エンジニア出身の岩槻が創業し、今年で18期目を迎えるレバレジーズ。 IT・医療／介護・若年層領域を中心に、人材事業や、Webメディア事業、M&Aコンサルティング事業など40以上のサービスを展開しています。 https://leverages.jp/business/ ▼サービス一覧 ・IT領域（エンジニア・クリエイター向け） 　- 人材紹介／派遣サービス「レバテック」 　- スカウトサービス「レバテックダイレクト」　 　- エンジニア特化型QAサービス「teratail」　 ・医療／介護領域 　- 看護師総合サービス「レバウェル看護」 　- 介護士総合サービス「レバウェル介護」 ・若年層領域 　- 新卒向け就職サービス「career ticket」 　- フリーター／第二新卒向け就職サービス「ハタラクティブ」 ・海外領域 　- 外国人のための求人サイト「WeXpats Jobs」 　- 外国人のための記事メディア「WeXpats Guide」　 その他新規事業など、様々なサービス・メディアが存在します。

私たちは「顧客の創造を通じて、関係者全員の幸福を追求し、各個人の成長を促す」を企業理念に掲げ、 IT・医療・介護・若年層を中心とした人材事業や、Webメディア事業、M&A事業、SaaS事業など、社会貢献を軸に様々な領域でこれまで40以上のサービスを展開してきました。 誰かのため、世の中をよくするために働くことで社会から必要とされる企業であり続け、さらにそのニーズに答え続けることが企業と個人の成長につながると考えます。これこそが私達の企業理念のもととなる考えであり、事業を続ける意味です。 その為、レバレジーズでは年間いくつもの新規事業が立ち上がり、既存サービスも日々スピーディーに進化を遂げています。 今後はSaaSの領域を強化し、世界に通用するビジネスモデルを展開していく予定です。既存事業を拡大しながら、国内外の新領域の問題解決に挑戦していきます。 ▼代表・岩槻からのメッセージ https://recruit.leverages.jp/recruit/graduates/message.html

レバレジーズの組織体系は、事業開発におけるスペシャリストがすべて社内に在籍する“オールインハウス”です。 ディレクター・エンジニア・デザイナー・マーケター・データサイエンティスト・営業・事業企画など、プロフェッショナルが集結しており、事業造りにおいてはどこよりもスピーディで強い集団です。 また、専門性も高く、Google社との共同研究事例の発表（広告アトリビューション分析の分野）や世界では未発表の広告機能を先行導入していたり、世界39ヶ国で導入されているMA（マーケティングオートメーション）ツールを提供しているMarketo社より、Marketo championに選出されるなど、社外からも専門性に対する高い評価を受けています。 ▼レバレジーズの特徴「オールインハウス」とは？ https://www.youtube.com/watch?v=4HvTZMUsmI8 ▼レバレジーズの急成長をテクノロジーで支える、マーケティング職を全解剖 https://melev.leverages.jp/entry/2020/12/24/140000 また、弊社では事業成長に加え、年間いくつも事業が生まれることで、新しいポジションも次々と生まれるため、若手メンバーが早期に抜擢され事業の中核を担うケースも多々あります。 そのため、自身の力で事業・会社を引っ張っていく経験をしたいという気持ちを持っている方にフィットする環境です。 今の組織文化を変えたり、新しい組織の基盤を作ったりしてもらえる人を求めている為、「自身の力で事業・会社を引っ張る」という気持ちを持っている方が、レバレジーズにフィットすると考えています。

▼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。 ◎使用ツール 言語：Python（Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow）、R、SQL（BigQuery、Presto）、Stan 環境：Linux クラウド：GCP、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。 ・応募書類や求人票、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。 ▼組織について ◎データ戦略室について 「データを手段として事業の競争優位性を高める」ことをミッションとし、2019年2月に発足した組織です。 データ分析の効率化と企業単位でのデータドリブン戦略推進のため、データ基盤の開発からデータ分析までを実施しています。 ▼参照記事 データ戦略室について https://melev.leverages.jp/entry/2020/09/15/100000 データ戦略室で働く魅力 https://melev.leverages.jp/entry/2021/09/21/095433 データ戦略室ブログ https://analytics.leverages.jp/ ▼必須要件 ・PythonやRなどを使用したデータ分析の実務経験 (2年以上) ・統計学、機械学習の基礎知識 ・SQLを使用したデータの処理経験 ▼歓迎要件 ・データをもとに、ビジネスにおける課題発見と改善施策の提案を行った経験 ・GCPやAWSの環境内で分析した実務経験 ・Linuxなどの環境下での実務経験 ・自然言語処理の基礎知識ないし実務経験 ・音声データの分析実務経験 ・プログラム処理などの高速化、並列化 ・ベイズ統計学の基礎知識ないし実務経験 ・デジタルマーケティングの基礎知識 ・Webスクレイピング、自動化関連のツール開発、ETL関連のコーディング等の実務経験 ▼求める人物像 ・機械学習を使ってビジネス課題を解くのが得意な方 ・目的指向性の強い方 ・データで事業を動かす活躍をしたい方、大きな意思決定に関わりたい方