【データサイエンティスト】責任者候補向け／毎年200〜300％で急成長中のベンチャー企業

Propagate AI / PULSEの「成果が出る学習ループ」を設計する、一人目のデータサイエンティスト／グロースサイエンティストを募集します。 株式会社プロパゲートは中小企業のWebサイト制作・広告運用・SEO・AI活用支援を展開し、累計6,000社以上を支援。顧客サイトを毎月診断・改善するAIプロダクト「Propagate AI / PULSE」を開発しています。改善提案を「出して終わり」にせず、その提案が本当に成果につながったかをデータで検証し、次の提案に学習させるサイクルを設計するのが本ポジションです。 【主な業務】 1. 改善提案の効果検証設計 ・改善前後のCVR変化分析、業種別・サイト規模別・流入チャネル別の効果検証 ・DiD・前後比較・時系列分析を用いた検証設計、CV数が少ないサイトの判断ルール設計 2. データ品質・計測設計の改善 ・GA4/GTM/GSC/広告媒体/フォーム/電話/LINE導線データの整合性チェック、CV定義の整理 ・二重計測・未計測・イベント定義ミスの検知、データマート・分析用テーブルの設計 3. Propagate AIの改善ロジック設計 ・どの条件のサイトにどの改善提案を出すかの提案ロジック設計 ・承認率・実装率・改善後CVRをもとにしたスコアリング、学習ループの設計 4. 予測・分類モデルの設計 ・CVが発生しやすい/しにくいサイトの分類、解約リスク・SEO伸長余地の予測、異常検知 【このポジションの特徴】 ・手法の実装はAIやエンジニアと協働。「何を検証し、なぜその手法か、結果を信じてよいか」を握るデータ人材です。 ・きれいなデータではなく、計測が壊れがちな現場のデータを疑い、整え、意思決定できる状態に変えます。 【入社後90日】 1〜30日：計測・データ品質の把握／31〜60日：改善提案の効果測定設計／61〜90日：1テーマで提案→効果測定→次回反映の学習ループのプロトタイプ構築 【働き方】 分析・仮説検証は本人とAIで自律的に。本番環境への反映や顧客サイトに影響する変更はバックエンド・プロダクトチームと連携します。 【開発・分析環境】 SQL／Python／GA4／Google Search Console／Google Tag Manager／広告媒体データ／LLM／BI・ダッシュボード／社内データベース／Propagate AI・PULSE

【必須】 ・仮説検証サイクルを自律的に回した実務経験 ・統計・因果推論の深い理解（前後比較、DiD、有意性、交絡、バイアス、サンプルサイズ、相関と因果の違いを原理から説明できる） ・SQL・Python等での抽出・加工・分析の実務経験 ・ML（分類・予測・異常検知）の基本的な引き出し ・AI・エンジニアのアウトプットをレビューできる実装イメージ ・指標・データそのものを疑い、計測不備や定義ミスに気づける ・分析結果をWeb/CVR/SEO/導線改善などの具体アクションに翻訳できる