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広告運用の意思決定を加速するデータ基盤構築/データエンジニア

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on 2026-04-23

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広告運用の意思決定を加速するデータ基盤構築/データエンジニア

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箱守 崇

役職:CTO 青山学院大学理工学部卒業後、2015年に株式会社Insightへ入社。 約7年間にわたり、AdTech領域(DMP/ASP)のプロダクトアーキテクトとして、設計・開発から運用までを一貫して担当する。 「技術を事業成長のエンジンにする」という志のもと、現親会社であるSARUCREW創業期より参画。主力事業であるASP「MONKEY」の構想・実現化をリードし、2021年9月、株式会社MONKEY TECH創業と同時にCTOに就任。 現在は新規事業の技術統括およびプロダクトグロースを牽引している。

伊東 直紀

どこでどう戦うのが最善で最大の結果になるか、この問いの最適解に導きます。 人の分析することが好きです。 1997年、長野県生まれ ↓ 中学時代から、SEOメディア運営、掲示板・ゲーム攻略Wiki運営、SNS運用、FX/先物取引/株式投資など、インターネットで可能な活動を幅広く行う。 ↓ 大学入学後、Web広告を開始。 ↓ 取得単位が10単位の時点で休学し、個人事業として広告運用を行い、10億円の売上を達成。 ↓ 広告運用会社としてSARUCREWと取引するのが最初の出会いだったので、最初は取引先でした! ↓ その後、石井から声をかけてもらい、マーケティング事業部の立ち上げとして大学休学中の2019年にSARUCREWに入社。 ↓ 事業の立ち上げ後、3年で月4億円を売り上げる事業部に成長させる。 ↓ 現在は取締役CMO(最高マーケティング責任者)として経営層の一員となっています。

『大学時代に10億売ったCMOが語る、“努力ではなく戦略”で人生を変える方法』

伊東 直紀's story

石井 尚貴

熱狂できる仲間を集めてこの戦で勝ち続ける組織でありたいと思います。 この船に乗ってくれているメンバーは皆優秀です、メンバーがこの組織にいて最高にハッピーだと思える強い組織であり続けたいと思います。 1992年、兵庫県生まれ。 ↓ 7歳から18歳まで柔道に打ち込む。 ↓ 大学進学に伴い上京 ↓ バーテンダーをしたかったが上京してすぐで頼れる人がいないため、六本木のバーを100件直接訪問して直談判。 ↓ 大学時代はバーテンダーの仕事に熱中する。 ↓ 卒業後もバーテンダーの道を考えますが、ビジネスキャリアを築くことを選択して広告代理店に入社 ↓ 新卒3年目に新規事業部長に就任、全社で収益TOPの事業部になる ↓ 社内MVPを獲得 ↓ 2019年4月に独立してSARUCREWを創業

【代表インタビュー】人生を変える情熱をもつ仲間と“熱狂“し”最高“を超え続ける

石井 尚貴's story

矢田 俊遥

仕事に熱狂し。お客様と共に成長していく中で「生きてる実感」を常に感じられる組織にしたいと思ってます。 この会社にで一緒に「生」を感じましょう。 1995年三重県生まれ お寺の息子として真面目な幼少期を過ごす ⇩ 京都の仏教系大学に進学 ⇩ お坊さん免許取得のために丸坊主に ⇩ どこまでいっても家業に興味が持てず卒業後上京、広告代理店に入社 ⇩ 当時別事業部の先輩だった石井にひょんなことから叱咤激励をもらい。石井の部署に参画 ⇩ 2019年SARUCREWの設立と共にジョイン ⇩ 3期目100億達成と共にASP事業部長に就任 ⇩ 2023年より取締役就任

AI時代、最後に勝つのはエモだった。30歳取締役が仕掛ける、SARUCREWの“非合理”な勝ち筋

矢田 俊遥's story

株式会社SARUCREW's members

役職:CTO 青山学院大学理工学部卒業後、2015年に株式会社Insightへ入社。 約7年間にわたり、AdTech領域(DMP/ASP)のプロダクトアーキテクトとして、設計・開発から運用までを一貫して担当する。 「技術を事業成長のエンジンにする」という志のもと、現親会社であるSARUCREW創業期より参画。主力事業であるASP「MONKEY」の構想・実現化をリードし、2021年9月、株式会社MONKEY TECH創業と同時にCTOに就任。 現在は新規事業の技術統括およびプロダクトグロースを牽引している。

What we do

私たちは、従来の広告代理店の枠を超え、「獲得型広告」を主力とした次世代のWEB広告支援を展開しています。 私たちのビジネスモデルは、広告の常識を覆す「売上達成直結型」ビジネスモデルで成長企業の壁を破壊して圧倒的な加速を生み出すものだと考えています。 従来のTV広告などは「先に広告費費用を払い購入を促す」構造だったのに対し、SARUCREWは「顧客の行動変化(商品の購入など)が起きたら、その売上に応じて報酬をいただく」という、クライアントの事業リスクを極限まで抑える画期的なモデルを確立しています。 💡 独自の強みと提供価値 成長企業のリスクをゼロに: 広告費の捻出が難しい成長フェーズの企業にとって、商品の購入があった分だけコストを支払うモデルは、資金面でのリスクがなく、最短での売上達成を可能にします。 爆発的な成長の加速材に: 垂直立ち上げを目指す企業にとっては、コストを気にせず広告を拡大できるため、爆発的な売上を達成するための強力な加速材料となります。
潜在層向けの広告に特化したASP「MONKEY」を主軸に、クライアントへの多角的な支援を行っています。

What we do

潜在層向けの広告に特化したASP「MONKEY」を主軸に、クライアントへの多角的な支援を行っています。

私たちは、従来の広告代理店の枠を超え、「獲得型広告」を主力とした次世代のWEB広告支援を展開しています。 私たちのビジネスモデルは、広告の常識を覆す「売上達成直結型」ビジネスモデルで成長企業の壁を破壊して圧倒的な加速を生み出すものだと考えています。 従来のTV広告などは「先に広告費費用を払い購入を促す」構造だったのに対し、SARUCREWは「顧客の行動変化(商品の購入など)が起きたら、その売上に応じて報酬をいただく」という、クライアントの事業リスクを極限まで抑える画期的なモデルを確立しています。 💡 独自の強みと提供価値 成長企業のリスクをゼロに: 広告費の捻出が難しい成長フェーズの企業にとって、商品の購入があった分だけコストを支払うモデルは、資金面でのリスクがなく、最短での売上達成を可能にします。 爆発的な成長の加速材に: 垂直立ち上げを目指す企業にとっては、コストを気にせず広告を拡大できるため、爆発的な売上を達成するための強力な加速材料となります。

Why we do

私たちはWeb広告代理店として、クライアントと伴走しながらクリエイティブ・記事LP・ターゲティング等さまざまな施策を日々試しています。 この仕事の本質は 「どの配信先に、いくらの予算を投じれば、どれだけのリターンが得られるか」 を明らかにすることです。 しかし現状、この問いに答えるためのデータが各所に散らばっています。広告媒体のレポート、自社の計測データ、クライアントの成果管理ツール、時にはチャットで共有される数字——これらを手作業でつなぎ合わせている状態では、施策→検証→計測→分析のサイクルを十分な速度で回すことができません。 特に課題となっているのがLTVの可視化です。アフィリエイト経由の獲得は短期CPAでは高く見えても、数ヶ月単位のLTVで見れば投資対効果が合うケースが多くあります。しかしLTVが明らかになるまでの数ヶ月間、クライアントは確証のないまま広告費を投下し続けなければなりません。データが早く・正しく見える状態を作ることで、この意思決定の不確実性を減らしたい。 これが私たちのデータ基盤構築の根本にある動機です。

How we do

チームはコンパクトで、エンジニアと広告運用メンバーが密に連携しながら動いています。現場の課題に、直接応えられる距離感で仕事ができます。 【開発環境】 - クラウド:GCP(BigQuery、Cloud Run、Cloud Scheduler、Cloud Storage) - 言語:Python、TypeScript、SQL - その他:GitHub 【大事にしていること】 - 「データは集めること自体が目的ではなく、意思決定を早く・正しくするための手段である」という考え - 広告運用の現場で「施策→検証→計測→分析」のサイクルを高速に回すことの価値を理解し、そこに貢献すること - 整ったデータが来るのを待つのではなく、チャットに流れる数字やスプレッドシートのような泥臭いデータにも向き合うこと

As a new team member

散在するデータを集約し、ビジネスの意思決定に使える状態にするまでの一連を担います。 データ収集・集約(データレイク構築) - 広告媒体API(Google Ads、Meta広告、Yahoo広告 等)からの配信データ取得 - 自社計測システムからのクリック・コンバージョンデータ連携 - クライアント利用ツール(アドエビス、リピスト、ecforce 等)からの成果データ取得 - スプレッドシート・チャットワーク等からの非構造データの取り込み設計 データ整備(クレンジング・モデリング) - BigQuery上のデータウェアハウス設計(raw → staging → mart の層構造) - データソース間の名寄せ・整合性担保 - データ品質チェックの仕組み構築(欠損・重複・遅延の検知) データマート・レポーティング - 媒体別・施策別のROAS、CPA、LTV等ビジネスKPIを算出するマートの構築 - 予算配分シミュレーションや施策効果検証に必要なデータセットの設計 - BIツール(Looker Studio等)との接続・ダッシュボード構築 【このポジションの魅力】 - ビジネスインパクトが直結する — 構築した基盤がそのまま予算配分の判断材料になります。「作ったものが使われない」ということがありません - 設計から任せられる — データエンジニアリングとして、アーキテクチャ選定から関われます - データの多様性 — 広告API、EC系ツール、計測データ、非構造データまで、幅広いデータソースを扱えます - 既存基盤あり — Cloud Run上で稼働中の収集パイプラインがあるため、完全なゼロからではありません 少しでも気になった方は「話を聞きたい」ボタンを押してください! まずはカジュアルにお話ししましょう!
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