Let(レット)は、余った在庫、型落ち品、使わなかった新古品、処分したい中古品など「訳あり品」を売買できるアウトレットアプリです。アプリをダウンロードして最短1分で訳あり品を販売することができます。もちろん初期費用や月額も無料です。 URL：https://let.jp/

ソーシャルメディアや人工知能などの発達によって、従来では考えられなかった経済の仕組みも成り立つ時代になってきています。私たちは最先端のテクノロジーを用いて、次世代の新しい経済のあり方を作っていきたいと考えています。

現在300万人以上のアプリの利用者がいて、数万点の商品やサービスが掲載されています。世の中のあらゆる活用されていない時間や在庫を掲載してユーザーに届けられるように、掲載商品の拡充を進めています。また、最適な商品を最適なユーザーに届けられるように機械学習によるレコメンデーション精度の向上に勤めています。

タイムバンクのアプリ回遊データやユーザー属性分析、購買傾向等の分析を通じたUI/UX改善を行っていただきます。Webサービスにおけるグロースハッカーのようなイメージでアプリを発展させていただくことが最終的なミッションです。 具体的にはデータ分析を通じて以下のようなアウトプットを期待しております。 タイムバンクで初のポジションとなるため、独力でデータ分析を行うことができ、かつ分析結果をUI/UXまで落とし込む意識を持った方を歓迎いたします。 ＜想定アウトプット＞ ①アプリ内のレコメンド機能実装 →行動データから個々のユーザーの傾向を分析し、購買行動に繋げるために ユーザーごとに最適化されたおススメ機能を検討していただきます。 ②アプリの検索エンジン精度向上 →ユーザーが専門家の検索を行う際のキーワード検索の精度向上を図って いただきます。 ③著名人スコアリングの改善 →タイムバンクで時間の売り出しができる著名人は当社から スカウトされた方のみとなります。スカウト対象とする方のリスト化にあたっての基準設定（スコアリング）の改善を検討していただきます。 ＜必須要件＞ BtoCサービス等におけるデータ分析及びUI/UX改善の経験 ＜歓迎要件＞ BtoCサービス業界、データ分析・活用支援企業でのご経験を歓迎 ※歓迎企業例： 　・EC 　・コンシューマー向けサービス 　・ニュース配信 　・データ分析・活用支援