雇い入れ直後】東京本社および在宅勤務を行う場所
勤務時間: 9:30～18:30 ※フレックスタイム制適用（コアタイム 10:00-16:00）12:00～13:00あり（月平均所定外労働時間：22.4時間 ※2023年12月末Septeni Japan実績）
休日・休暇: 完全週休2日制(土・日)祝日年末年始年次特別休暇10日間（2年目以降）創立記念日リフレッシュ休暇
福利厚生: リフレッシュ休暇国民の祝日完全週休2日制年末年始休暇
社会保険: 雇用保険、労災保険、厚生年金、健康保険
受動喫煙対策: 屋内喫煙可能場所あり
業務の変更の範囲: 会社の定める業務
就業場所の変更の範囲: 会社の定める場所（在宅勤務を行う場所を含む）
経験年数: 3年以上
掲載日: 2026/10/11 22:44（6日前）
最終確認: 2026/10/16 16:18（1日前）

仕事内容

職務内容

デジタルマーケティング領域のデータアナリスト職

業務内容

【雇い入れ直後】デジタルマーケティング領域のデータアナリスト職
【変更の範囲】会社の定める業務

担当業務

マーケティング投資の最適化および戦略立案を目的として、統計学・機械学習を用いたアルゴリズムの開発から自社プロダクトへの実装までを担当します。単なる分析レポートの作成にとどまらず、プロダクトマネージャーやエンジニアと連携し、開発したロジックをシステムへ実装。顧客価値として提供する“実装者”としての役割を担います。

因果推論と効果測定

MMM（Marketing Mix Modeling）等を活用し、ラストクリックだけでは見えない「各施策の真の寄与度（リフト値）」を算出するロジックの構築。

ユーザー理解の深化

ユーザー行動ログを用いたLTV予測、離脱予測、クラスタリングモデルの構築と、CRM施策への応用。

予測・レコメンド

パーソナライズされた広告配信ロジックや、次世代レコメンデーションエンジンのアルゴリズム開発。

業務フェーズと役割

1. 探索・企画
最新の統計手法や論文のキャッチアップと、実ビジネスへの適用可能性の検証。
プロダクトマネージャーと連携し、顧客企業の課題に対して「どの分析手法を用いれば解決できるか」を技術視点で提言するアドバイザリー業務。
2. 実装・開発
マーケティングソリューションの価値を高める新機能・新ロジックの開発（Python等でのプロトタイピング）。
企画した分析ロジックを、エンジニアがシステム実装できる「開発要件・仕様」へと翻訳し、実装を支援するブリッジ業務。
3. 納品・改善
開発したロジックを用いた顧客企業への実運用サポート。
分析結果に基づいたマーケティング改善施策の立案と適用、およびフィードバックに基づくアルゴリズムの継続的なチューニング。

この求人は、株式会社セプテーニ・ホールディングスの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト

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