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シニア

Roblox の成長を「報告する」のではなく、何が本当に成長を動かしているのかを「証明する」

Roblox の Data Science & Analytics 組織は、グロース施策の測定フレームワークを構築するシニアデータサイエンティストを募集しています。対象領域はパフォーマンスマーケティングの効果検証、アトリビューションモデリング、インクリメンタリティです。ノイズの多いグロースのシグナルを、日間数千万ユーザー規模のプラットフォームの意思決定に耐える因果的なインサイトへと変換します。大規模なマーケティングサイエンスやキャンペーン評価を回してきて、統計をプロダクト/マーケティングのアクションに翻訳できる人に強くフィットするポジションです。

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この面接で問われること

  • 因果推論と実験計画
  • マーケティングアトリビューション/インクリメンタリティ測定
  • グロースのための統計モデリング
  • 大規模データ分析のための SQL/Python
  • マーケティング・プロダクトとの部門横断コミュニケーション
  • ゲーム/マーケットプレイスのグロース力学

よくある質問の方向性

クリーンなコントロール群が取れないパフォーマンスマーケティングキャンペーンのインクリメンタリティテストを設計する

曖昧なマルチタッチのシグナルからアトリビューションモデルを構築する流れを説明する

ランダム化実験が実施できない場合、グロース施策のインパクトをどう測定するか

因果分析が直感的なストーリーと食い違ったとき、反発にどう対処したかを語る

予算判断の根拠にする前に、統計モデルの前提をどう検証するか

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