データサイエンティスト/ミドル層

必須

• ※1年以上の関連経験目安
• 統計解析、機械学習アルゴリズムの理解と実装経験
• Python、R等のデータ分析言語の実務での使用経験
• SQL等を用いたデータベースからのデータ抽出・操作経験
• データビジュアライゼーションツール（Tableau、Power BIなど）の使用経験
• 非技術者にもわかりやすく分析結果を説明できるコミュニケーション能力
• データ分析を通じてビジネス課題を解決した実績
• クライアントや事業部門との要件定義・提案の経験

歓迎

• 大規模データ処理技術（Hadoop、Spark等）の使用経験
• クラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azure）でのデータ分析経験
• 深層学習フレームワーク（TensorFlow、PyTorch等）の使用経験
• 自然言語処理や画像認識プロジェクトの経験
• データサイエンスコンペティション（Kaggle等）での上位入賞経験
• 分析手法や結果に関する技術記事の執筆、登壇経験

求める人物像

• データの力でビジネスに革新をもたらしたい、社会に新しい価値を創造したい方

使用ツール

募集背景

• データ駆動型経営の重要性が高まる中、クライアント企業からのデータ分析・活用に関する需要が急増しています。当社では、より多くのクライアントのデータ活用を支援するため、データサイエンスチームの拡充を図っています。

仕事内容

• ビッグデータ時代の到来により、多くの企業がデータ駆動型の意思決定を目指しています。当社では、高度な分析スキルと事業洞察力を兼ね備え、クライアントのビジネス課題を的確に解決できるデータサイエンティストを募集しています。

業務概要

• データ分析と機械学習技術を駆使し、クライアントの事業課題を解決するためのインサイト抽出、予測モデルの構築、最適化ソリューションの開発を担当します。

業務詳細

• ビジネス課題の分析と、データサイエンスアプローチの企画・設計
• 大規模データの前処理、クレンジング、特徴量エンジニアリング
• 統計解析や機械学習を用いた予測モデルの開発
• データビジュアライゼーションによる分析結果の可視化
• A/Bテストの設計と効果検証分析
• リコメンデーションエンジンの開発と最適化
• 異常検知や不正検出のためのアルゴリズム開発
• 自然言語処理を用いたテキストマイニングと感情分析
• ビジネス部門へのデータ分析結果のプレゼンテーションとコンサルティング
• データ分析プロジェクトの進行管理と品質保証

開発環境／使用ツール

• _クラウド：_ AWS、GCP、Azure
• _BI・分析ツール：_ Tableau、PowerBI、
• _データベース：_ Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks
• _プログラミング言語・ツール：_ SQL、Python、R など

案件例

• 小売業：顧客行動分析と個別化マーケティング戦略の立案（チーム：5名、期間：8ヶ月）
• 金融業：リスク評価モデルの構築と与信判断の最適化（チーム：4名、期間：10ヶ月）
• 製造業：生産ラインの異常検知と品質予測モデルの開発（チーム：6名、期間：1年）
• 医療分野：患者データ分析による疾病リスク予測システムの構築（チーム：7名、期間：1年3ヶ月）
• 物流業：配送ルート最適化アルゴリズムの開発と実装（チーム：3名、期間：6ヶ月）

本ポジションの魅力

• _1. **多様なデータへのアクセス**_
• 様々な業界のクライアントプロジェクトに携わることで、幅広いデータセットを扱う機会があります。これにより、多様なデータ分析手法を実践的に学べます。
• _2. **ビジネスインパクトの実感**_
• 分析結果が直接クライアントの意思決定や戦略立案に活用されるため、自身の仕事がビジネスに与える影響を明確に感じることができます。
• _3. **最新の分析技術の適用**_
• 常に最新のデータサイエンス手法や機械学習アルゴリズムを学び、実際のプロジェクトに適用する機会があります。理論と実践の両面でスキルアップが可能です。
• _4. **エンドツーエンドのプロジェクト経験**_
• データの収集・前処理から、モデル開発、結果の可視化、そしてビジネス提案までの一連のプロセスを経験できます。これにより、データサイエンスプロジェクトの全体像を把握できます。
• _5. **クロスファンクショナルな協業**_
• ビジネスコンサルタント、エンジニア、UXデザイナーなど、多様な専門家と協力してプロジェクトを進めます。これにより、データサイエンスの知識を他分野と融合させ、より革新的なソリューションを生み出せます。
• _6. **継続的な学習環境**_
• 社内外の勉強会、カンファレンス参加、オンライントレーニングなど、常にスキルアップできる環境が整っています。最新のデータサイエンス動向をキャッチアップし続けることができます。
• _7. **社会課題解決への貢献**_
• データ分析を通じて、環境問題、医療、教育など、社会的課題の解決に貢献するプロジェクトに携わる機会があります。技術力を社会貢献に直結させることができます。
• _8. **キャリアパスの多様性**_
• プロジェクト経験を積むことで、専門データサイエンティストとしてのキャリアを深めるだけでなく、データストラテジストやプロジェクトマネージャーなど、様々なキャリアパスを選択できます。
• _9. **最新のデータ分析環境**_
• 高性能な計算リソース、最新のデータ分析ツールなど、データサイエンティストが存分に力を発揮できる環境が整っています。

想定されるキャリアパス

• 当社では、個々人の適性や志向性に応じて、主に以下のキャリアパスを用意しています。
• _1. スペシャリスト キャリアパス：_
• ジュニアデータサイエンティスト
• ↓
• データサイエンティスト（本ポジション）
• ↓
• シニアデータサイエンティスト
• ↓
• プリンシパルデータサイエンティスト
• 高度な分析技術を磨き、複雑なプロジェクトをリードする分析のスペシャリストとして活躍します。
• _2. マネジメント キャリアパス：_
• ジュニアデータサイエンティスト
• ↓
• データサイエンティスト（本ポジション）
• ↓
• データサイエンスチームリーダー
• ↓
• データアナリティクス部門マネージャー
• チームや部門のマネジメントを担当し、組織全体のデータ活用戦略を推進します。
• これらのキャリアパスは固定的なものではなく、経験や志向性に応じて柔軟に変更可能です。定期的なキャリア面談や研修プログラムを通じて、個々人のキャリア開発を積極的にサポートしています。

部門について

• 当部門は、高度なデータ分析と機械学習技術を駆使し、クライアントの事業課題解決と新たな価値創造を支援しています。データサイエンティスト、ビジネスコンサルタント、エンジニアが協働し、データ戦略の立案から実装、効果検証までを一貫してサポートしています。

特徴

• 「データサイエンス」「ビジネスコンサルティング」「テクノロジー」を軸に、科学的アプローチと創造的思考を融合させたソリューションを提供しています。最新の分析手法と豊富な業界知見を組み合わせ、クライアントのデータ活用を加速させています。

スキルアップへのサポートも充実

• 資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。 また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。 意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。

個人の働き方に合わせたキャリアパス

• 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。
• ▼将コース（総合職） 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。
• ▼剣コース（技術職） 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。
• ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。