データサイエンティスト（ビジネスコンサル）

募集背景

1. 1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る。
2. 2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る。

仕事内容

1. 1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る。
2. 2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る。

業務概要

1. 1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する。

業務詳細

1. 1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
2. 2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
3. 3統計解析や機械学習を用いた予測モデルの開発
4. 4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
5. 5A/Bテストの設計と効果検証分析
6. 6リコメンデーションエンジンの開発と最適化
7. 7異常検知や不正検出のためのアルゴリズム開発
8. 8自然言語処理を用いたテキストマイニングと感情分析
9. 9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
10. 10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

1. 1クラウド：AWS、GCP、Azure
2. 2BI・分析ツール：Tableau、PowerBI
3. 3データベース：Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks
4. 4プログラミング言語・ツール：SQL、Python、R など

案件例

1. 1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）
2. 2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）
3. 3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）
4. 4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）
5. 5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. 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り、幅広いデータセットを扱う機会がある。
2. 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。
3. 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る。
4. 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、ビジネス提案までの一連のプロセスを経験できる。
5. 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る。
6. 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る。
7. 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る。
8. 8キャリアパスの多様性：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る。
9. 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る。

想定されるキャリアパス

1. 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→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
2. 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→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
3. 3キャリアパスは固定的ではなく、経験や志向性に応じて柔軟に変更可能。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サポート。

メッセージ

1. 1多様なバックグラウンドを持つ中途入社メンバーが中心で、新しく加わる方も安心して馴染める環境。
2. 2分析志向の方へ：最先端のデータサイエンス技術を実際のビジネス課題に適用する機会が豊富。統計解析、機械学習、深層学習など幅広い技術を駆使。
3. 3ビジネス志向の方へ：データ戦略の立案から分析の実施、施策の実行と効果測定まで一貫してサポート。クライアントのビジネス課題を深く理解し、データドリブンなソリューションを提案・実装する機会が豊富。
4. 4研究志向の方へ：実務プロジェクトだけでなく、最新のデータサイエンス手法の研究開発にも力を入れている。学術的な深さと実務的な応用の両立を目指す方にとって理想的な環境。

配属組織

1. 1部門について：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。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。
2. 2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。
3. 3組織・風土：個々人の専門性と興味を尊重し、チャレンジングなプロジェクトへの参画を推奨。多様なバックグラウンドを持つメンバーが切磋琢磨。データサイエンスの最新動向に関する社内勉強会や技術共有が活発。メンターシッププログラムによる若手データサイエンティストの育成に注力。データ分析コンペティションへの参加や学会発表を奨励・支援。

スキルアップへのサポートも充実

1. 1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。
2. 2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。
3. 3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る。
4. 4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る。
5. 5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。

個人の働き方に合わせたキャリアパス

1. 1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。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。
2. 2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。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。
3. 3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。

中途入社者の前職・入社後のキャリアの例

1. 12019年入社Tさん：前職はIT業界（交通関係PJ3年）にてSE。現在はゲーム業界にて分析エンジニアとしてSQL（BigQuery）でのデータ抽出/集計加工、KPI作成、多変量解析（決定木/クラスタリング/SHAP）、分析設計、報告書作成を担当。
2. 22019年入社Aさん：前職は医療関係にて医療技師。現在はマーケティング関連の分析エンジニアとしてデータ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成を担当。
3. 32019年入社Iさん：前職は自動車業界にて開発職。現在はマーケティング関連の分析エンジニアとして毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計、レポート作成サポート、使用する分析ツールの作成及び改修を担当。

応募資格（必須）

• データ分析と機械学習に関する専門知識と実務経験 ※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

歓迎する経験

• 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

待遇・福利厚生

• グループ健康保険組合
• 休日勤務手当
• 会社指定休日
• 国民の祝日
• 夜勤手当
• 子ども手当
• 安心サポート休暇制度
• 年末年始休暇
• 年次有給休暇
• 慶弔休暇
• 提携サービス優待
• 残業・深夜手当あり
• 資格取得支援

求めるスキル・経験