【博報堂DYグループ:データサイエンティスト】7時間勤務×フレックス/技術志向・マネジメント双方のキャリアパス

仕事内容と労働条件

仕事内容

当社が保有する国内最大級DMP「AudienceOne®」や膨大な広告配信ログを活用し、機械学習・統計解析・因果推論等を用いてプロダクトや広告ビジネスを高度化するデータサイエンティストです。

単に分析レポートを作成するだけではありません。
・どんなアルゴリズムをプロダクトに組み込むか
・広告効果をどう正しく評価するか
・広告配信をどう高度化するか
・既存データからどんな新しいサービスをつくれるか
といったテーマに対し、
課題設定 → 仮説設計 → モデル開発 → PoC → 実装 → 検証・改善
まで一貫して携わります。

【具体的な業務】
・AudienceOne®を活用した機械学習モデルの設計、実装
・大規模な広告配信ログを利用した分析、モデル開発
・Google、Yahoo!、X、Meta等の広告配信データ分析
・因果推論を活用した広告効果分析
・標準レポートテンプレート等の開発
・次世代コンテクスチュアルターゲティングの研究開発
・新規プロダクトの企画提案
・概念実証(PoC)
・プロトタイプ開発
・既存プロダクトへのアルゴリズム実装
・広告運用高度化に向けたモデル開発
・他部署、グループ会社との共同プロジェクト
・R&D活動
・モデル実装後の評価、改善

■扱うデータ・テーマのイメージ
例えば、
「広告接触が本当に購買・コンバージョンへ影響したのかを把握したい」
という課題に対して、
広告配信ログや行動データを整理
↓
比較対象や評価方法を設計
↓
因果推論等を用いて広告効果を分析
↓
広告媒体・施策ごとの差を可視化
↓
レポートやプロダクト機能として実装
↓
広告運用・マーケティング施策の改善へつなげる
といった形でデータサイエンスをビジネスへ実装します。
また、
「どのコンテンツをどんなユーザーへ配信すべきか」
といったテーマに対して、AudienceOne®や広告ログを用いた機械学習モデル、コンテクスチュアルターゲティング等の研究開発にも取り組みます。
分析だけで終わらず、プロダクト・広告ビジネスへ実装して成果につなげることがこのポジションの特徴です。

扱うのは、国内最大級DMP「AudienceOne®」や膨大な広告配信ログです。
例えば、
・広告効果をより正確に計測する
・ユーザーに合った広告配信を実現する
・コンテンツとユーザーの文脈を分析する
・広告運用をアルゴリズムで高度化する
といったテーマに対し、機械学習・統計・因果推論等を活用します。
分析結果を提出して終わるのではなく、実際のプロダクトや広告ビジネスへ実装できることが大きな特徴です。

【チームの特徴】
部署内の業務に留まらず、他部署やグループ会社と合同で大規模な案件を多数実施しており、多様なビジネス課題にデータサイエンスで貢献できる機会が豊富です。

【キャリアパス】
・データサイエンティスト → マネージャー(組織とプロジェクトを牽引)
・データサイエンティスト → リード(CV、NLP、因果推論などの専門領域における技術的リード)

1 国内最大級DMPと膨大な広告データを使える
当社が保有するAudienceOne®や豊富な広告配信ログを活用できます。一般的な分析業務では触れにくい規模のデータを扱いながら、マーケティング・広告領域のモデル開発に取り組めます。
2 分析で終わらず、アルゴリズムをプロダクトへ実装できる
分析結果をレポートするだけではなく、機械学習モデルの設計・実装、PoC、プロトタイプ、新規サービス企画まで担当します。データサイエンスを実際のサービスや事業成果へつなげたい方に適した環境です。
3 因果推論・NLP・CVなど専門性を活かせる
マーケティングサイエンスだけでなく、因果推論、自然言語処理、画像認識、数理最適化、強化学習など幅広い専門領域が対象です。自身の研究・技術領域を広告・マーケティングビジネスへ応用できます。
4 マネジメントと専門職、双方のキャリアを選べる
将来的には、組織・プロジェクトを牽引するマネージャーのほか、CV・NLP・因果推論等の専門性を高めるリード職も目指せます。管理職だけではなく、技術を軸にキャリアを伸ばせる点も特徴です。

応募資格

【必須経験】
・PythonまたはRでの分析実務、モデル実装および可視化の経験(2年以上)
・機械学習または統計に基づく課題解決の実務経験

※以下のいずれかの専門領域における深い知識と実務経験
・マーケティングサイエンス、行動計量学、統計解析、因果推論、自然言語処理(NLP)
・画像認識・コンピュータビジョン(CV)
・音声・音響・音楽分析、数理最適化、強化学習など
【歓迎】
【歓迎経験】
・広告・マーケティング関係の業務経験
・業務課題起点での論文調査から実装・検証に至る一連の経験
・企画設計から評価、そして次期改善までのPDCAサイクルを主導した経験
・AWS/GCPなどのクラウドプラットフォーム上での機械学習モデルの実装・運用経験、数TB級データのSQLによる効率的な処理経験
・統計モデリングや因果推論を活用したサービス開発・実装経験

【求める人物像】
・複雑な課題の定義から仮説設計、実装、検証までを一貫して自律的に推進できる方
・多様なステークホルダーと円滑に連携し、要件を深く擦り合わせながら、データサイエンスによるソリューション導入を積極的に推進できる方
・最新技術への強い探求心を持ち、そのキャッチアップから実務への素早い適用・実装を追求できる方

就業場所

東京都 港区
標準労働時間 9:30~17:30(7時間勤務)
フレックスタイム制(コアタイムなし)

就業時間・休憩

09:30〜17:30

時間外労働

30時間以下

休日・休暇

土日祝休み
年間休日120日
年末年始休暇・夏季休暇・特別休暇・慶弔休暇・産休・育休・有給休暇・介護休暇
・年間休日:120日以上
・完全週休2日制(土日・祝日・年末年始休み)
・年次有給休暇
・フリーバカンス制度
・リフレッシュ休暇制度

賃金

<モデル給与>
■入社3年目 役職:部長
年収700万 (月給50万円+賞与)

■入社5年目 役職:局長
年収860万 (月給56万円+賞与)
年収 5,500,000 円 - 10,000,000円
■月給:390,000円 ~ 705,000円
基本月給 :307,000円 ~ 556,000円
バリュー手当:83,000円 ~ 149,000円

※30時間を超える時間外労働分は追加で全額支給
※昇給:年1~2回 / 賞与:年1回(6月)
■賞与
1回

待遇・福利厚生

社会保険完備・交通費支給
・通勤手当
・リフレッシュ休暇制度
・ライフサポートプログラム
・育児休業、産前・産後休業
・慶弔見舞金制度
・会員制スポーツクラブ利用
・表彰制度
・確定拠出年金制度
・選択型確定給付企業年金制度

受動喫煙対策

なし(喫煙可)

選考・応募書類

応募 → Periodとの面談 → 企業の選考（書類選考⇒適正検査⇒1次面接⇒最終面接⇒内定 ※最終面接前にリファレンスチェックにご協力いただく場合がございます）

募集者

社名は面談時にお伝えします

取扱い

株式会社Period（有料職業紹介事業 13-ユ-315555）

掲載日

2026年10月21日

記載の労働条件は掲載時点のものです。詳しくは面談・面接の際にご確認ください。

選考の流れ

1. 応募（このページのフォーム）
2. Periodとの面談（オンライン・日本語または英語）
3. 企業との面接
4. 内定・入社の手続き

同じエリア・職種の求人

• PM(WEBアプリ開発) / 年収850万円から / 完全週休2日制東京都 ／ 年収 850万円〜1500万円 ／ 正社員
• 【未経験可・将来的にはPM / PMOへ】年休129日 / 賞与2回東京都 ／ 年収 300万円〜450万円 ／ 正社員
• 【東京)週2リモート可フロントエンドエンジニア(テックリード / マネージャー候補) / 自社メディア開発東京都 ／ 年収 740万円〜950万円 ／ 正社員
• 【Engineer】ソフトウェアエンジニア(テックリード/オープンポジション)東京都 ／ 年収 850万円〜1050万円 ／ 正社員
• 【Engineer】SRE_テックリード(Embedded SRE)東京都 ／ 年収 1000万円〜1450万円 ／ 正社員
• 【Engineer】エンジニアリングマネージャー_施設プラットフォーム領域東京都 ／ 年収 900万円〜1400万円 ／ 正社員