⁨統計モデリング⁩関連の求人⁨20⁩選

IVRy Data Hubを活用し、顧客の業務フローをAIエージェント前提で再設計する「Agentic Transformation」をリードするポジションです。 株式会社IVRyについて IVRyは「最高の技術を、すべての人と企業に届ける」をMissionに掲げ、対話型音声AI SaaS「アイブリー」を開発・運営しています。独自技術で応対品質と信頼性を担保し、導入アカウントは5万を突破。人が本来の価値を発揮し"働くことは楽しい"と皆が感じられる社会の実現を目指します。 2025年11月までに累計106.1億円の資金調達を完了。アイブリーに蓄積される貴重な「対話データ」と、最新のAI技術を掛け合わせ、データの価値を最大化。そして、顧客の声という一次情報を経営判断へと繋げ、企業の業務そのものを変革し、さらに顧客体験を向上させていきます。 IVRy、シリーズDで総額40億円の資金調達を実施 対話型音声AI SaaS「アイブリー」が 顧客の”声”を経営資源に変えるデータプラットフォーム 「IVRy Data Hub」を提供開始 IVRyについてより詳しく知りたい方に向けて、会社やプロダクトに関する公開情報をまとめたページ をご用意しています。事業内容やプロダクトの詳細、所属メンバーについてご覧いただけます。 IVRy｜プロダクト開発 採用ページ IVRy Company Deck（会社紹介資料） 募集背景 IVRyでは、対話データを活用した AI エージェント基盤、「IVRy Data Hub」を展開しています。現在は、 Data Hub （通話データの検索・通知）のPoC案件の増加 Databricks を中心としたデータ基盤整備 といったフェーズにあります。しかし、AIエージェントを「機能」として提供するだけでは、顧客の業務変革には至りません。 そこで、顧客業務を分解し、AIを前提に再設計できる、Data Product Orchestrator（Agentic Transformation Lead） を募集します。 お任せしたい業務 現在の課題 リリース以降、問い合わせが増加し PoC が点在し、業務全体の再設計に至っていない Agent 機能が部分最適に留まっている可能性がある Sales、BizDev と技術の間の構造設計のレイヤーをできる人材が不足している 期待すること IVRy Data Hub を起点に顧客業務を構造化し、Agent導入ポイントを設計すること PoCを事業成果に転換すること 業界別ユースケースの型化、プロダクト化を行うこと IVRy Data Hubを「業務プロセスの効率化エンジン」へ進化させること 具体的な業務内容 顧客の業務ワークフローの可視化・分解 Agent 活用戦略設計 Sales ・PMM と連携したアカウント戦略立案 AI エンジニア・プロダクトマネージャー との構造設計ディスカッション 顧客データ結合アーキテクチャ・結合キー設計（例：Data Lake 連携、電話番号hash化など） 業界別テンプレート化 技術スタック 言語：SQL, Python フレームワーク・ライブラリ：dbt Core インフラ：Databricks（Lakehouse）, Google Cloud / AWS CI/CD：GitHub Actions モニタリング：Databricks, Slack通知 ツール：Salesforce, Google Spreadsheet, Notion, Slack 開発環境: LLM（OpenAI等）、Claude Code、Cursor、Devin など サービス全体の技術スタック、アーキテクチャは、技術スタック / アーキテクチャー / データパイプライン をご確認ください。 ポジションの魅力 AI × 業務変革という最前線テーマに挑戦できる 技術だけでなく、事業設計まで踏み込める 経営陣との距離が近く、意思決定が速い 通話という SoR を起点として IVRy Data Hubを “Agentic Company化” の中核にできる キャリアパス Data Product 事業責任者 AI Agent Architect Data Strategy Lead Data Platform Lead 専門性の深化と越境的挑戦の両立が可能です。 一緒に働くメンバー、チームの特徴 経営、Sales、BizDevと技術の距離が近い 実験文化が強い AI Oriented Company にする挑戦を本気でしている 多様なバックグラウンドのメンバーが在籍 関連する発信 LLM時代の「AI-Ready」とは。次世代データドリブンへの挑戦 ── Tech and Me #1 エンジニアブログ テックブログ（Zenn）

株式会社エイトハンドレッドは、革新的なマーケティング戦略を提供することで企業の成長を支援しています。経営・事業戦略、組織設計・管理、システム・DB構築、データ分析・利活用、施策の実行・検証など一気通貫で支援します。 マーケティングは単に広告や販売促進だけではなく、顧客との関係構築や企業ブランド価値の向上など様々な可能性を持っています。国内外4,000社を超えるマーケティングデータを扱ってきたマクロミルグループが持つ業界知見をいかし、豊富な経験を有するプロフェッショナルが顧客が抱える課題解決に伴走します。 昨今、企業が取得可能なデータは増加し、種類や幅が広がっています。テクノロジーの急激な進歩、顧客の購買行動の多様化などもあいまって企業が抱える課題は複雑化しています。 エイトハンドレッドという社名には、企業が抱える八百万（やおよろず）の課題に対して最適な解決方法を提示し共に事業を推進したいという想いを込めています。 *一貫性を保つ* 揺るぎない判断基準を持つ クライアントやメンバーに一貫した姿勢で向きあい信頼する *今を楽しむ* 将来の目標達成のために現在を犠牲にしない 目の前の仕事そのものに心を躍らせる *果敢に挑む* できないことから逃げない 求められたらやりきる リスクは成長のチャンスと考える *スマートでフランク* 数字で語るのが好き 年齢や階級に捉われない ドライでもウェットでもない関係性 当社はマーケティングや事業戦略の意思決定に資するデータ活用支援を一気通貫で提供しています。本ポジションでは、単なる分析業務にとどまらず、「課題理解」→「分析設計」→「技術的実行（モデリング・コーディング）」→「レポーティング・示唆提言」といった一連のプロセスをビジネス起点でリードいただける方を求めています。 入社後はコンサルタントとしてデータ分析設計～実行・データ解釈・提言まで幅広くお任せします。ご経験やスキルに応じてプロジェクトマネージャーと連携をしながら、分析リーダーを担っていただくなども考えております。 マーケティングの課題を「顧客視点」で捉え、戦略から実行までを一貫して支援しています。特徴的なのは、戦略策定だけで終わらせず、分析や施策実行に至るまで伴走する体制。組織横断でプロジェクトが組成されるため、専門家の力を掛け合わせながら、クライアントにとって本質的な成果創出にコミットしています。 *業務内容詳細* プロジェクトマネジメント 複数のプロジェクトのPMとして、進行管理、チームマネジメント、クライアント折衝を担う 分析課題の整理、仮説構築、分析設計、KPI設計 分析業務 課題に応じた各種リサーチ（アンケート、インタビュー、ビジネスリサーチ）の設計・ハンドリング SQL、Python、Rなどを用いたデータ抽出・加工・分析（実務は社内データサイエンティスト／外注パートナーと連携） 分析自体は手を動かすこともあれば、社内データサイエンティストや外部パートナーとの連携により実行 クライアントのビジネス課題に応じたデータ活用の企画・提案 *プロジェクト事例* 食品メーカーのLINE活用戦略策定（購買データとLINEアクションデータを活用） レジャー施設予約サービスのクーポン配布効率化（アップリフトモデルの構築） 消費者セグメントの開発及び施策シナリオの策定 通販化粧品メーカーの消費者セグメント開発・ゴールデンルート策定 飲料メーカー向け分析ダッシュボード開発における分析のPoC及び要件定義 MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）内製支援のアドバイザリー トランザクションレンディングの信用スコアモデル精度検証 データが実際にマーケティングに活用される過程すべてに関与できます。設計・実行・振り返りまで、クライアントと並走する支援スタイルです。 技術実装やデータ加工は外注含めた分業体制のため、設計・設問設計・提言に集中できる環境が整っています。 例えば「分析チームとしてこういう示唆出せそうですね」といった提案をマクロミルのリサーチ基盤を活用して行うケースもあります。 データサイエンティストやアナリストで構成された約10名の専門チームです。メンバーはそれぞれ異なる志向性を持ちつつも、データを起点にビジネス課題の解決に向き合っています。 具体的には下記のようなメンバーが共存しており、多様な専門性を活かし合いながら、プロジェクトごとに柔軟なチーム編成で取り組んでいます。 先端技術や高度な統計モデリングを駆使し、マーケティング課題を深く掘り下げたいタイプ 分析結果からインサイトを導き出し、実際の施策や戦略に落とし込むことにやりがいを感じるタイプ

レバレジーズ株式会社 企業の安定性と成長性を担保する独自の経営戦略のもと、2005年の創業以来黒字経営を継続し、2024年度には年商1428億円まで急成長を遂げたメガベンチャーです。 自分たちの仕事によって誰かが必ずプラスの感情になる「感情への貢献」をテーマに、事業を創り続け、国や業界をまたいだ問題解決に取り組んでいます。 現在、IT・ヘルスケア・M&A・SaaS・海外などの領域で40以上の事業を展開。 新規事業にも積極的に投資しており、年間100億円規模の投資の元、10以上もの新規事業を立ち上げているため、様々な業界を経験することができます。 渋谷スクランブルスクエアに本社を構え、2024年には「働きがいのある会社」ランキングの大規模部門ベストカンパニーとして6年連続の受賞を果たしました。 下記、弊社オウンドメディアもぜひご覧ください。 ▼【20周年特設サイト】(https://leverages.jp/20th) ▼【公式オウンドメディア】meLev(https://melev.leverages.jp/) ▼【公式YouTube】レバレジーズCh(https://www.youtube.com/channel/UCYtyPBc-cdZo9ie5o45_PiA) 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