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データサイエンティスト技術の知識の社内展開、活用による顧客の課題解決を行っていただきます。 そのために下記のいずれか、または複数の職務を行っていただきます。 【データサイエンティスト業務】 ■データのクレンジングや構造化、基礎集計、アルゴリズム実装 ■数理統計や機械学習を用いた分析 ■Python、R、SQLほかプログラミング言語を用いた分析フローの実装 (データ前処理および後処理を含む)など 【マネジメント業務】 ■プロジェクトマネジメント ・人材育成 ・メンバーマネジメント ・顧客との折衝 ・予算管理

【トレーディングデスク仕事概要】 業種・業界・会社規模を問わず、様々なクライアントに対して、それぞれに最適なWEBマーケティングの手法を用い、クライアントの求めているキャンペーン設計～広告配信の設定、レポーティング、その数値の分析までを一気通貫して担当します。 アドテクノロジーが日単位で進化しているような、成長の著しい領域で、営業担当と二人三脚で仕事をしています。 複雑化された最先端のアドテクノロジーを体感し、それを自分のものとして活用できる、非常にやりがいのあるポジションです！ 【弊社が得意とするWEB広告】 代表的なものは、 ・リスティング広告 ・SNS広告(Facebook、インスタグラム、Twitterなど) ・ネイティブ広告 ・アフィリエイト広告 ・DSP広告 ・動画広告 ・バナー広告 などが挙げられます。 こういった手法を組み合わせることで、よりクライアントの売上を上げるための分析・提案が可能となります。 【仕事詳細】 ■ディレクション業務 担当営業がクライアントからヒアリングしてきた課題や意向を基に、 創業以来培ってきたマーケティングの知見を活かし、投資対効果を最大化する広告手法・戦略を立案し、運用面でのディレクションを取って頂きます。 ■SNS広告の運用＆提案 ターゲット層に響くキーワードや画像の選定を行い、クリエイティブを制作したり、 日々の広告運用(ターゲットや広告枠ごとに配信単価を変動させること)をしつつ、データ分析を行っていただきます。 ■効果検証 リアルタイムでの効果計測が可能なため、自分のハンドリングで効果も大きく変化します。 クライアントの求める成果に繋げられたのか。費用対効果はどうだったのか。 最初のうちはテストマーケティングを行うことも多々ありますが、そこからどう最大化していくのか？を考え、改善していきます。 【視野を広く持つことを心がけ、チーム内での共有によって様々な知識が身につく！】 弊社の広告運用チームでは、凝り固まった考えに囚われないように、周りとの共有を大切にしています。 自分の担当案件だけではなく、他者の案件を自分ならどう改善するかを考えることで、トレーディングデスク全員が様々な知識を持てるような取組みをしています。 特に、 ・チームMTGでの知識の共有 ・リーダーとの個別MTG ・他の人の案件への定期的な改善提案提出 ・媒体のアップデートについて共有 ・効果が良かった OR 良くなかった配信手法はノウハウの共有 などで、広告運用者に陥りがちな「ひとりで悩む」という時間を減らし、トレーディングデスク内でのアイディア出しや新しい情報の共有を行っています。 多くの媒体知識を持つことで、広告運用者としてどこよりもステップアップすることが可能です。

データサイエンティスト技術の知識の社内展開、活用による顧客の課題解決を行っていただきます。 そのために下記のいずれか、または複数の職務を行っていただきます。 【データサイエンティスト業務】 ■データのクレンジングや構造化、基礎集計、アルゴリズム実装 ■数理統計や機械学習を用いた分析 ■Python、R、SQLほかプログラミング言語を用いた分析フローの実装 (データ前処理および後処理を含む)など 【マネジメント業務】 ■プロジェクトマネジメント ・人材育成 ・メンバーマネジメント ・顧客との折衝 ・予算管理 【プロジェクト例】 ■自動車メーカー:物件検出:車載カメラ動画からの車両識別、構造物識別 ■通信事業:位置情報分析:旅行者の行動パターン分析、可視化 ■建設会社:予測 識別 分類:建造物外壁劣化度診断