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Replit
ミドル
Replit でマーケティング・顧客シグナル・サポートを横断する AI 拡張アナリティクスレイヤーを構築する
Replit は、マーケティング成果・顧客フィードバック・サポートデータを横断してアナリティクスとインテリジェンスを担う Data Scientist(Product Operations)を募集しています。ダッシュボードを作るだけでなく、LLM を使ってインサイト提供を大規模に自動化するポジションです。面接では、A/B テストの統計的厳密さ、アトリビューション/マーケティングミックスモデリング、チャーン/リテンションモデリング、そして単発のプロンプティングにとどまらず LLM を自動分析システムに仕立てた実務経験が深掘りされる見込みです。
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この面接で問われること
- A/B テスト設計と統計的厳密さ(サンプルサイズ設計、因果推論)
- アトリビューションとマーケティングミックスモデリング
- イベントレベルの大規模データに対する SQL + dbt の ETL
- チャーン/リテンションモデリングとライフサイクル施策
- LLM/エージェント型ワークフローによる非構造化データ分析の自動化
- マーケティング・プロダクト・エンジニアリング・サポート・セールスをまたぐクロスファンクショナルな連携
よくある質問の方向性
設計したマーケティング実験やアトリビューションモデルと、それがどんな意思決定につながったかを教えてください
構築したチャーン/リテンションモデルと、それがライフサイクル戦略をどう変えたかを説明してください
LLM を使って非構造化の顧客データ(サポート/レビュー/ソーシャル)の分析を自動化した経験を聞かせてください
PLG/フリーミアムの文脈で、A/B テスト設計と統計的厳密さにどう向き合いますか
大規模なイベントレベルのユーザー行動データを扱った SQL/dbt の経験を教えてください
マーケティング・サポート・プロダクト・セールスなど複数のステークホルダーチームと一つの成果物に取り組んだ経験は?
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